Python迭代器的核心在于遵循迭代协议：通过实现`__iter__()`（返回自身）和`__next__()`（按需返回值或抛出`StopIteration`）两个方法，使对象具备被`for`循环、`next()`等工具遍历的能力；既可手动编写类（如`Countdown`）精准控制迭代逻辑，也能用`yield`定义生成器函数，让Python自动封装为高效、状态保持的迭代器——理解这一协议本质，远比记忆语法更重要，它为你打开了自定义遍历行为、实现惰性计算与内存优化的大门。

Python 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 两个特殊方法来实现。对象只要具备这两个方法，就能被 for 循环、next() 等迭代工具使用。

迭代器的核心协议

Python 的迭代协议规定：一个对象要是迭代器，必须同时满足：

• 有 __iter__() 方法，且该方法返回对象本身（即 return self）；
• 有 __next__() 方法，每次调用返回下一个值，遍历完后抛出 StopIteration 异常。

手动实现一个简单迭代器

比如实现一个从 0 数到 n-1 的计数器迭代器：

<font size="2"><code>class Countdown:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.current = 0
<pre class="brush:python;toolbar:false;">def __iter__(self):
    return self  # 迭代器自身就是可迭代对象

def __next__(self):
    if self.current >= self.n:
        raise StopIteration
    value = self.current
    self.current += 1
    return value

使用示例

for i in Countdown(3): print(i) # 输出：0, 1, 2

生成器函数：更简洁的迭代器写法

用 yield 定义的函数会自动返回一个迭代器对象，无需手动写 __iter__ 和 __next__：

<font size="2"><code>def countdown_gen(n):
    current = 0
    while current 效果等价于上面的 Countdown 类<p>for i in countdown_gen(3):
print(i)  # 同样输出：0, 1, 2
</p></code></font>

生成器函数在首次调用时返回一个生成器对象（本质是迭代器），每次 next() 调用会执行到下一个 yield 并暂停，状态自动保存。

注意区分：可迭代对象 vs 迭代器

不是所有能用 for 遍历的对象都是迭代器：

• 可迭代对象（如 list、str、dict）只实现了 __iter__()，返回一个迭代器；
• 迭代器 是可迭代对象的“一次性的遍历工具”，既可被遍历，也实现了 __next__()；
• 调用 iter(obj) 可把可迭代对象转为迭代器；调用 next(it) 触发实际取值。

基本上就这些。掌握协议本质比死记语法更重要——只要守住 __iter__ 返回自己、__next__ 按需返回值+抛异常这两条，就能写出任意逻辑的迭代器。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python迭代器怎么实现？》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！