Question

尽管阅读了它，我仍然不太明白__iter__的工作原理。什么是简单的解释？

我见过def__iter__(self): return self。我不知道这是如何工作的或步骤如何工作。

Answer 1

就像我可以说的那样：

__iter__在类上定义一个方法，该方法将返回一个迭代器（一个连续产生对象包含的下一个项目的对象）。

__iter__()返回的迭代器对象几乎可以是任何对象，只要它定义了next()方法。

next方法将由for ... in ...之类的语句调用以生成下一个项目，next()应该在没有其他项目时引发StopIteration异常。< / p>

有什么好处是让你定义你的对象如何迭代，__iter__提供了一个通用接口，每个其他python函数都知道如何使用它。

Answer 2

迭代器需要定义两个方法：__iter__()和__next__()（python2中的next()）。通常，对象本身定义__next__()或next()方法，因此它只返回迭代器。这将创建一个 iterable ，它本身也是一个迭代器。这些方法由for和in语句使用。

Python 3文档：docs.python.org/3/library/stdtypes.html#iterator-types
Python 2文档：docs.python.org/2/library/stdtypes.html#iterator-types

Answer 3

def __iter__(self):的规范是：它返回一个迭代器。因此，如果self是迭代器，return self显然是合适的。

“作为一个迭代器”意味着“有一个__next__(self)方法”（在Python 3中;在Python 2中，所讨论的方法的名称很遗憾是next，显然是一个名称设计故障一种特殊的方法）。

在Python 2.6及更高版本中，实现迭代器的最佳方法通常是使用collections标准库module中的相应抽象基类 - 在Python 2.6中，代码可能是（记得在Python 3中调用方法__next__：

import collections

class infinite23s(collections.Iterator):
  def next(self): return 23

此类的实例将在迭代时返回无限多个23的副本（如itertools.repeat(23)），因此必须以其他方式终止循环。关键是子类化collections.Iterator代表你添加正确的__iter__方法 - 这里不是什么大问题，而是一个很好的一般原则（避免重复的样板代码，如迭代器的标准单行{{ 1}} - 在重复中，没有附加值和大量的减去值！ - ）。

Answer 4

支持__iter__方法的类将返回一个迭代器对象实例：一个支持 next（）方法的对象。该对象可在“for”和“in”语句中使用。

Answer 5

在Python中，迭代器是支持迭代器协议的任何对象。该协议的一部分是该对象必须具有返回迭代器对象的__iter__()方法。我想这给了你一些灵活性，以便一个对象可以将迭代器的职责传递给内部类，或者创建一些特殊的对象。在任何情况下，__iter__()方法通常只有一行，而该行通常只是return self

协议的另一部分是next()方法，这是实际工作的地方。此方法必须弄清楚或创建或获取下一个东西，并将其返回。它可能需要跟踪它的位置，以便下次调用时，它确实会返回下一个。

一旦你有一个返回序列中下一个东西的对象，你可以折叠一个如下所示的for循环：

myname = "Fredericus"
x = []
for i in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
   x.append(myname[i-1])
   i = i + 1 # get the next i
print x

进入这个：

myname = "Fredericus"
x = [myname[i] for i in range(10)]
print x

请注意，我们无法获得获取i的下一个值的代码，因为range（10）是一个跟随迭代器协议的对象，而list comprehension是一个使用迭代器协议的构造。

您也可以直接使用迭代器协议。例如，在编写脚本来处理CSV文件时，我经常写这个：

mydata = csv.reader(open('stuff.csv')
mydata.next()
for row in mydata:
    # do something with the row.

我通过调用next()直接使用迭代器跳过标题行，然后通过in语句中的内置for运算符间接使用它。

iter如何工作？

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__iter__如何工作？

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