首先，廖雪峰老师的教程中解释了迭代器和生成器，这篇文章只是补充和我个人的总结。

什么是迭代

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。

所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。

对迭代器来讲，有一个__next__()就够了。在你使用for 和 in 语句时，程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象，然后使用它的__next__()方法，直到监测到一个StopIteration异常。

>>> L = [1,2,3]

>>> [x**2 for x in L]

[1, 4, 9]

>>> next(L)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: 'list' object is not an iterator

>>> I=iter(L)

>>> next(I)

1

>>> next(I)

2

>>> next(I)

3

>>> next(I)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

上面例子中，列表L可以被for进行循环但是不能被内置函数next()用来查找下一个值，所以L是Iterable。

L通过iter进行包装后设为I，I可以被next()用来查找下一个值，所以I是Iterator。

题外话：

内置函数iter()仅仅是调用了对象的__iter__()方法，所以list对象内部一定存在方法__iter__()

内置函数next()仅仅是调用了对象的__next__()方法，所以list对象内部一定不存在方法__next__()，但是Itrator中一定存在这个方法。

for循环内部事实上就是先调用iter()把Iterable变成Iterator在进行循环迭代的。

>>> L = [4,5,6]

>>> I = L.__iter__()

>>> L.__next__()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'

>>> I.__next__()

4

>>> from collections import Iterator, Iterable

>>> isinstance(L, Iterable)

True

>>> isinstance(L, Iterator)

False

>>> isinstance(I, Iterable)

True

>>> isinstance(I, Iterator)

True

>>> [x**2 for x in I]

[25, 36]

Iterator继承自Iterable，从下面的测试中可以很方便的看到Iterator包含__iter__()和__next__()方法，而Iteratble仅仅包含__iter__()。

>>> from collections import Iterator, Iterable

>>> help(Iterator)

Help on class Iterator:

class Iterator(Iterable)

| Method resolution order:

| Iterator

| Iterable

| builtins.object

|**注解：从这里可以看出Iterable继承自object, Iterator继承自Iterable。

| Methods defined here:

|

| __iter__(self)

|

| __next__(self)

| Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration

......

>>> help(Iterable)

Help on class Iterable:

class Iterable(builtins.object)

| Methods defined here:

|

| __iter__(self)

......

iterable需要包含有__iter__()方法用来返回iterator，而iterator需要包含有__next__()方法用来被循环

如果我们自己定义迭代器，只要在类里面定义一个 __iter__() 函数，用它来返回一个带 __next__() 方法的对象就够了。

直接上代码

class Iterable:

def __iter__(self):

return Iterator()

class Iterator:

def __init__(self):

self.start=-1

def __next__(self):

self.start +=2

if self.start >10:

raise StopIteration

return self.start

I = Iterable()

for i in I:

print(i)

上面的代码实现的是找到10以内的奇数，代码中的类名可以随便取，不是一定需要使用我上面提供的类名的。

如果在Iterator的__next__方法中没有实现StopIteration异常，那么则是表示的全部奇数，那么需要在调用的时候设置退出循环的条件。

class Iterable:

def __iter__(self):

return Iterator()

class Iterator:

def __init__(self):

self.start=-1

def __next__(self):

self.start +=2

return self.start

I = Iterable()

for count, i in zip(range(5),I): #也可以用内置函数enumerate来实现计数工作。

print(i)

我们通过range来实现打印多少个元素，这里表示打印5个元素，返回结果和上面一致。

当然，我们可以把这两个类合并在一起，这样实现程序的简练。

最终版本如下

class Iterable:

def __iter__(self):

return self

def __init__(self):

self.start=-1

def __next__(self):

self.start +=2

if self.start >10:

raise StopIteration

return self.start

I = Iterable()

for i in I:

print(i)

复制迭代器

迭代器是一次性消耗品，使用完了以后就空了，请看。

>>> L=[1,2,3]

>>> I=iter(L)

>>> for i in I:

... print(i, end='-')

...

1-2-3-

>>>next(I)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

当循环以后就殆尽了，再次使用调用时会引发StopIteration异常。

我们想通过直接赋值的形式把迭代器保存起来，可以下次使用。

但是通过下面的范例可以看出来，根本不管用。

>>> I=iter(L)

>>> J=I

>>> next(I)

1

>>> next(J)

2

>>> next(I)

3

>>> next(J)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

那怎么样才能达到我们要的效果呢？

我们需要使用copy包中的deepcopy了，请看下面：

>>> import copy

>>> I=iter(L)

>>> J=copy.deepcopy(I)

>>> next(I)

1

>>> next(I)

2

>>> next(J)

1

补充：迭代器不能向后移动, 不能回到开始。

所以需要做一些特殊的事情才能实现向后移动等功能。

以上代码均在Python 3.4 中测试通过。

日志：

8月13日完成

8月14日添加关于Iterator, Iterable的更多解释在题外话的第4点。