为什么Python迭代器需要dunder迭代器功能？

如何解决为什么Python迭代器需要dunder迭代器功能？

根据documentation，需要可迭代的容器应提供__iter__()函数以返回迭代器。迭代器本身必须遵循迭代器协议，这意味着它必须提供返回自身的__iter__()和提供下一项的__next__()或引发StopIterator异常。>

现在，我理解为什么在做它自己的 迭代的容器中都需要这两个对象，因为您必须同时提供一个迭代器和下一个项目：

class ObjAndIter:
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        # return something intelligent or raise StopIterator

for i in ObjAndIter():
    pass

但是，在迭代器为不同类型的情况下，我看不到用于迭代器本身的用例。考虑一个（伪造的）类，该类什么都不做，只提供一个迭代器来从给定的数字增加到某个限制：

class MyObj:
    class MyIter:
        def __init__(self,start,end):
            self._num = start - 1
            self._end = end

        def __next__(self):
            self._num += 1
            if self._num > self._end:
                raise StopIteration
            return self._num

        #def __iter__(self): # This is apparently required but
        #    return self     #   it runs fine without it.

    def __init__(self,end):
        self._start = start
        self._end = end

    def __iter__(self):
        return self.MyIter(self._start,self._end)

x = MyObj(5,10)
for i in x:
    print(i)

现在，这似乎可以与类似的东西配合使用

x = MyObj(5,10)
for i in x:
    print(i)

尽管是迭代器不遵循迭代器协议的事实-它提供了__next__()但没有提供__iter__()。 __iter__()函数仅在容器上调用，__next__()仅在迭代器上调用。

现在没有 iterator __iter__()函数，我发现您将无法执行以下操作：

x = MyObj(5,10)
xiter = x.__iter__()
for i in xiter:
    print(i)

但是我很难设想何时需要在迭代器（而不是容器）上创建迭代器。

所以我的问题是这个。在什么情况下我需要这样做？否则，根本没有迭代器协议的意义，除了可能容器必须提供__iter__()并且迭代器必须提供__next__()。

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顺便说一句，我已经看到了this question及其答案，但它们似乎并未涵盖为什么需要迭代器的原因。我可以很好地看到，这使得代码可以更容易地在容器和迭代器上进行迭代，但是这个问题是关于为什么甚至有必要的。

解决方法

迭代器需要可迭代以支持 for 循环和 iter()。

这导致：为什么要遍历迭代器？

因为有时您会直接获得迭代器，例如打开的文件或生成器函数：

>>> def gen():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> it = gen()
>>> hasattr(it,'__next__')
True

这导致：为什么 Python 的某些部分返回一个 interator 而不是 iterable？

这是一种告诉事物“不可倒带”/“一次性可迭代”的方法。由于返回一个可迭代对象会说“您可以对其调用两次 iter() 以对其进行两次迭代”，这是错误的。