前面我们已经学过 for 循环，也写过很多遍历代码。列表能遍历，字符串能遍历，字典能遍历，文件对象也能一行一行遍历。写得多了，很多人会形成一种感觉：
好像只要能放进 for 里，它就能被一个一个取出来。 但为什么能这样？for 到底是怎么知道下一个元素是谁的？ 为什么有些对象可以遍历，有些对象不行？ 为什么有时候遍历一次之后，再遍历就没内容了？
这些问题，表面上看是在问 for，本质上其实是在问另一个非常核心的概念：
迭代器。
这一章，我们就把这个机制讲清楚。你会发现，迭代器并不神秘，它其实就是 Python 在背后帮你“一个一个取值”的那套规则。而一旦这个规则想明白，后面你再学生成器、yield、文件对象、很多高级语法，都会顺很多。
一、先别急着记定义，先看 for 到底在干什么
比如你已经写过很多次这样的代码：
nums = [10, 20, 30]for n in nums: print(n)
输出结果：
102030
这段代码看起来特别自然。 但你现在要开始换个角度看它。
表面上是：
遍历列表 nums
本质上其实是：
Python 在背后不断地从 nums 里取出下一个元素 每次取一个 交给变量 n直到再也取不出来为止
也就是说，for 循环并不是凭空就会遍历。 它一定依赖某种“一个一个往外拿值”的机制。
这个机制，就是迭代。
而真正负责“一次拿一个值”的对象，就是迭代器。
二、什么叫迭代
先给一个特别朴素的理解：
迭代，就是按顺序一个一个取值。
注意这里有三个关键词：
按顺序 一个一个 取值
比如你遍历列表：
先拿第一个 再拿第二个 再拿第三个
比如你遍历字符串：
先拿第一个字符 再拿第二个字符 再拿第三个字符
比如你遍历文件对象：
先拿第一行 再拿第二行 再拿第三行
这些，本质上都是迭代。
所以“迭代”这个词你不要想得太抽象。 它不是什么神秘的新能力，它说白了就是：
别一次把所有东西都端出来，而是一个接一个地取。
三、那迭代器到底是什么
现在可以给定义了。
迭代器，就是一个能记住当前取到哪里，并且能够继续往下取下一个值的对象。
这句话你先别急着背，我们把它翻译一下。
你可以把迭代器理解成一个很老实的发牌员。
它手里拿着一叠牌。 你每次说来一张，它就发给你一张。 发完一张之后，它会记住自己已经发到哪了。 下次你再说来一张，它不会从头再来，而是继续往后发。 直到发完为止。
这就是迭代器最核心的味道：
一次给你一个值，并且记住进度。
这个“记住进度”特别重要。 因为它正是很多遍历行为的底层关键。
四、为什么说迭代器和 for 循环关系特别深
因为 for 循环本质上就是在不断向迭代器要下一个值。
你平时写：
for n in nums: print(n)
看起来好像很自然。 但在 Python 背后，它做的事情更像是：
先拿到一个迭代器 然后不断向这个迭代器要下一个元素 每要到一个，就执行一次循环体 直到拿不到为止
所以更准确地说，for 循环并不是直接遍历列表、字符串、文件。 它真正依赖的是：
这些对象能不能提供迭代器。
这就是为什么这一章标题会说：
for 循环背后的运行机制
因为你平时看到的是 for。 但它背后真正干活的，其实是迭代器。
五、什么叫可迭代对象
在讲迭代器时，你还必须认识另一个特别容易混淆的概念：
可迭代对象。
先给特别直白的定义：
凡是可以被 for 循环遍历的对象，通常都可以叫可迭代对象。
比如：
列表 字符串 元组 字典 集合 文件对象range() 生成的对象
这些都属于可迭代对象。
为什么叫可迭代？
因为它们都可以“提供一种方式”，让 Python 一个一个把里面的值拿出来。
注意这里有个非常关键的点：
可迭代对象，不等于迭代器本身。
这俩很多新手会混。 你现在先粗略记成：
可迭代对象，是“可以拿来生成迭代器的东西” 迭代器，是“真正负责一个个吐值的东西”
这个区别后面会越来越重要。
六、先用 iter() 看看迭代器是怎么来的
Python 提供了一个函数，专门用来从可迭代对象里拿到迭代器：
iter()
比如：
nums = [10, 20, 30]it = iter(nums)print(it)
这里：
nums 是列表，是可迭代对象iter(nums) 得到的是一个迭代器对象 我们把它放进变量 it
所以你现在可以先建立一个特别重要的关系：
可迭代对象 --通过 iter()--> 迭代器
这一步很关键。 因为它第一次把“可迭代对象”和“迭代器”分开了。
列表本身不是直接在那儿一个一个吐值。 而是你可以通过 iter(nums)，拿到一个真正负责按顺序取值的迭代器。
七、那迭代器到底怎么一个一个取值
这时候就轮到另一个关键函数出场了：
next()
如果你已经有了迭代器，就可以这样取值：
nums = [10, 20, 30]it = iter(nums)print(next(it))print(next(it))print(next(it))
输出结果：
102030
你看，这就非常直观了。
第一次 next(it)，拿到 10 第二次 next(it)，拿到 20 第三次 next(it)，拿到 30
这就是真正的“一个一个取”。
所以你现在可以把迭代器的动作理解成：
iter() 负责拿到迭代器next() 负责向迭代器要下一个值
只要这两步一理解，整个机制就会非常清楚。
八、如果继续 next() 会发生什么
这个问题非常关键。
看下面这段代码：
nums = [10, 20, 30]it = iter(nums)print(next(it))print(next(it))print(next(it))print(next(it))
前三次没问题。 第四次就会报错。
为什么？
因为迭代器里的内容已经取完了。 它已经没有下一个值可以给你了。
这时候 Python 抛出的异常通常叫：
StopIteration
这个名字你先不用怕，它特别有意义。
它其实就是在告诉你：
停一下，已经没有更多元素可迭代了。
也就是说，迭代器的工作方式非常像一个有限发牌员。 牌发完了，就不能再发了。 这时候只能告诉你：结束了。
九、现在你应该真正理解 for 循环在背后做什么了
你平时写：
nums = [10, 20, 30]for n in nums: print(n)
背后逻辑其实很像这样：
先把 nums 变成一个迭代器 不断调用 next()每次拿到一个值就执行循环体 如果遇到 StopIteration，说明结束了，循环停止
也就是说，for 循环其实是在替你做两件事：
自动创建迭代器 自动处理 StopIteration
这也就是为什么平时你用 for 会觉得特别省心。 因为那些底层繁琐动作，Python 都已经帮你包好了。
十、手动模拟一次 for 循环，你会特别有感觉
下面这个例子非常值得你认真看。
先是普通写法：
nums = [10, 20, 30]for n in nums: print(n)
如果你手动模拟，大概会像这样：
nums = [10, 20, 30]it = iter(nums)whileTrue:try: n = next(it) print(n)except StopIteration:break
输出结果完全一样：
102030
这段代码特别值钱，因为它把 for 循环背后的事情几乎掰开给你看了。
先生成迭代器 再不断取下一个值 取不到就结束
所以从这一刻开始，你最好把一个认知真正立起来：
for 的本质，不是语法糖那么简单，它是围绕迭代器协议运转的一层高级封装。
十一、为什么有些对象能放进 for，有些不行
这就是现在特别自然能回答的问题了。
比如列表能遍历，字符串能遍历，字典能遍历。 因为它们是可迭代对象，它们能提供迭代器。
但有些对象如果不能按顺序一个一个往外拿值，那就没法直接放进 for。
比如你写：
for x in123: print(x)
这通常就不行。
因为整数不是一个“能一个一个取元素”的对象。 它既不是一组元素，也没有天然迭代顺序。
所以本质区别不在于 for 喜不喜欢它， 而在于它能不能提供可迭代能力。
十二、为什么字符串也能迭代
很多新手一开始其实没认真想过这个问题。
比如：
for ch in'python': print(ch)
为什么能这样写？
因为字符串本质上也可以被看成一串有顺序的字符。 所以它是可迭代对象。
你也完全可以手动验证一下：
text = 'abc'it = iter(text)print(next(it))print(next(it))print(next(it))
输出：
abc
这再次说明：
只要对象能按顺序一个个提供元素，迭代器机制就能工作。
十三、为什么字典默认遍历出来的是键
比如：
info = {'name': '张三', 'age': 18}for x in info: print(x)
输出结果通常是：
nameage
为什么不是值？
因为字典的默认迭代规则，就是一个一个给出键。 也就是说，字典也能提供迭代器，但它定义的“下一个值”默认是键。
如果你想遍历值，就得显式写：
for v in info.values(): print(v)
如果你想同时遍历键和值，就写：
for k, v in info.items(): print(k, v)
这件事特别说明一个问题：
可迭代对象能不能遍历，不只是看类型，还要看它定义了什么样的迭代规则。
十四、为什么文件对象也能一行一行遍历
这个点也特别有代表性。
比如你前面写过：
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f: print(line)
为什么文件对象 f 能直接放进 for？
因为文件对象本身就是可迭代的。 它的迭代规则通常是：
每次给你一行
这非常妙。 因为文件可能很大，如果一次性全读进来不一定划算。 而迭代器机制让它可以一行一行地给你。
这也是为什么说，理解迭代器之后，你会突然明白很多之前只是“会写但没想通”的代码。
十五、为什么说迭代器会记住当前位置
这点特别重要。
看这个例子：
nums = [10, 20, 30]it = iter(nums)print(next(it))print(next(it))
这里输出：
1020
注意，第二次不是又从 10 开始。 为什么？
因为迭代器会记住自己已经走到哪里了。
这正是它和普通“从头访问列表”的思路非常不一样的地方。
你可以把迭代器想成一个书签。 每翻一页，书签就往后移动。 下一次不是回到第一页，而是从上次停的地方继续。
这个“状态推进”的特征，后面讲生成器时会变得非常关键。
十六、为什么很多迭代器只能用一遍
因为它们是顺着往前走的，不会自动重置。
比如：
nums = [1, 2, 3]it = iter(nums)for x in it: print(x)for x in it: print(x)
第二个循环通常不会再有输出。 因为第一次已经把迭代器消耗完了。
这点和列表很不一样。
列表是原始数据容器，你每次 for 它都能重新开始。 而迭代器是“当前取值过程本身”，走完就走完了。
所以你一定要分清：
列表可以反复重新生成迭代器 同一个已经走完的迭代器，通常不能自动回头
这个区别后面会特别重要。
十七、那为什么列表好像能遍历很多次
因为你每次写：
for x in nums: ...
Python 都会重新帮你做一次：
iter(nums)
也就是说，它每次都会从列表重新拿到一个新的迭代器。
所以不是列表自己有“无限重播”能力， 而是因为它能不断提供新的迭代器。
这也是为什么：
同一个列表能遍历很多次 但同一个迭代器用完之后通常就不行了
这点必须想透。
十八、现在可以正式区分两个概念了
这一章最容易混的，就是下面这两个：
可迭代对象 迭代器
你现在可以这样记：
可迭代对象能被 iter() 转成迭代器的对象 比如列表、字符串、字典、集合、文件对象、range() 等
迭代器真正可以被 next() 一个个取值，并且会记住当前位置的对象
这个区别你一旦立住，后面很多高级内容都会轻松很多。
十九、为什么这一章特别重要
因为它是在帮你理解 Python 里一个非常底层、但又特别高频的机制。
你以后会接触到：
生成器yield文件对象 很多标准库返回的对象 函数式编程里的某些结果对象 甚至很多第三方库里的数据流接口
这些东西表面上看五花八门， 但它们往往都和迭代器机制有关。
所以这一章不是孤零零的知识点。 它其实是在为后面好几章打地基。
二十、一个特别实用的小练习：自己手动走一遍迭代器
你可以自己试试下面这段代码：
nums = [100, 200, 300]it = iter(nums)print(next(it))print(next(it))print(next(it))
然后再加一行：
print(next(it))
你会亲眼看到 StopIteration。
这个练习非常基础，但特别值钱。 因为它会让你第一次真正感受到：
迭代器不是抽象概念，而是一个“会被消耗、会记住位置、会到头结束”的对象。
二十一、本章小练习
你可以做三个很适合巩固的练习。
练习 1 给一个字符串手动创建迭代器，然后用 next() 依次取出每个字符。
text = 'abc'
练习 2 给一个列表手动创建迭代器，然后只取前两个值，观察它会不会记住位置。
nums = [10, 20, 30, 40]
练习 3 用 while True + try...except 的方式，手动模拟 for 循环遍历一个列表。
这些练习虽然不长，但只要你亲手写一遍，这一章就会通得非常快。
二十二、本章总结
这一章最重要的，不是记住几个函数名，而是把 for 循环背后的那套机制真正看明白。
迭代，本质上就是按顺序一个一个取值。 迭代器，是负责一个一个提供值，并且记住当前位置的对象。 可迭代对象，是那些可以生成迭代器的对象，比如列表、字符串、字典、集合、文件对象等。iter() 用来从可迭代对象中拿到迭代器。next() 用来向迭代器要下一个值。 当迭代器没有更多值可提供时，会抛出 StopIteration。for 循环本质上就是在自动帮你创建迭代器，并不断调用 next()，直到结束。
下一章我们继续往前走，进入和迭代器关系最紧密、也最值得你真正掌握的内容：096｜生成器是什么：为什么它能更省内存。
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
