__next__ 在生成器和迭代器中，什么是方法包装器？

Question

我正在阅读有关生成器和迭代器以及 __next__() 的角色的信息。

'__next__' in dir(mygen)。是真的

'__next__' in dir(mylist)，是假的

当我深入研究它时，

'__next__' in dir (mylist.__iter__()) 为真

1. 为什么__next__ 仅适用于列表，但仅适用于 __iter__() 和 mygen 而不是 mylist。当我们使用 list-comprehension 遍历列表时，__iter__() 如何调用 __next__

   尝试手动提升 (+1) 生成器，我打电话给 mygen.__next__()。它不存在。它只作为mygen.__next__存在，称为method-wrapper。

2. 什么是方法包装器，它有什么作用？这里是如何应用的：在mygen() and __iter__() ?

3. 如果__next__ 是生成器和迭代器都提供的（以及它们唯一的属性），那么生成器和迭代器有什么区别？*

   答案 3：已解决，如 mod/editor 所述：

   Difference between Python's Generators and Iterators

更新：生成器和迭代器都有__next__()。我的错。查看日志，不知何故 mygen.__next__() 测试给了我停止迭代异常错误。但我无法再次复制该错误。

感谢大家的回答！

Answer 1

特殊方法__iter__ 和__next__ 是创建iterator types 的迭代器协议的一部分。为此，您必须区分两个不同的事物：Iterables 和 iterators。

Iterables 是可以迭代的东西，通常，这些是包含项目的某种容器元素。常见的例子是列表、元组或字典。

为了迭代一个可迭代对象，你使用一个迭代器。迭代器是帮助您遍历容器的对象。例如，在迭代列表时，迭代器本质上会跟踪您当前所在的索引。

为了获得一个迭代器，在可迭代对象上调用__iter__ 方法。这就像一个工厂方法，它为这个特定的迭代返回一个新的迭代器。定义了__iter__ 方法的类型将其转换为可迭代对象。

迭代器通常需要一个方法，__next__，它返回迭代的下一个项。此外，为了使协议更易于使用，每个迭代器也应该是可迭代的，在 __iter__ 方法中返回自身。

举个简单的例子，这可能是一个列表的迭代器实现：

class ListIterator:
    def __init__ (self, lst):
        self.lst = lst
        self.idx = 0

    def __iter__ (self):
        return self

    def __next__ (self):
        try:
            item = self.lst[self.idx]
        except IndexError:
            raise StopIteration()
        self.idx += 1
        return item

然后列表实现可以简单地从__iter__ 方法返回ListIterator(self)。当然，列表的实际实现是在 C 中完成的，所以这看起来有点不同。但想法是一样的。

迭代器在 Python 的各个地方都以不可见的方式使用。例如for 循环：

for item in lst:
    print(item)

这与以下内容类似：

lst_iterator = iter(lst) # this just calls `lst.__iter__()`
while True:
    try:
        item = next(lst_iterator) # lst_iterator.__next__()
    except StopIteration:
        break
    else:
        print(item)

所以 for 循环从可迭代对象请求一个迭代器，然后在该可迭代对象上调用 __next__，直到遇到 StopIteration 异常。这发生在表面之下也是您希望迭代器也实现__iter__ 的原因：否则您永远无法循环遍历迭代器。

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对于生成器，人们通常所说的其实是一个生成器function，即一些有yield语句的函数定义。一旦你调用了那个生成器函数，你就会得到一个generator。生成器本质上只是一个迭代器，尽管它是一个花哨的迭代器（因为它不仅仅是在容器中移动）。作为一个迭代器，它有一个 __next__ 方法来“生成”下一个元素，还有一个 __iter__ 方法来返回自己。

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一个示例生成器函数如下：

def exampleGenerator():
    yield 1
    print('After 1')
    yield 2
    print('After 2')

包含yield 语句的函数体将其转换为生成器函数。这意味着当你调用exampleGenerator() 时，你会得到一个generator 对象。生成器对象实现了迭代器协议，所以我们可以在它上面调用__next__（或者使用上面的next()函数）：

>>> x = exampleGenerator()
>>> next(x)
1
>>> next(x)
After 1
2
>>> next(x)
After 2
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
    next(x)
StopIteration

请注意，第一个 next() 调用尚未打印任何内容。这是生成器的特殊之处：它们是惰性的，只评估从可迭代对象中获取下一项所需的值。只有通过第二次next() 调用，我们才能从函数体中获得第一行打印。我们需要另一个 next() 调用来耗尽可迭代对象（因为没有产生另一个值）。

但除了那种懒惰之外，生成器就像迭代一样。最后你甚至会得到一个StopIteration 异常，它允许生成器（和生成器函数）用作for 循环源以及可以使用“正常”迭代的任何地方。

生成器及其惰性的最大好处是能够按需生成东西。一个很好的类比是网站上的无休止滚动：您可以在之后向下滚动项目（在生成器上调用next()），并且每隔一段时间，网站将不得不查询后端以检索更多项目以供您使用滚动浏览。理想情况下，这种情况会在您不注意的情况下发生。这正是生成器所做的。它甚至允许这样的事情：

def counter():
    x = 0
    while True:
        x += 1
        yield x

非懒惰，这是不可能计算的，因为这是一个无限循环。但是懒惰的是，作为一个生成器，它可以在一个项目之后消费这个迭代的一个项目。我原本想让你不用将这个生成器实现为完全自定义的迭代器类型，但在这种情况下，这实际上并不太难，所以就这样吧：

class CounterGenerator:
    def __init__ (self):
        self.x = 0

    def __iter__ (self):
        return self

    def __next__ (self):
        self.x += 1
        return self.x

Answer 2

为什么__next__ 仅可用于列出但仅可用于__iter__() 和mygen 而不是mylist。当我们使用 list-comprehension 遍历列表时，__iter__() 如何调用 __next__。

因为列表有一个从iter 返回的单独对象来处理迭代，所以这个对象__iter__ 被连续调用。

所以，对于列表：

iter(l) is l # False, returns <list-iterator object at..>

同时，对于生成器：

iter(g) is g # True, its the same object

在循环结构中，iter 首先会在要循环的目标对象上被调用。 iter 调用 __iter__ 并期望返回一个迭代器；它的__next__ 被调用，直到没有更多元素可用为止。

什么是方法包装器，它有什么作用？在这里如何应用：mygen() 和__iter__()？

如果我没记错的话，方法包装器是在C 中实现的方法。这就是iter(list).__iter__（list 是在C 中实现的对象）和gen.__iter__（这里不确定，但可能也是生成器）是什么。

如果__next__ 是生成器和迭代器都提供的（以及它们唯一的属性），那么生成器和迭代器有什么区别？

生成器是迭代器，iter(l) 提供的迭代器也是如此。它是一个迭代器，因为它提供了一个 __next__ 方法（通常，当在 for 循环中使用它时，它能够提供值直到用尽）。

Answer 3

__next__ 和 __iter__ 是您执行 next(some_gen) 或 iter(some_sequence) 时的方法包装器。 next(some_gen) 与some_gen.__next__() 相同

所以如果我做mygen = iter(mylist) 那么mygen 是mylist 实现为生成器对象并具有__next__ 方法描述符。列表本身没有此方法，因为它们不是生成器。

生成器是迭代器。查看difference between generators and iterators