未知

14.2　可迭代的对象与迭代器的对比

从 14.1.1 节的解说可以推知下述定义。

可迭代的对象

　　使用 iter 内置函数可以获取迭代器的对象。如果对象实现了能返回迭代器的 __iter__ 方法，那么对象就是可迭代的。序列都可以迭代；实现了 __getitem__ 方法，而且其参数是从零开始的索引，这种对象也可以迭代。

我们要明确可迭代的对象和迭代器之间的关系：Python 从可迭代的对象中获取迭代器。

下面是一个简单的 for 循环，迭代一个字符串。这里，字符串 'ABC' 是可迭代的对象。背后是有迭代器的，只不过我们看不到：

>>> s = 'ABC'
>>> for char in s:
...     print(char)
...
A
B
C

如果没有 for 语句，不得不使用 while 循环模拟，要像下面这样写：

>>> s = 'ABC'
>>> it = iter(s)  # ➊
>>> while True:
...     try:
...         print(next(it))  # ➋
...     except StopIteration:  # ➌
...         del it  # ➍
...         break  # ➎
...
A
B
C

❶ 使用可迭代的对象构建迭代器 it。

❷ 不断在迭代器上调用 next 函数，获取下一个字符。

❸ 如果没有字符了，迭代器会抛出 StopIteration 异常。

❹ 释放对 it 的引用，即废弃迭代器对象。

❺ 退出循环。

StopIteration 异常表明迭代器到头了。Python 语言内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导、元组拆包，等等）中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法。

__next__

　　返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。

__iter__

　　返回 self，以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器，例如在 for 循环中。

这个接口在 collections.abc.Iterator 抽象基类中制定。这个类定义了 __next__ 抽象方法，而且继承自 Iterable 类；__iter__ 抽象方法则在 Iterable 类中定义。如图 14-1 所示。

{%}

图 14-1：Iterable 和 Iterator 抽象基类。以斜体显示的是抽象方法。具体的 Iterable.__iter__ 方法应该返回一个 Iterator 实例。具体的 Iterator 类必须实现 __next__ 方法。Iterator.__iter__ 方法直接返回实例本身

Iterator 抽象基类实现 __iter__ 方法的方式是返回实例本身（return self）。这样，在需要可迭代对象的地方可以使用迭代器。示例 14-3 是 abc.Iterator 类的源码。

示例 14-3　abc.Iterator 类，摘自 Lib/_collections_abc.py（https://hg.python.org/cpython/file/3.4/Lib/_collections_abc.py#l93）

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:
            if (any("__next__" in B.__dict__ for B in C.__mro__) and
                any("__iter__" in B.__dict__ for B in C.__mro__)):
            return True
        return NotImplemented

　在 Python 3 中，Iterator 抽象基类定义的抽象方法是 it.__next__()，而在 Python 2 中是 it.next()。一如既往，我们应该避免直接调用特殊方法，使用 next(it) 即可，这个内置的函数在 Python 2 和 Python 3 中都能使用。

在 Python 3.4 中，Lib/types.py（https://hg.python.org/cpython/file/3.4/Lib/types.py）模块的源码里有下面这段注释：

# Iterators in Python aren't a matter of type but of protocol.  A large
# and changing number of builtin types implement *some* flavor of
# iterator.  Don't check the type!  Use hasattr to check for both
# "__iter__" and "__next__" attributes instead.

其实，这就是 abc.Iterator 抽象基类中 __subclasshook__ 方法的作用（参见示例 14-3）。

　考虑到 Lib/types.py 中的建议，以及 Lib/_collections_abc.py 中的实现逻辑，检查对象 x 是否为迭代器最好的方式是调用 isinstance(x, abc.Iterator)。得益于 Iterator.__subclasshook__ 方法，即使对象 x 所属的类不是 Iterator 类的真实子类或虚拟子类，也能这样检查。

再看示例 14-1 中定义的 Sentence 类，在 Python 控制台中能清楚地看出如何使用 iter(...) 函数构建迭代器，以及如何使用 next(...) 函数使用迭代器：

>>> s3 = Sentence('Pig and Pepper')  # ➊
>>> it = iter(s3)  # ➋
>>> it  # doctest: +ELLIPSIS
<iterator object at 0x...>
>>> next(it)  # ➌
'Pig'
>>> next(it)
'and'
>>> next(it)
'Pepper'
>>> next(it)  # ➍
Traceback (most recent call last):
  ...
StopIteration
>>> list(it)  # ➎
[]
>>> list(iter(s3))  # ➏
['Pig', 'and', 'Pepper']

❶ 创建一个 Sentence 实例 s3，包含 3 个单词。

❷ 从 s3 中获取迭代器。

❸ 调用 next(it)，获取下一个单词。

❹ 没有单词了，因此迭代器抛出 StopIteration 异常。

❺ 到头后，迭代器没用了。

❻ 如果想再次迭代，要重新构建迭代器。

因为迭代器只需 __next__ 和 __iter__ 两个方法，所以除了调用 next() 方法，以及捕获 StopIteration 异常之外，没有办法检查是否还有遗留的元素。此外，也没有办法“还原”迭代器。如果想再次迭代，那就要调用 iter(...)，传入之前构建迭代器的可迭代对象。传入迭代器本身没用，因为前面说过 Iterator.__iter__ 方法的实现方式是返回实例本身，所以传入迭代器无法还原已经耗尽的迭代器。

根据本节的内容，可以得出迭代器的定义如下。

迭代器

　　迭代器是这样的对象：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

因为内置的 iter(...) 函数会对序列做特殊处理，所以第 1 版 Sentence 类可以迭代。接下来要实现标准的可迭代协议。

14.2 可迭代的对象与迭代器的对比

14.2　可迭代的对象与迭代器的对比