在Python中，迭代机制是基于两个魔法方法定义的，分别是__iter__()、__next__()python里，迭代机制的构成是由两个角色来实现的：迭代器和可迭代对象可迭代对象的实现：实现了__iter__方法，其返回值是：全新迭代器实例迭代器的实现：实现了__iter__方法和__next__方法。- __iter__方法返回的是自身，即return self；
# 迭代器：负责保存遍历状态，实现 __iter__ + __next__class MyIterator: def __init__(self, data): self.data = data self.index = 0 # 遍历游标（状态存在这里） def __iter__(self): # 协议规定：迭代器的 __iter__ 返回自身 return self def __next__(self): if self.index >= len(self.data): raise StopIteration val = self.data[self.index] self.index += 1 return val# 可迭代对象：只负责生产迭代器，不保存遍历位置class MyIterable: def __init__(self, data): self.data = data def __iter__(self): # 每次调用都返回全新迭代器实例 return MyIterator(self.data)# ========== 测试 ==========obj = MyIterable([10, 20, 30])it1 = iter(obj)it2 = iter(obj)print(next(it1)) # 10print(next(it1)) # 20print(next(it2)) # 10 两个迭代器互相独立！print("第一次遍历：")for x in obj: print(x)print("第二次遍历：")for x in obj: print(x)# 可以重复遍历
Python 为什么要拆成「可迭代对象 Iterable」+「迭代器 Iterator」两套角色？迭代器与可迭代对象，两者总是让人混淆，要了解一个人为的事物，最好还是从设计者的角度去思考。先说结论：实现【同一份数据源，支持同时/多次独立遍历】有一个列表[1， 2， 3]，是迭代器，也是可迭代对象那么其内部就得有一个游标pos，来记录其遍历的位置。一种场景是：我遍历了一轮列表，现在我还想进行第二轮的遍历。结果是：不好意思，第一轮结束，游标记录的位置是末尾，第二次遍历时，什么也都取不出来。lst = [1, 2, 3]it1 = iter(lst)it2 = iter(lst)# it1、it2 是同一个对象，共享同一个posnext(it1) # 1next(it2) # 2 顺序完全错乱！
一份数据只能有一条遍历进度，无法并行、无法重新从头遍历。1. 可迭代对象(Iterable)：只保存数据，不保存遍历位置2. 迭代器(Iterator)：只保存遍历进度，不持有原始数据实现__iter__() + __next__()，记录：遍历到第几个，计算规则拆分的结果就是：多个迭代器互相独立，各自维护自己的进度，互不干扰nums = [1,2,3]it1 = iter(nums)it2 = iter(nums)next(it1) #1next(it2) #1
惰性求值：需要元素时才计算，不会一次性把全部数据载入内存对比：
[x**2 for x in range(N)] 列表推导：立即求值，全部存入内存
2. (x**2 for x in range(N)) 生成器表达式：惰性求值，仅保存计算规则与当前位置总结：对于超大文件/海量流式数据的情景，文件对象本身就是迭代器，可以逐行读取，无需一次性加载整个文件。
虽然迭代机制逻辑清晰，但是写代码的实现要用类class和魔法方法来实现。这在一些场景，太过于笨重了所以，python又提供了两种极简的方式来创建迭代器：生成器函数与生成器表达式1. 生成器函数：函数内部出现yield，就是生成器函数- 调用next()，才开始运行代码，遇到yield暂停，并产出数据；
2. 生成器表达式：(表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件)from collections.abc import Iterator, Iterabledef g(): yield 1gen = g()print(isinstance(gen, Iterator)) # Trueprint(isinstance(gen, Iterable)) # True
意味着：gen.__iter__()永远返回自身 return self生成器既然是迭代器，就只能遍历一次，一次性消费，不能从头遍历延申：在python 2.5中，生成器有新的能力，不仅可以通过yield向外产出，还可以通过send()从外部接收值。而这种双向通信的能力，使其成为了协程的基础。直到python 3.5后，python又单独拿出一套语法，把「协程」和「迭代生成器」彻底分开。
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