Python 迭代器协议的完整实现方式

完整迭代器必须同时实现__iter__和__next__：__iter__需返回含__next__的对象（通常为 self），__next__耗尽时须显式抛 StopIteration；状态应存于实例属性而非类属性；支持多次迭代需每次__iter__返回新实例；生成器函数可更安全地替代手动实现。

__iter__ 和 __next__ 必须同时存在才能算完整迭代器

只实现 __iter__ 返回自身，却不定义 __next__，对象无法被 next() 调用，会抛出 TypeError: iterator does not have a __next__() method。反之，仅实现 __next__ 而没实现 __iter__，则无法用于 for 循环或 list() 等消费迭代器的场景，因为这些操作内部先调用 iter()，而 iter(obj) 要求对象必须有 __iter__ 方法（且返回一个迭代器）。

完整实现的关键是：

• __iter__ 必须返回一个实现了 __next__ 的对象（通常是 self）
• __next__ 必须在耗尽时显式抛出 StopIteration，不能靠返回 None 或静默退出
• 多次调用 iter() 应该能获得独立的迭代状态（除非你刻意设计为单次可迭代）

手动管理状态时容易忽略的边界情况

比如实现一个从 0 数到 n 的计数器迭代器，常见错误是把索引初始化写在类属性里，导致所有实例共享状态：

class BadCounter:     i = 0  # ❌ 类变量，所有实例共用     def __init__(self, n):         self.n = n     def __iter__(self):         return self     def __next__(self):         if self.i >= self.n:             raise StopIteration         val = self.i         self.i += 1         return val

正确做法是把状态放在实例属性中：

class GoodCounter:     def __init__(self, n):         self.n = n         self.i = 0  # ✅ 实例变量     def __iter__(self):         return self     def __next__(self):         if self.i >= self.n:             raise StopIteration         val = self.i         self.i += 1         return val

另一个易错点：__next__ 中未处理 self.i 超出范围的瞬间（比如 n=0 时首次调用就该抛异常），会导致无限循环或越界访问。

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支持多次迭代需返回新迭代器实例

如果希望同一个对象能被多次 for 遍历（比如 list、range 的行为），就不能让 __iter__ 总是返回 self。否则第二次遍历时，内部状态已耗尽，直接抛 StopIteration。

解决方式是让 __iter__ 每次都新建一个干净的迭代器：

class RepeatableRange:     def __init__(self, stop):         self.stop = stop     def __iter__(self):         return RepeatableRangeIterator(self.stop)  # ✅ 新实例 
class RepeatableRangeIterator: def init(self, stop): self.stop = stop self.i = 0 def next(self): if self.i >= self.stop: raise StopIteration val = self.i self.i += 1 return val def iter(self): return self

注意：RepeatableRangeIterator 自身也要实现 __iter__（返回自身），否则 iter(it) 会失败。

用生成器函数替代手动实现更安全

手动维护 __iter__ + __next__ 容易出状态错乱、漏抛 StopIteration、忘记重置等问题。Python 提供了更简洁可靠的替代：在 __iter__ 中返回一个生成器。

例如等价于上面 GoodCounter 的写法：

class GeneratorBasedCounter:     def __init__(self, n):         self.n = n     def __iter__(self):         i = 0         while i