一文带你解密Python迭代器的实现原理
古明地觉 人气:0可迭代对象与迭代器
Python 一切皆对象，类型对象定义了哪些操作，决定了实例对象拥有哪些行为。
比如类型对象如果定义了 __iter__，那么其实例对象便被称为可迭代对象（iterable），像字符串、元组、列表、字典、集合等等都是可迭代对象。而整数、浮点数，由于其类型对象没有定义 __iter__，所以它们不是可迭代对象。
from typing import Iterable
print(
isinstance("", Iterable),
isinstance((), Iterable),
isinstance([], Iterable),
isinstance({}, Iterable),
isinstance(set(), Iterable),
) # True True True True True
print(
isinstance(0, Iterable),
isinstance(0.0, Iterable),
) # False False可迭代对象的一大特点就是它可以使用 for 循环进行遍历，但是能被 for 循环遍历的则不一定是可迭代对象。我们举个例子：
class A:
def __getitem__(self, item):
return f"参数item: {item}"
a = A()
# 内部定义了 __getitem__
# 首先可以让实例对象像字典一样访问属性
print(a["name"]) # 参数item: name
print(a["satori"]) # 参数item: satori
# 此外还可以像可迭代对象一样被 for 循环
# 循环的时候会自动给 item 传值，0 1 2 3...
# 如果内部出现了 StopIteration，循环结束
# 否则会一直循环下去。这里我们手动 break
for idx, val in enumerate(a):
print(val)
if idx == 5:
break
"""
参数item: 0
参数item: 1
参数item: 2
参数item: 3
参数item: 4
参数item: 5
"""所以实现了__getitem__的类的实例，也是可以被for循环的，但它并不是可迭代对象。
from typing import Iterable print(isinstance(a, Iterable)) # False
总之判断一个对象是否是可迭代对象，就看它的类型对象有没有实现 __iter__。
可迭代对象我们知道了，那什么是迭代器呢？很简单，调用可迭代对象的 __iter__ 方法，得到的就是迭代器。
迭代器的创建
不同类型的对象，都有自己的迭代器，举个例子。
lst = [1, 2, 3]
# 底层调用的其实是 list.__iter__(lst)
# 从 C 的角度上看，就是 PyList_Type.tp_iter(lst)
it = lst.__iter__()
print(it) # <list_iterator object at 0x000001DC6E898640>
print(
str.__iter__("")
) # <str_iterator object at 0x000001DC911B8070>
print(
tuple.__iter__(())
) # <tuple_iterator object at 0x000001DC911B8070>迭代器也是可迭代对象，只不过迭代器内部的 __iter__ 返回的还是它本身。当然啦，在创建迭代器的时候，我们更常用内置函数 iter。
lst = [1, 2, 3] # 等价于 type(lst).__iter__(lst) it = iter(lst)
但是 iter 函数还有一个鲜为人知的用法，我们来看一下：
val = 0 def foo(): global val val += 1 return val # iter 可以接收一个参数: iter(可迭代对象) # iter 也可以接收两个参数: iter(可调用对象, value) for i in iter(foo, 5): print(i) """ 1 2 3 4 """
如果接收的是两个参数，那么第一个参数一定是 callable。进行迭代的时候，会不停地调用接收的可调用对象，每次迭代出来的值便是 callable 的返回值。当返回值等于传递第二个参数 value（在底层被称为哨兵）时，终止迭代。我们看一下 iter 函数的底层实现。
static PyObject *
builtin_iter(PyObject *self,
PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs)
{
PyObject *v;
// iter 函数要么接收一个参数, 要么接收两个参数
if (!_PyArg_CheckPositional("iter", nargs, 1, 2))
return NULL;
v = args[0];
// 如果接收一个参数
// 那么直接使用 PyObject_GetIter 获取对应的迭代器即可
// 可迭代对象的类型不同，那么得到的迭代器也不同
if (nargs == 1)
return PyObject_GetIter(v);
// 如果接收的不是一个参数, 那么一定是两个参数
// 如果是两个参数, 那么第一个参数一定是可调用对象
if (!PyCallable_Check(v)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"iter(v, w): v must be callable");
return NULL;
}
// 获取value(哨兵)
PyObject *sentinel = args[1];
//调用PyCallIter_New
//得到 calliterobject 对象
/*
该对象位于 Objects/iterobject.c 中
*/
return PyCallIter_New(v, sentinel);
}以上就是 iter 函数的内部逻辑，既可以接收一个参数，也可以接收两个参数。这里我们只看接收一个可迭代对象的情况，所以核心就在于 PyObject_GetIter，它是根据可迭代对象生成迭代器的关键，我们来看一下它的逻辑是怎么样的？该函数定义在 Objects/abstract.c 中。
PyObject *
PyObject_GetIter(PyObject *o)
{
// 获取可迭代对象的类型对象
PyTypeObject *t = Py_TYPE(o);
// 我们说类型对象定义的操作，决定了实例对象的行为
// 实例对象调用的那些方法都是定义在类型对象里面的
// 所以obj.func()本质上就是type(obj).func(obj)的语法糖
getiterfunc f;
// 所以这里是获取类型对象的 tp_iter 成员
// 也就是 Python 中的 __iter__
f = t->tp_iter;
// 如果 f 为 NULL
// 说明该类型对象内部的tp_iter成员被初始化为NULL
// 即内部没有定义 __iter__
// 像str、tuple、list等类型对象，它们的tp_iter成员都是不为NULL的
if (f == NULL) {
// 如果 tp_iter 为 NULL，那么解释器会退而求其次
// 检测该类型对象中是否定义了 __getitem__
// 如果定义了，那么直接调用PySeqIter_New
// 得到一个seqiterobject对象
// 下面的PySequence_Check负责检测类型对象是否实现了__getitem__
if (PySequence_Check(o))
return PySeqIter_New(o);
// 走到这里说明该类型对象既没有__iter__、也没有__getitem__
// 因此它的实例对象不具备可迭代的性质，于是抛出异常
return type_error("'%.200s' object is not iterable", o);
}
else {
// 否则说明定义了__iter__，于是直接进行调用
// Py_TYPE(o)->tp_iter(o) 返回对应的迭代器
PyObject *res = (*f)(o);
// 但如果返回值res不为NULL、并且还不是迭代器
// 证明 __iter__ 的返回值有问题，于是抛出异常
if (res != NULL && !PyIter_Check(res)) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"iter() returned non-iterator "
"of type '%.100s'",
Py_TYPE(res)->tp_name);
Py_DECREF(res);
res = NULL;
}
// 返回 res
return res;
}
}所以我们看到这便是 iter 函数的底层实现，并且当类型对象内部没有定义 __iter__ 时，解释器会退而求其次检测内部是否定义了 __getitem__。
因此以上就是迭代器的创建过程，每个可迭代对象都有自己的迭代器，而迭代器本质上只是对原始数据的一层封装罢了。
迭代器的底层结构
由于迭代器的种类非常多，字符串、元组、列表等等，都有自己的迭代器，这里就不一一介绍了。我们就以列表的迭代器为例，看看迭代器在底层的结构是怎么样的。
typedef struct {
PyObject_HEAD
Py_ssize_t it_index;
//指向创建该迭代器的列表
PyListObject *it_seq;
} listiterobject;显然对于列表而言，迭代器就是在其之上进行了一层简单的封装，所谓元素迭代本质上还是基于索引，并且我们每迭代一次，索引就自增 1。一旦出现索引越界，就将 it_seq 设置为 NULL，表示迭代器迭代完毕。
我们实际演示一下：
from ctypes import *
class PyObject(Structure):
_fields_ = [
("ob_refcnt", c_ssize_t),
("ob_size", c_void_p)
]
class ListIterObject(PyObject):
_fields_ = [
("it_index", c_ssize_t),
("it_seq", POINTER(PyObject))
]
it = iter([1, 2, 3])
it_obj = ListIterObject.from_address(id(it))
# 初始的时候，索引为0
print(it_obj.it_index) # 0
# 进行迭代
next(it)
# 索引自增1，此时it_index等于1
print(it_obj.it_index) # 1
# 再次迭代
next(it)
# 此时it_index等于2
print(it_obj.it_index) # 2
# 再次迭代
next(it)
# 此时it_index等于3
print(it_obj.it_index) # 3当 it_index 为 3 的时候，如果再次迭代，那么底层发现 it_index 已超过最大索引，就知道迭代器已经迭代完毕了。然后会将 it_seq 设置为 NULL，并抛出 StopIteration。如果是 for 循环，那么会自动捕获此异常，然后停止循环。
所以这就是迭代器，真的没有想象中的那么神秘，甚至在知道它的实现原理之后，还觉得有点 low。
就是将原始的数据包了一层，加了一个索引而已。所谓的迭代仍然是基于索引来做的，并且每迭代一次，索引自增 1。当索引超出范围时，证明迭代完毕了，于是将 it_seq 设置为 NULL，抛出 StopIteration。
元素迭代的具体过程
我们知道在迭代元素的时候，可以通过 next 内置函数，当然它本质上也是调用了对象的 __next__ 方法。
static PyObject *
builtin_next(PyObject *self,
PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs)
{
PyObject *it, *res;
// 同样接收一个参数或者两个参数
// 因为调用next函数时，可以传入一个默认值
// 当迭代器没有元素可以迭代的时候，会返回指定的默认值
if (!_PyArg_CheckPositional("next", nargs, 1, 2))
return NULL;
it = args[0];
// 第一个参数必须是一个迭代器
if (!PyIter_Check(it)) {
// 否则的话, 抛出TypeError
// 表示第一个参数传递的不是一个迭代器
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"'%.200s' object is not an iterator",
it->ob_type->tp_name);
return NULL;
}
// it->ob_type 表示获取类型对象，也就是该迭代器的类型
// 可能是列表的迭代器、元组的迭代器、字符串的迭代器等等
// 具体是哪一种不重要，因为实现了多态
// 然后再获取 tp_iternext 成员，相当于__next__
// 拿到函数指针之后，传入迭代器进行调用
res = (*it->ob_type->tp_iternext)(it);
// 如果 res 不为 NULL, 那么证明迭代到值了, 直接返回
if (res != NULL) {
return res;
} else if (nargs > 1) {
// 否则的话，说明 res == NULL，
// 这意味着迭代完毕了，或者程序出错了
// 然后看 nargs 是否大于1, 如果大于1, 说明设置了默认值
PyObject *def = args[1];
// 如果出现异常
if (PyErr_Occurred()) {
// 那么就看该异常的种类
// 能否匹配 StopIteration
if(!PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration))
// 如果不是，说明程序的逻辑有问题
// 于是直接return NULL，结束执行
// 然后在 Python 里面我们会看到打印到stderr中的异常信息
return NULL;
// 如果是 StopIteration，证明迭代完毕了
// 但我们设置了默认值，那么就应该返回默认值
// 而不应该抛出 StopIteration，于是将异常回溯栈给清空
PyErr_Clear();
}
// 然后增加默认值的引用计数, 并返回
Py_INCREF(def);
return def;
} else if (PyErr_Occurred()) {
//走到这里说明程序出异常了，并且没有指定默认值
//那么这种情况，不管什么异常都直接抛出
return NULL;
} else {
// 都不是的话，仍是直接抛出 StopIteration
PyErr_SetNone(PyExc_StopIteration);
return NULL;
}
}以上就是next函数的背后逻辑，实际上还是调用了迭代器的__next__方法。
lst = [1, 2, 3] it = iter(lst) # 然后迭代，等价于next(it) print(type(it).__next__(it)) # 1 print(type(it).__next__(it)) # 2 print(type(it).__next__(it)) # 3 # 但是next可以指定默认值 # 如果不指定默认值，或者还是type(it).__next__(it) # 那么就会报错，会抛出StopIteration print(next(it, 666)) # 666
以上就是元素的迭代，但是我们知道内置函数next要更强大一些，因为它还可以指定一个默认值。当然在不指定默认值的情况下，next(it) 和 type(it).__next__(it) 是等价的。
我们仍以列表的迭代器为例，看看 __next__ 的具体实现。
static PyObject *
listiter_next(listiterobject *it)
{
PyListObject *seq; //列表
PyObject *item; //元素
assert(it != NULL);
//拿到具体对应的列表
seq = it->it_seq;
//如果seq为NULL，证明迭代器已经迭代完毕
//否则它不会为NULL
if (seq == NULL)
return NULL;
assert(PyList_Check(seq));
//如果索引小于列表的长度，证明尚未迭代完毕
if (it->it_index < PyList_GET_SIZE(seq)) {
//通过索引获取指定元素
item = PyList_GET_ITEM(seq, it->it_index);
//it_index自增1
++it->it_index;
//增加引用计数后返回
Py_INCREF(item);
return item;
}
//否则的话，说明此次索引正好已经超出最大范围
//意味着迭代完毕了，将it_seq设置为NULL
//并减少它的引用计数，然后返回
it->it_seq = NULL;
Py_DECREF(seq);
return NULL;
}显然这和我们之前分析的是一样的，以上我们就以列表为例，考察了迭代器的实现原理和元素迭代的具体过程。当然其它对象也有自己的迭代器，有兴趣可以自己看一看。
小结
到此，我们再次体会到了 Python 的设计哲学，通过 PyObject * 和 ob_type 实现了多态。原因就在于它们接收的不是对象本身，而是对象的 PyObject * 泛型指针。
不管变量 obj 指向什么样的可迭代对象，都可以交给 iter 函数，会调用类型对象内部的 __iter__，底层是 tp_iter，得到对应的迭代器。不管变量 it 指向什么样的迭代器，都可以交给 next 函数进行迭代，会调用迭代器的类型对象的 __next__，底层是 tp_iternext，将值迭代出来。
至于__iter__和__next__本身，每个迭代器都会有，我们这里只以列表的迭代器为例。
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