深入理解Python __iter__方法（手把手教你实现自定义可迭代对象）

__iter__ 方法的作用

当你对一个对象使用for item in obj时，Python会自动调用该对象的__iter__()方法。这个方法必须返回一个迭代器（即实现了__next__()的对象）。

最简单的例子：让自定义类支持 for 循环

下面是一个实现__iter__的简单类，它可以让我们的对象像列表一样被遍历：

class MyRange:    def __init__(self, start, stop):        self.start = start        self.stop = stop    def __iter__(self):        return MyRangeIterator(self.start, self.stop)class MyRangeIterator:    def __init__(self, start, stop):        self.current = start        self.stop = stop    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.current >= self.stop:            raise StopIteration        value = self.current        self.current += 1        return value# 使用示例for num in MyRange(1, 5):    print(num)# 输出:# 1# 2# 3# 4

在这个例子中，MyRange 是一个可迭代对象，因为它实现了 __iter__ 方法；而 MyRangeIterator 是一个迭代器，因为它同时实现了 __iter__ 和 __next__ 方法。

更简洁的方式：让同一个类既是可迭代对象又是迭代器

很多时候，我们可以简化设计，让一个类同时扮演两个角色：

class Countdown:    def __init__(self, start):        self.start = start    def __iter__(self):        return self  # 返回自身，因为自身也实现了 __next__    def __next__(self):        if self.start <= 0:            raise StopIteration        self.start -= 1        return self.start + 1# 使用for i in Countdown(3):    print(i)# 输出:# 3# 2# 1

使用生成器简化迭代器实现

Python 提供了生成器（generator）语法，可以极大简化迭代器的编写。你只需在 __iter__ 中使用 yield 即可：

class Fibonacci:    def __init__(self, max_count):        self.max_count = max_count    def __iter__(self):        a, b = 0, 1        count = 0        while count < self.max_count:            yield a            a, b = b, a + b            count += 1# 使用for num in Fibonacci(6):    print(num)# 输出:# 0# 1# 1# 2# 3# 5

总结与最佳实践

通过本文，你应该已经掌握了 Python __iter__方法 的核心用法。记住以下几点：

• 要使对象可迭代，必须实现 __iter__ 方法。
• 该方法应返回一个迭代器（即有 __next__ 方法的对象）。
• 使用生成器（yield）是实现迭代逻辑最简洁的方式。
• 理解 迭代器协议 能帮助你更好地利用 Python 的内置函数如 list()、sum()、max() 等。

掌握 自定义迭代器 不仅能提升代码的可读性和复用性，也是深入理解 Python 高级特性的关键一步。希望这篇教程能帮你轻松入门！