python中iter()函数和__iter__方法研究_【Python魔术方法】迭代器(__iter__和__next__)
python里面有很多的以__开始和结尾的函数，利用它们可以完成很多复杂的逻辑代码，而且提高了代码的简洁性，本文主要总结了迭代器用到的魔术方法，并且主要以代码例子进行解释。
__iter__ 和 __next__
其实这里需要引入一个概念，叫迭代器，常见的就是我们在使用for语句的时候，python内部其实是把for后面的对象上使用了内建函数iter，比如：
a = [1, 2, 3]
for i in a:
do_something()
其实在python内部进行了类似如下的转换：
a = [1, 2, 3]
for i in iter(a):
do_something()
那么iter返回的是什么呢，就是一个迭代对象，它主要映射到了类里面的__iter__函数，此函数返回的是一个实现了__next__的对象。注意理解这句话，比如：
class B(object):
def __next__(self):
raise StopIteration
class A(object):
def __iter__(self):
return B()
我们可以看见，A这个类实现了一个__iter__函数，返回的是B()的实例对象，其中B里面实现了__next__这个函数。
下面引入几个概念：
Iterable: 有迭代能力的对象，一个类，实现了__iter__，那么就认为它有迭代能力，通常此函数必须返回一个实现了__next__的对象，如果自己实现了，你可以返回self，当然这个返回值不是必须的；
Iterator: 迭代器(当然也是Iterable)，同时实现了__iter__和__next__的对象，缺少任何一个都不算是Iterator，比如上面例子中，A()可以是一个Iterable，但是A()和B()都不能算是和Iterator，因为A只实现了__iter__，而B只实现了__next__()。
我们可以使用collections里面的类型来进行验证：
class B(object):
def __next__(self):
raise StopIteration
class A(object):
def __iter__(self):
return B()
from collections.abc import *
a = A()
b = B()
print(isinstance(a, Iterable))
print(isinstance(a, Iterator))
print(isinstance(b, Iterable))
print(isinstance(b, Iterator))
结果是：
True
False
False
False
让我们稍微对B这个类做一点修改：
class B(object):
def __next__(self):
raise StopIteration
def __iter__(self):
return None
class A(object):
def __iter__(self):
return B()
from collections.abc import *
a = A()
b = B()
print(isinstance(a, Iterable))
print(isinstance(a, Iterator))
print(isinstance(b, Iterable))
print(isinstance(b, Iterator))
结果是：
True
False
True
True
真正的迭代器
上面只是做了几个演示，这里具体说明一下:
当调用iter函数的时候，生成了一个迭代对象，要求__iter__必须返回一个实现了__next__的对象，我们就可以通过next函数访问这个对象的下一个元素了，并且在你不想继续有迭代的情况下抛出一个StopIteration的异常(for语句会捕获这个异常，并且自动结束for)，下面实现了一个自己的类似range函数的功能。
class MyRange(object):
def __init__(self, end):
self.start = 0
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.start < self.end:
ret = self.start
self.start += 1
return ret
else:
raise StopIteration
from collections.abc import *
a = MyRange(5)
print(isinstance(a, Iterable))
print(isinstance(a, Iterator))
for i in a:
print(i)
结果是：
True
True
0
1
2
3
4
接下来我们使用next函数模拟一次：
class MyRange(object):
def __init__(self, end):
self.start = 0
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.start < self.end:
ret = self.start
self.start += 1
return ret
else:
raise StopIteration
a = MyRange(5)
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a)) # 其实到这里已经完成了，我们在运行一次查看异常
可以看见一个很明显的好处是，每次产生的数据，是产生一个用一个，什么意思呢，比如我要遍历[0, 1, 2, 3.....]一直到10亿，如果使用列表的方式，那么是会全部载入内存的，但是如果使用迭代器，可以看见，当用到了(也就是在调用了next)才会产生对应的数字，这样就可以节约内存了，这是一种懒惰的加载方式。
总结
可以使用collection.abs里面的Iterator和Iterable配合isinstance函数来判断一个对象是否是可迭代的，是否是迭代器对象
iter实际是映射到了__iter__函数
只要实现了__iter__的对象就是可迭代对象(Iterable)，正常情况下，应该返回一个实现了__next__的对象(虽然这个要求不强制)，如果自己实现了__next__，当然也可以返回自己
同时实现了__iter__和__next__的是迭代器(Iterator)，当然也是一个可迭代对象了，其中__next__应该在迭代完成后，抛出一个StopIteration异常
for语句会自动处理这个StopIteration异常以便结束for循环
生成器相关的文档已经在这里。