Python 语法精炼3

迭代器机制

在 Python 中，iter() 是一个内置函数，用来从“可迭代对象”中创建一个迭代器对象。

类比理解：

想象你有一本书 📖（列表 [1,2,3]）

nums 就是整本书（可迭代对象）
it = iter(nums) 就像拿到一个“书签”（迭代器对象）
每次 next(it) → 翻到下一页，读一个内容
当读完所有页时，再 next(it) 就会报错：StopIteration

思考下面题目👇

nums = [1, 2, 3]
it = iter(nums)
print(next(it))  # 1
nums.append(4)   # nums = [1, 2, 3, 4]
print(next(it))  # 2
print(next(it))  # 3

可迭代对象 vs 迭代器

概念	含义	关键方法	示例
Iterable（可迭代对象）	能够被“遍历”的对象，可以用 `for`	`__iter__()`	`list`, `tuple`, `str`, `set`, `dict`
Iterator（迭代器）	记得“当前取到哪”的对象，可用 `next()`	`__iter__()` + `__next__()`	`iter(list)`

🔹 类比：

Iterable → 书 📖
Iterator → 书签 🔖
iter() → 把书变成书签
next() → 翻到下一页

特殊情况

集合 set 是可迭代对象（Iterable），但不是迭代器（Iterator）。

原因：不是“没有顺序”，而是，

它能被遍历，但它自己不会记得“上次取到哪了”。

进行如下验证：

1
2
3

s = {1, 2, 3}
print(hasattr(s, '__iter__'))   # 能被遍历吗？
print(hasattr(s, '__next__'))   # 能自己记得位置吗？

输出：

1 2	True False

✅ 所以 set 是 Iterable（因为有 __iter__ 方法），
❌ 但不是 Iterator（因为没有 __next__ 方法）。

延伸理解

如果想让它“变成”迭代器，怎么办？

1 2	it = iter(s) print(next(it))

这就给集合“加了书签”，it 就变成了一个迭代器对象。

总结一句：

集合是 可迭代对象，但不是 迭代器。
通过 iter() 可以从集合（或列表、字符串）得到一个迭代器。

生成器机制

生成器是一种惰性计算的迭代器，它不是一次性把所有结果放进内存，而是 “要一个，算一个”。

创建方式

1️⃣ 生成器表达式

1	g = (x**2 for x in range(5))

2️⃣ 生成器函数

1
2
3

def gen():
    for i in range(3):
        yield i

可以思考下面的例子：

def gen():
    print("start")
    yield 1
    print("middle")
    yield 2
    print("end")

g = gen()
next(g)  # start
next(g)  # middle

📌 特点：

每次 yield 暂停执行；
保存局部状态；
内存效率高；
可以用 for 或 next() 遍历。

yield vs return

项目	`yield`	`return`
功能	暂停执行并返回值	结束函数执行
是否保留状态	✅ 是	❌ 否
返回值类型	生成器对象	具体值或None
用法	让函数变成生成器函数	正常函数返回结果

例：

def f():
    yield 10
    yield 20
    return "done"

捕获返回值：

g = f()
try:
    next(g)  # 10
    next(g)  # 20
    next(g)  # 抛 StopIteration 
except StopIteration as e:
    print(e.value)  # done

委托生成器

yield from 可以让一个生成器把自己的部分工作“委托”给另一个生成器。

def subgen():
    yield 1
    yield 2
    return "sub done"

def main_gen():
    yield "start"
    result = yield from subgen()
    yield result
    yield "end"

for x in main_gen():
    print(x)

输出：

start
1
2
sub done
end

📌 功能总结：

转发子生成器的所有 yield；
自动捕获子生成器的 return；
把返回值赋给左边的变量。

💡 总结：

iter 开门，next 取值，yield 暂停，return 结局，yield from 接力。