在 for 循环上下文中使用列表解析或 in 关键字时，即：
for o in X:
do_something_with(o)
或
l=[o for o in X]
in 背后的机制是如何工作的？ X 中的哪些函数\方法？ X 可以遵守不止一种方法，那么优先级是什么？ X，让列表理解快？【问题讨论】：
标签： python implementation list-comprehension language-implementation
afaik，完整且正确的答案。
for，在 for 循环和列表推导中，在 X 上调用 iter()。如果X 具有__iter__ 方法或__getitem__ 方法，iter() 将返回一个可迭代对象。如果两者都实现，则使用__iter__。如果两者都没有，你会得到TypeError: 'Nothing' object is not iterable。
这实现了__getitem__：
class GetItem(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, x):
return self.data[x]
用法：
>>> data = range(10)
>>> print [x*x for x in GetItem(data)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
这是一个实现__iter__的例子：
class TheIterator(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = -1
# Note: In Python 3 this is called __next__
def next(self):
self.index += 1
try:
return self.data[self.index]
except IndexError:
raise StopIteration
def __iter__(self):
return self
class Iter(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __iter__(self):
return TheIterator(data)
用法：
>>> data = range(10)
>>> print [x*x for x in Iter(data)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
如您所见，您需要实现迭代器和返回迭代器的__iter__。
您可以将它们组合起来：
class CombinedIter(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __iter__(self):
self.index = -1
return self
def next(self):
self.index += 1
try:
return self.data[self.index]
except IndexError:
raise StopIteration
用法：
>>> well, you get it, it's all the same...
但是你一次只能有一个迭代器。 好的，在这种情况下，您可以这样做：
class CheatIter(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __iter__(self):
return iter(self.data)
但这是作弊，因为您只是在重复使用 list 的 __iter__ 方法。
更简单的方法是使用yield，并将__iter__ 变成一个生成器：
class Generator(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __iter__(self):
for x in self.data:
yield x
最后一种是我推荐的方式。简单高效。
【讨论】：
X 必须是可迭代的。它必须实现__iter__()，它返回一个迭代器对象；迭代器对象必须实现next()，它在每次调用时返回下一项，如果没有下一项则引发StopIteration。
列表、元组和生成器都是可迭代的。
请注意，普通的 for 运算符使用相同的机制。
【讨论】：
__iter__()，尽管它们只能返回对自己的引用
__getitem__。
回答问题的 cmets 我可以说在这种情况下阅读源代码并不是最好的主意。对于第一次看到 Python 源代码的人来说，负责执行编译代码 (ceval.c) 的代码似乎不是很冗长。这是代表for循环中迭代的sn-p：
TARGET(FOR_ITER)
/* before: [iter]; after: [iter, iter()] *or* [] */
v = TOP();
/*
Here tp_iternext corresponds to next() in Python
*/
x = (*v->ob_type->tp_iternext)(v);
if (x != NULL) {
PUSH(x);
PREDICT(STORE_FAST);
PREDICT(UNPACK_SEQUENCE);
DISPATCH();
}
if (PyErr_Occurred()) {
if (!PyErr_ExceptionMatches(
PyExc_StopIteration))
break;
PyErr_Clear();
}
/* iterator ended normally */
x = v = POP();
Py_DECREF(v);
JUMPBY(oparg);
DISPATCH();
要找到这里实际发生的情况，您需要深入研究一堆其他文件，这些文件的详细程度并没有好多少。因此，我认为在这种情况下，文档和类似 SO 的网站是首选，而应仅检查源代码以了解未发现的实现细节。
【讨论】：
X 必须是一个可迭代对象，这意味着它需要有一个__iter__() 方法。
所以，要开始一个for..in循环，或者一个列表推导式，首先要调用X的__iter__()方法来获得一个迭代器对象；然后为每次迭代调用该对象的 next() 方法，直到引发 StopIteration，此时迭代停止。
我不确定您的第三个问题是什么意思，以及如何为您的第四个问题提供有意义的答案，只是您的迭代器不应一次在内存中构造整个列表。
【讨论】：
__iter__() 或__geitem__()。
也许这会有所帮助（教程http://docs.python.org/tutorial/classes.html 第 9.9 节）：
在幕后，for 语句 在容器对象上调用 iter()。 该函数返回一个迭代器 定义方法 next() 的对象 访问元素中的 一次一个容器。当有 没有更多元素，next() 引发 StopIteration 异常告诉 for 循环终止。
【讨论】：
回答您的问题：
in 背后的机制如何运作？
正如其他人已经指出的那样，它与用于普通 for 循环的机制完全相同。
它调用了 X 中的哪些函数\方法？
正如下面评论中所述，它调用iter(X) 来获取迭代器。如果X定义了方法函数__iter__()，则调用this返回一个迭代器；否则，如果X 定义了__getitem__()，这将被重复调用以迭代X。在此处查看iter() 的 Python 文档：http://docs.python.org/library/functions.html#iter
如果 X 可以遵守不止一种方法，那么优先级是什么？
我不确定您的问题到底是什么，但是 Python 有关于如何解析方法名称的标准规则，并且在此处遵循这些规则。以下是对此的讨论：
Method Resolution Order (MRO) in new style Python classes
如何写出高效的X，让列表理解起来很快？
我建议您阅读更多有关 Python 中的迭代器和生成器的信息。使任何类支持迭代的一种简单方法是为 iter() 创建一个生成器函数。下面是对生成器的讨论：
【讨论】：
iter()，后者又调用__iter__()，或者返回一个使用__getitem__的迭代器。