在进行深度学习的工作或者python的编程时，或多或少会涉及到Python的类编写，其中会涉及到python的魔法函数，如编写一个数据加载的生成器的时候，可能会涉及到__next__，__iter__函数

数据读取机制Dataloader与DatasetDataloader作为一个迭代器主要有__iter__与__next__两个魔方方法fordata,labelintrain_loader:for循环会调用

目录前言1.enumerate方法2.zip方法总结前言我们在上一期学习了关于Python迭代器Iterator详情相关的概念，满足迭代器需要符合两个条件实现__iter__()方法：返回迭代器本省实现__next

二、生成器的使用1.yield关键字由于生成器返回的是一个迭代器所以在不被调用__next__前只会占用极小的内

1.迭代1.1可迭代对象Iterable1.2迭代器Iterator1.3for循环1.3.1iter()方法和next()方法1.3.2iter()和__iter__()1.3.3next()和__next

网上一堆回答，感觉讲了，但是又没讲，没有跳出Python语法本身的概念，也没站在历史角度上来处理问题1.基于C语言的历史性来看，for这个语句本来没那么强，后来大家觉得有很多循环处理的事情，能简化这个过程就爽了，比如直接能将map输出来，但是后来觉得，这样还不够爽，如果能让对象直接输出来不是更爽2.但前提条件是，不能动了本语言的根基，要保证向后兼容性，于是他们想到了一个点子，那就是for运行到对象

迭代器：iterator可迭代对象：iterable迭代器在本文中，我们将学习迭代器是如何工作的，以及如何使用__iter__()和__next__()方法构建自己的迭代器。

迭代器：iterator可迭代对象：iterable迭代器在本文中，我们将学习迭代器是如何工作的，以及如何使用__iter__()和__next__()方法构建自己的迭代器。

__iter__方法返回一个迭代器，它是包含方法__next__的对象，调用时可不提供任何参数；当你调用__next__时，迭代器应返回其下一个值；如果没有可供返回的值，应引发StopIteration

__iter__方法返回一个迭代器，它是包含方法__next__的对象，调用时可不提供任何参数；当你调用__next__时，迭代器应返回其下一个值；如果没有可供返回的值，应引发StopIteration

什么是迭代器和可迭代对象迭代器：凡是实现了__iter__()和__next__()（python2.x是next()）方法的对象就是迭代器可迭代对象：凡是能返回迭代器对象的对象就是可迭代对象内建函数iter

我们在上一个博客Python3迭代器中说明了如何通过类的方式产生可迭代数据（__next__和__init__）。而，能否利用普通函数的机制产生可迭代的数据呢(比列表更加高效)？

1、理解__iter__与__next__函数的作用；2、能实现可循环对象；3、能使用python内置的可循环对象并解析；4、掌握循环工具（或者循环方式）代码下载地址：https://github.com

任何可迭代对象都支持解包，可迭代对象包括元组、字典、集合、字符串、生成器等实现了_next__方法的一切对象。

1迭代器与可迭代对象迭代器协议：对象必须提供一个__next__()方法，执行方法要么返回迭代器中的下一项

使用生成器表达式简化惰性迭代器总结一、概念描述可迭代对象就是可以迭代的对象，我们可以通过内置的iter函数获取其迭代器，可迭代对象内部需要实现__iter__函数来返回其关联的迭代器;迭代器是负责具体数据的逐个遍历的，其通过实现__next

从可迭代对象中还衍生出迭代器与生成器：迭代器：既实现了__iter__，也实现了__next__方法的对象叫做迭代器；生成器：具有yield关键字的函数都是生成器。这样就比较清楚了，可迭代

迭代器：首先要明确的概念是迭代器不是容器，迭代器就是为了实现__next__()方法的对象（用于遍历容器中的数据）foriin'Fishc':print(i)Fishc注意迭代器迭代对象变成字典时，只迭代字典里的

解析Step1：实现一个迭代器对象WeatherIterator，__next__方法每次返回一个城市气

__next__()，返回迭代器的下一个值。

迭代器为容器对象添加__iter__()和__next__()方法（Python2.7中是next()）__iter__()返回迭代器对象本身

迭代器对象具有next()或者__next__()方法。iter(iterable_object)将可迭代对象iterable_object转化为了一个迭代器对象。#一个获取天气的小程序，

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，将大部分数据保存在内存中可迭代对象(Iterable)：通俗的说就是在数据类型对象中，只要包含__iter__()迭代器(Iterator)：通俗来讲任何具有__next

如len()函数调用对象的__len__方法；print(obj)函数调用对象的__str__方法，foriteminiterable_obj调用对象的__next__、__iter__方法。

那我只好更加努力地奔跑，直到能够与你并肩的那一日"让你的模子更好用：类进阶1、类属性和类方法2、类属性的定义3、类方法的定义4、静态方法5、私有属性，方法6、特殊方法6.1、__init__()6.2、__next

所以说：python中，任意对象，只要定义了__next__方法，它就是一个迭代器。因此，python中的容器如列表、元组、字典、集合、字符串都可以用于创建迭代器。迭代过程是什么迭代就是从迭代器中取

文章目录前言一、迭代器--从一个简单例子入手1.1实现__iter__成为迭代对象1.2通过实现__next__方法成为迭代器二、生成器--更加简单的迭代器2.1来个简单例子2.2生成器函数yeild2.3

__next__方法从迭代器返回下一个值。如果没有其他项目要返回，则应引发StopIteration异常。

迭代器：实现了__next__()或者next()(python2)方法的称为迭代器，迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁，因此只占用固定的内存。

展开全部yield是python中定义为生成器32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363376432函数，其本质是封装了__iter__和__next

fromitertoolsimportcycle二、使用方法我们先来看看它的源码cycle它接收一个可迭代对象，可以将一个可迭代对象转换为一个可以无限迭代的迭代器源码里我们可以看到它实现了__iter__和__next

（__iter__方法要求返回值必须是一个“迭代器”（返回值必须有__next__方法））迭代就要掉用__next__方法常见的可迭代对象：liststrtuple迭代器是特殊的可迭代对象可以被for迭代

解决思路看报错信息，是说第二个zip里面有元素是不可迭代的，不过也看不出啥…结果定位到第一个for循环的变量名为x，刚好与变量x重名…于是我悟了，for循环的本质是利用__next__，所以循环完毕之后到最后一个

从技术上讲，Python迭代器对象必须实现两个特殊方法，iter()和__next__()统称为迭代器协议。如果我们可以从对象获得迭代器，则该对象称为可迭代。Python中的大多数内置容器（例如：

迭代器常用方法有iter()和next().把一个类作为迭代器使用需要在类中实现两个函数：__iter__()和__next__().生成器Python

生成器：生成器是一种特殊的迭代器，生成器自动实现了“迭代器协议”（即__iter__和__next__方法(python2是defnext（self）),是一个用于迭代器类的写法，即直接返回self（即自己本身

迭代子是一个对象，该对象可以提供__next__()方法，该方法依次返回每个相继的数据项，并在没有数据项时产生StopIteration异常。数据项返回的顺序依赖于底层的ite

self):self.a=0self.b=1def__iter__(self):#应该返回一个可迭代对象print('calliter')returnselfdef__next__(self):#有__next

在前面讲迭代器和生成器原理的时候，就已经说过__iter__方法和__next__方法的作用了，在这里就不做重复描述了。在这补一个实现迭代器协议的例子。

迭代器迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法。list1=[1,2,3,4,5]it=list1.__iter__()it就是个迭代器。it.

iteratorandgenerator参考：https://anandology.com/python-practice-book/iterators.html1iterator一个定义了__iter__()和__next

for循环遍历出所有元素的都可以称为可迭代对象，列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象，迭代器一定是可迭代对象，反之不一定成立，如字符串；内部实现了__iter__方法的对象;可迭代对象不一定实现__next

filter类实现了__iter__和__next__方法,

g=(x*3forxinrange(20))print(type(g))print(g)#通过调用__next__()方式得到元素print(g.

python3以后迭代器不在是.next(),而是__next__(),细心的你会发现print‘。。。。'

__iter__()方法会返回一个迭代器（Iterator），返回的迭代器具有__next__()方法，每次迭代都会返回下一个对象，当没有下一个元素时，则引发StopIteration。

生成器函数生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多.return会立即结束这个函数的执行yield可以分段的执行一个函数生成器函数在执行的时候返回生成器.而不是直接执行此函数能向下执行的两个条件:__next

assert语句；4、自定义异常；5、程序调试；内容：9.1异常的处理9.1.1Python中的异常Python中的异常1StopItertion当迭代器中没有数据项时触发，由内置函数next()和迭代器的__next

生成的数据，不能再生成了b.获取生成器里面的数据，需要使用:__next__()方法c.只要函数声明中有yield关键字，函数就不再是一个单纯的函数，而变成一个生成器。

定义生成器(generator)一种定义体中含有yield关键词的函数被调用时得到的对象有时指上述的函数迭代器(iterator)一种实现了无参数__next__方法和__iter__方法的对象(实例)