在Python中，有這兩個概念容易讓人混淆。第一個是可迭代對象（Iterable），第二個是迭代器（Iterator），第三個是生成器（Generator），這裡暫且不談生成器。 可迭代對象 列表、元組、字元串、字典等都是可迭代對象，可以使用for迴圈遍歷出所有元素的都可以稱為可迭代對象（Itera ...
在Python中，有這兩個概念容易讓人混淆。第一個是可迭代對象（Iterable），第二個是迭代器（Iterator），第三個是生成器（Generator），這裡暫且不談生成器。
可迭代對象
列表、元組、字元串、字典等都是可迭代對象，可以使用for迴圈遍歷出所有元素的都可以稱為可迭代對象（Iterable）。在Python的內置數據結構中定義了Iterable這個類，在collections.abc模塊中，我們可以用這個來檢測是否為可迭代對象
>>> from collections import Iterable
>>> a = [1,2,3]
>>> isinstance(a, Iterable)
>>> True
>>> b = 'abcd'
>>> isinstance(b, Iterable)
>>> True這些數據結構之所以能稱之為Iterable，是因為其內部實現了__iter__()方法，從而可迭代。當我們使用for迴圈時，解釋器會調用內置的iter()函數，調用前首先會檢查對象是否實現了__iter__()方法，如果有就調用它獲取一個迭代器（接下來會講）。加入沒有__iter__()方法，但是實現了__getitem__()方法，解釋器會創建一個迭代器並且按順序獲取元素。如果這兩個方法都沒有找到，就會拋出TypeError異常。下麵我們自定義對象，分別實現這兩個方法（getitem(), iter()）
class MyObj:
def __init__(self, iterable):
self._iterable = list(iterable)
def __getitem__(self, item):
return self._iterable[item]
obj = MyObj([1,2,3])
for i in obj:
print(i)如上所示，這裡沒有實現__iter__方法，只實現了__getitem__方法，也使得Myobj稱為可迭代對象。
下麵我們實現__iter__方法，這裡使用了yield語法用來產出值（這裡需要生成器的知識）
class MyObj:
def __init__(self, iterable):
self._iterable = list(iterable)
def __iter__(self):
index = 0
while True:
try:
yield self._iterable[index]
except IndexError:
break
index += 1
obj = MyObj([1,2,3])
for i in obj:
print(i)這裡同樣讓對象稱為可迭代對象。
迭代器
迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。
迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退。
如上圖所示，迭代器（Iterator）繼承可迭代（Iterable），迭代器必須實現__iter__方法和__next__方法。其中__next__方法用於產出下一個元素。
由繼承圖可見，迭代器一定是可迭代對象，可迭代對象不一定是迭代器
迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。
我們使用iter(iterable)即可把可迭代對象轉換成迭代器
使用next(iterator)來獲取迭代器的下一個值
>>> a = [3,4,5]
>>> a
>>> [3, 4, 5]
>>> iter(a)
>>> <list_iterator object at 0x10b130ba8>
>>> iterator = iter(a)
>>> next(iterator)
>>> 3
>>> next(iterator)
>>> 4
>>> next(iterator)
>>> 5
>>> next(iterator)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration如上所示，因為對象實現了__next__方法，我們可以通過next(iterator)來獲取迭代器的下一個值，直到沒有值了，拋出StopIteration異常結束。
迭代器的背後
迭代器Iterator是一個抽象基類，它定義在_collections_abc.py中
Iterator源碼如下
class Iterator(Iterable):
__slots__ = ()
@abstractmethod
def __next__(self):
'Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration'
raise StopIteration
def __iter__(self):
return self
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Iterator:
return _check_methods(C, '__iter__', '__next__')
return NotImplemented可以看到，它實現了__subclasshook__方法，即不用顯式繼承Iterator，只需要實現__iter__和__next__方法即可稱為Iterator的虛擬子類。這裡凸現了Python的鴨子類型，實現特定的“協議”即可擁有某種行為。
另外，它自己也定義了__iter__方法，當我們使用iter(Iterator)時直接返回自己，不做任何處理。
iter（）函數的兩個用法
官方文檔中給出了說明：
iter(iterable) -> iterator
iter(callable, sentinel) -> iterator
Get an iterator from an object. In the first form, the argument must
supply its own iterator, or be a sequence.
In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.第一個用法：iter(iterable) -> iterator (把可迭代對象轉換為迭代器)
第二個用法：iter(callable, sentinel) -> iterator (第一個參數：任何可調用對象，可以是函數，第二個是標記值，當可調用對象返回這個值時，迭代器拋出StopIteration異常，而不產出標記值)
>>> from random import choice
>>> values = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> def test_iter():
>>> return choice(values)
>>> it = iter(test_iter, 2)
>>> it
>>> <callable_iterator object at 0x10b130b00>
>>> for i in it:
>>> print(i)
>>> 7
>>> 1
>>> 7
>>> 3
>>> 1上面代碼的流程：test_iter函數從values列表中隨機挑選一個值並返回，調用iter(callable, sentinel)函數，把sentinel標記值設置為2，返回一個callable_iterator實例，遍歷這個特殊的迭代器，如果函數返回標記值2，直接拋出異常退出程式。這就是iter函數的鮮為人知的另一個用法。
