迭代器

迭代器这个概念在很多语言中（比如 C++，Java）都是存在的，但是不同语言实现迭代器的方式各不相同。在 Python 中，迭代器是指遵循迭代器协议（iterator protocol）的对象。当我们用一个循环（比如 for 循环）来遍历容器（比如列表，元组）中的元素时，这种遍历的过程就叫迭代。

在 Python 中，我们使用 for…in… 进行迭代。比如，遍历一个 list:

numbers = [1, 2, 3, 4]
for num in numbers:
    print num

Python 的 for 循环实质上是先通过内置函数 iter() 获得一个迭代器，然后再不断调用 next() 函数实现的。像上面这种可以使用 for 循环进行迭代的对象，就是可迭代对象，它的定义如下：含有 __iter__() 方法或 __getitem__() 方法的对象称之为可迭代对象。我们可以使用 Python 内置的 hasattr() 函数来判断一个对象是不是可迭代的：

>>> hasattr((), '__iter__')
True
>>> hasattr([], '__iter__')
True
>>> hasattr({}, '__iter__')
True
>>> hasattr(123, '__iter__')
False
>>> hasattr('abc', '__iter__')
False
>>> hasattr('abc', '__getitem__')
True

另外，我们也可使用 isinstance() 进行判断：

>>> from collections import Iterable

>>> isinstance((), Iterable)        # 元组
True
>>> isinstance([], Iterable)        # 列表
True
>>> isinstance({}, Iterable)        # 字典
True
>>> isinstance('abc', Iterable)     # 字符串
True
>>> isinstance(100, Iterable)       # 数字
False

可见，我们熟知的字典（dict）、元组（tuple）、集合（set）和字符串对象都是可迭代的。

迭代器

迭代器协议（iterator protocol）是指要实现对象的 __iter()__ 和 next() 方法（注意：Python3 要实现 __next__() 方法），其中，__iter()__ 方法返回迭代器对象本身，next() 方法返回容器的下一个元素，在没有后续元素时抛出 StopIteration 异常。

我们使用 hasattr() 进行判断：

>>> hasattr((1, 2, 3), '__iter__')
True
>>> hasattr((1, 2, 3), 'next')  # 有 __iter__ 方法但是没有 next 方法，不是迭代器
False
>>>
>>> hasattr([1, 2, 3], '__iter__')
True
>>> hasattr([1, 2, 3], 'next')
False
>>>
>>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, '__iter__')
True
>>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, 'next')
False

同样，我们也可以使用 isinstance() 进行判断：

>>> from collections import Iterator
>>>
>>> isinstance((), Iterator)
False
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('', Iterator)
False
>>> isinstance(123, Iterator)
False

可见，**虽然元组、列表和字典等对象是可迭代的，但它们却不是迭代器！**对于这些可迭代对象，可以使用 Python 内置的 iter() 函数获得它们的迭代器对象，看下面的使用：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator)  # 使用 iter() 函数，获得迭代器对象
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
>>>
>>> my_str = 'abc'
>>> next(my_str)      # my_str 不是迭代器，不能使用 next()，因此出错
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-5f369cd8082f> in <module>()
----> 1 next(my_str)

TypeError: str object is not an iterator
>>>
>>> my_iter = iter(my_str)   # 获得迭代器对象
>>> isinstance(my_iter, Iterator)
True
>>> next(my_iter)   # 可使用内置的 next() 函数获得下一个元素
'a'

事实上，Python 的 for 循环就是先通过内置函数 iter() 获得一个迭代器，然后再不断调用 next() 函数实现的，比如：

for x in [1, 2, 3]:
    print i

等价于

# 获得 Iterator 对象
it = iter([1, 2, 3])

# 循环
while True:
    try:
        # 获得下一个值
        x = next(it)
        print x
    except StopIteration:
        # 没有后续元素，退出循环
        break

案例：斐波那契数列迭代器

# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import Iterator

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1

    # 返回迭代器对象本身
    def __iter__(self):
        return self

    # 返回容器下一个元素
    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a

def main():
    fib = Fib()    # fib 是一个迭代器
    print 'isinstance(fib, Iterator): ', isinstance(fib, Iterator)

    for i in fib:
        if i > 10:
            break
        print i

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们定义了一个 Fib 类，用于生成 Fibonacci 数列。在类的实现中，我们定义了 __iter__ 方法，它返回对象本身，这个方法会在遍历时被 Python 内置的 iter() 函数调用，返回一个迭代器。类中的 next() 方法用于返回容器的下一个元素，当使用 for 循环进行遍历的时候，就会使用 Python 内置的 next() 函数调用对象的 next 方法（在 Python3 中是 __next__ 方法）对迭代器进行遍历。