关于Python __iter__ 和 next() 输出的解释

Question

我从Python 2.7.8的官方文档中学到了如何使用迭代器和生成器。现在我有一个和好奇心有关的问题。

it = iter("abcde")
print it
>>> <iterator object at 0x7ff4c2b3bad0>

class example1():
    def __init__(self, word):
        self.word = word
        self.index = len(word)
    def __iter__(self):
        for x in range(self.index - 1, -1, -1):
            yield self.word[x]

a = example1("altalena")
print iter(a)
>>> <generator object __iter__ at 0x7f24712000a0>

在上面的例子中，当我打印迭代器时，我看到的是“生成器”、“迭代器”对象和十六进制的ID。为什么我在下面的代码中不能做到这一点呢？

class example2():
    def __init__(self, word):
        self.word = word
        self.index = len(word)
    def __iter__(self):
        return self
    def next (self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.word[self.index]
a = example2()
print iter(a)
>>> <__main__.example2 instance at 0x7f89ee2de440>

我觉得这可能是因为iter中的“return self”，这导致了类的实例，但我不知道怎么做才能得到更正确的输出。这可能没什么用，但我不知道为什么会这样，也不知道怎么避免。

Answer 1

我觉得你并没有遇到问题，只是对这里发生的事情不太明白。

一般来说，iter(object) 会返回一个迭代器，这个迭代器是用来遍历这个可迭代对象的。

这个迭代器可以通过调用 __iter__() 方法获得，或者如果这个方法不存在，就会用一个包装对象来调用 __getitem__() 方法，直到遍历完所有元素（这时会抛出 IndexError 错误）。

通过 __iter__() 返回的对象可以是可迭代对象本身（就像你第二个例子那样），也可以是其他东西。特别地，如果你把 __iter__() 定义成一个生成器函数，就会返回一个生成器对象，这在你第一个例子中就是这样。

实际的遍历是通过迭代器对象和它的 next() 或者 __next__() 方法来进行的。

Answer 2

生成器是一种特殊的迭代器。你的 example1 类返回了一个生成器，因为在 __iter__ 方法中使用了 yield；这意味着它返回了一个 独立的迭代器对象。所以，example1 类是 可迭代的，但它本身不是一个迭代器。

在你的第二个例子中，类的 __iter__ 方法返回了 self。这不仅仅是可迭代的，它本身就是一个 迭代器。因为它返回的是 self，所以 这里没有独立的对象。

Python 明确区分了 可迭代对象 和 迭代器。一个 可迭代对象可以 潜在地 被迭代。而 迭代器 则是实际进行迭代的对象。通过使用 iter()，你是在请求 Python 为给定的 可迭代对象 生成一个 迭代器。

这就是为什么 iter(stringobject) 返回一个新对象；你从 可迭代的 字符串中生成了一个 迭代器。

你需要理解这个区别，因为迭代的过程需要一个能够保持状态的东西；也就是说，我们现在处于哪个阶段。而 迭代器 就是用来跟踪这个状态的对象，这样每次你在迭代器上调用 .next() 方法时，就能得到下一个值，如果没有下一个值了，就会抛出 StopIteration。

所以在你的例子中，字符串和 example1 都只是 可迭代的，调用 iter() 会产生一个新的独立 迭代器。

然而，你的 example2 是它自己的 迭代器。对它调用 iter() 不会产生一个独立的对象。你不能从一个已经是 迭代器 的东西中创建独立的 迭代器。

如果你想为你的 example2 类生成一个新的独立 迭代器，你需要在 __iter__ 中返回一个不同的、独立的对象：

class ExampleIterator(object):
    def __init__(self, source):
        self.source = source
        self.position = len(source)

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.position <= 0:
            raise StopIteration
        self.position -= 1
        return self.source[self.position]

class Example2():
    def __init__(self, word):
        self.word = word

    def __iter__(self):
        return ExampleIterator(self)

在这里，Example2 又只是一个 可迭代的，而不是一个 迭代器。__iter__ 方法返回一个新的、独特的 ExampleIterator() 实例，它负责跟踪迭代的状态。