为什么一个类需要__iter __（）来返回一个迭代器？

Question

为什么一个课程需要定义__iter__()返回自我，以获得该类的迭代器？

class MyClass: 
    def __init__(self): 
     self.state = 0 

    def __next__(self): 
     self.state += 1 
     if self.state > 4: 
      raise StopIteration 
     return self.state 

myObj = MyClass() 
for i in myObj: 
    print(i) 

控制台日志：

Traceback (most recent call last): 
    for i in myObj: 
TypeError: 'MyClass' object is not iterable 

答案https://stackoverflow.com/a/9884259/4515198说

迭代器是与下一个（Python的2）或__next__（Python 3中）的方法的对象。

加入以下的任务：

def __iter__(self): 
    return self 

是返回一个迭代，或者类，它定义了__next__()方法的对象。

但是，当MyClass在myObj = MyClass（）行中实例化时，不是返回已由__new__()方法完成的MyClass对象的任务（它定义了__next__()方法）？

不会定义__next__()方法的类的对象是自己的迭代器吗？

我已经研究了问题What is the use of returning self in the __iter__ method?和Build a Basic Python Iterator，但我仍然无法理解让方法返回自我的原因。

Answer 1

不说，已经由__new__()方法

都能跟得上完成，__new__仅仅是另一种方法，它不会自动为对象创建__iter__。

不会定义__next__()方法的类的对象是自己的迭代器吗？

不一定，因为您的第一堂课定义为__next__但不是__iter__显示。 __next__是需要如果您需要支持迭代，因为它会生成值。 __iter__是需要的，因为这就是for语句中的一个对象所要求的，以便它获得一个迭代器。

你可以有一个类，只定义__next__和有些作品（它是有限的），但它需要从某人__iter__返回。例如，类MyClass返回类CustomIter只定义__next__：

class MyClass: 
    def __iter__(self): 
     return CustomIter() 

class CustomIter(object): 

    def __init__(self): 
     self.state = 0 

    def __next__(self): 
     self.state += 1 
     if self.state > 4: 
      raise StopIteration 
     return self.state 

你需要一个对象，将返回另一个对象上定义一个__iter__（可能是本身）上__next__定义。

---

如果你的类定义__iter__为：

def __iter__(self): return self 

，那么你需要在type(self)（类）定义__next__因为你返回的实例本身。 __next__将会在self上被调用，直到不能产生更多的值。

另一种情况是当__iter__只是返回另一个定义为__next__的对象（按照我的第一个示例）。您也可以通过制作__iter__生成器来做到这一点。

例如：

class MyClass: 
    def __init__(self): 
     self.state = 0 

    def __iter__(self): 
     for i in range(10): yield i 

没有定义__next__。当iter被调用它，但：

g = iter(MyClass()) 

它返回一个发电机g定义__next__：

g = iter(MyClass()) 

g.__next__() # 0 
g.__next__() # 1 

Answer 2

答案的问题为什么__iter __（）方法是必要的是对于for-loops总是通过调用iter（）对象得到一个迭代器。这就是为什么即使是迭代器也需要使用for循环来处理迭代器。在为调用iter（），然后在结果迭代器上调用__next __（）来获得一个值。

用于创建iterables和迭代器的规则是：

1）Iterables具有__iter __（）方法，该方法返回迭代器。

2）迭代器具有__next __（）方法返回一个值，该更新的状态中，并且提出了StopIteration异常时完成。

3）迭代器本身有一个__iter __（）方法返回自我。这意味着所有迭代器都是可自我迭代的。

的最后一条规则的用于具有__iter __（）方法返回自我迭代器好处是，它可以让我们以绕过部分消耗的迭代器：

>>> s = 'hello world' 
>>> it = iter(s) 
>>> next(it) 
'h' 
>>> next(it) 
'e' 
>>> list(it)  # Doesn't start from the beginning 
['l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd'] 

这里的另一个例子取决于迭代器在不重新启动的情况下自迭代：

>>> s = 'hello world' 
>>> it = iter(s) 
>>> list(zip(it, it)) 
[('h', 'e'), ('l', 'l'), ('o', ' '), ('w', 'o'), ('r', 'l')] 

注：

1）的另一种方法，使一个可迭代是提供一种__getitem __（）方法接受连续指数和引发IndexError时完成。这是如何在Python 2中迭代对象的str。

2）像文件这样的对象是它们自己的迭代器。这意味着您可以直接在文件对象上调用next（）。这也意味着文件不能有多个独立的迭代器（文件对象本身具有跟踪文件中的位置的状态）。

3）上述迭代器设计模式不是Python特定的。这是一个用于许多OOP语言的通用设计模式：https://en.wikipedia.org/wiki/Iterator_pattern