【摘要】在Python中，有这两个概念容易让人混淆。第一个是可迭代对象（Iterable），第二个是迭代器（Iterator），第三个是生成器（Generator），这

在Python中，有这两个概念容易让人混淆。第一个是可迭代对象（Iterable），第二个是迭代器（Iterator），第三个是生成器（Generator），这里暂且不谈生成器。

可迭代对象

列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象，可以使用for循环遍历出所有元素的都可以称为可迭代对象（Iterable）。在Python的内置数据结构中定义了Iterable这个类，在collections.abc模块中，我们可以用这个来检测是否为可迭代对象。

>>> from collections import Iterable
>>> a = [1,2,3]
>>> isinstance(a, Iterable)
>>> True
>>> b = 'abcd'
>>> isinstance(b, Iterable)
>>> True

这些数据结构之所以能称之为Iterable，是因为其内部实现了__iter__()方法，从而可迭代。当我们使用for循环时，解释器会调用内置的iter()函数，调用前首先会检查对象是否实现了__iter__()方法，如果有就调用它获取一个迭代器（接下来会讲）。加入没有__iter__()方法，但是实现了__getitem__()方法，解释器会创建一个迭代器并且按顺序获取元素。如果这两个方法都没有找到，就会抛出TypeError异常。下面我们自定义对象，分别实现这两个方法（getitem(), iter()）

class MyObj:
    def __init__(self, iterable):
        self._iterable = list(iterable)
    def __getitem__(self, item):
        return self._iterable[item]
obj = MyObj([1,2,3])
for i in obj:
    print(i)

如上所示，这里没有实现__iter__方法，只实现了__getitem__方法，也使得Myobj称为可迭代对象。

下面我们实现__iter__方法，这里使用了yield语法用来产出值（这里需要生成器的知识）

class MyObj:
    def __init__(self, iterable):
        self._iterable = list(iterable)
    def __iter__(self):
        index = 0
        while True:
            try:
                yield self._iterable[index]
            except IndexError:
                break
            index += 1
obj = MyObj([1,2,3])
for i in obj:
    print(i)

这里同样让对象称为可迭代对象。

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迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

如上图所示，迭代器（Iterator）继承可迭代（Iterable），迭代器必须实现__iter__方法和__next__方法。其中__next__方法用于产出下一个元素。

由继承图可见，迭代器一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

我们使用iter(iterable)即可把可迭代对象转换成迭代器。

使用next(iterator)来获取迭代器的下一个值。

>>> a = [3,4,5]
>>> a
>>> [3, 4, 5]
>>> iter(a)
>>> <list_iterator object at 0x10b130ba8>
>>> iterator = iter(a)
>>> next(iterator)
>>> 3
>>> next(iterator)
>>> 4
>>> next(iterator)
>>> 5
>>> next(iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration

如上所示，因为对象实现了__next__方法，我们可以通过next(iterator)来获取迭代器的下一个值，直到没有值了，抛出StopIteration异常结束。

迭代器的背后

迭代器Iterator是一个抽象基类，它定义在_collections_abc.py中

Iterator源码如下

class Iterator(Iterable):
    __slots__ = ()
    @abstractmethod
    def __next__(self):
        'Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration'
        raise StopIteration
    def __iter__(self):
        return self
    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if cls is Iterator:
            return _check_methods(C, '__iter__', '__next__')
        return NotImplemented

可以看到，它实现了__subclasshook__方法，即不用显式继承Iterator，只需要实现__iter__和__next__方法即可称为Iterator的虚拟子类。这里凸现了Python的鸭子类型，实现特定的“协议”即可拥有某种行为。

另外，它自己也定义了__iter__方法，当我们使用iter(Iterator)时直接返回自己，不做任何处理。

iter（）函数的两个用法

官方文档中给出了说明：

    iter(iterable) -> iterator
    iter(callable, sentinel) -> iterator
    
    Get an iterator from an object.  In the first form, the argument must
    supply its own iterator, or be a sequence.
    In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

第一个用法：iter(iterable) -> iterator (把可迭代对象转换为迭代器)

第二个用法：iter(callable, sentinel) -> iterator (第一个参数：任何可调用对象，可以是函数，第二个是标记值，当可调用对象返回这个值时，迭代器抛出StopIteration异常，而不产出标记值)

>>> from random import choice
>>> values = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> def test_iter():
>>>     return choice(values)
>>> it = iter(test_iter, 2)
>>> it
>>> <callable_iterator object at 0x10b130b00>
>>> for i in it:
>>>     print(i)
>>> 7
>>> 1
>>> 7
>>> 3
>>> 1

上面代码的流程：test_iter函数从values列表中随机挑选一个值并返回，调用iter(callable, sentinel)函数，把sentinel标记值设置为2，返回一个callable_iterator实例，遍历这个特殊的迭代器，如果函数返回标记值2，直接抛出异常退出程序。这就是iter函数的鲜为人知的另一个用法。