创建一个迭代器#

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。

更多内容查阅： Python3 面向对象

__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

StopIteration#

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

一、知识回顾（读完直接做下面的实践题）#

1. 迭代器：能”记住遍历位置”的对象，只能往前走、不能后退；字符串、列表、元组都能转成迭代器
2. 两个基本操作：iter(可迭代对象) 创建迭代器；next(迭代器) 取出下一个元素（取完还取会抛 StopIteration）
3. 迭代器也能直接被 for 循环遍历；迭代器是”一次性”的，取过的元素不会再来
4. 自定义迭代器类要实现两个方法：__iter__()（初始化并返回迭代器对象，通常是 return self）和 __next__()（每次调用返回下一个值）
5. StopIteration 异常：迭代完成的信号——__next__() 里没有更多值时就 raise StopIteration，for 循环靠它知道该停下
6. 生成器：函数里用了 yield，它就是生成器函数；调用它返回的是生成器对象（一种迭代器），函数体不会立刻执行
7. yield 的作用：返回本次迭代的值并暂停函数，下次取下一个值（next() 或下一轮 for）时从暂停处继续
8. 生成器的好处：按需产生值，不必一次性算完、存下所有结果，省内存；并且能和其他迭代工具（如 for）无缝配合
9. 常见例子：倒计时 countdown(n) 用 yield n 逐步倒数；斐波那契用 a, b = b, a + b 边算边 yield

二、裸写题#

• 2-1 基本迭代器使用 创建文件 test_iter.py，完成以下操作：

  • 用 iter() 创建列表 [1, 2, 3, 4, 5] 的迭代器
  • 用 next() 逐个获取元素
  • 用 for 循环遍历剩余元素
  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：先把列表变成”逐个别取”的迭代器，取走几个之后再用循环把剩下的取完——取过的不会重复出现 二级 · 方法：it = iter(lst) 创建迭代器；next(it) 取下一个；剩下的交给 for x in it: 三级 · 骨架：it = ____(lst) / print(____(it)) / for x in ____:

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-1
  2
  lst = [1, 2, 3, 4, 5]
  3
  it = iter(lst)
  4
  
  5
  print(next(it))  # 1
  6
  print(next(it))  # 2
  7
  print(next(it))  # 3
  8
  
  9
  for x in it:
  10
      print(x, end=" ")  # 4 5
  11
  print()

• 2-2 自定义迭代器类 创建文件 test_class.py，完成以下操作：

  • 创建一个迭代器类，生成 1-10 的数字
  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：写一个”会自己数数”的类：每次别人来要值就吐出一个、内部计数加一，数到 10 以后发出”结束”信号 二级 · 方法：实现迭代器协议的两个方法——__iter__()（初始化迭代器，返回 self）、__next__()（每次返回下一个值，没有值时 raise StopIteration 异常）——这就是 Python 的迭代器协议，实现了这两个方法的类就是迭代器 三级 · 骨架：class MyNumbers: / def ____(self): / self.a = 1 / return ____ / def ____(self): / if self.a <= 10: ... else: raise ____

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-2
  2
  class MyNumbers:
  3
      def __iter__(self):
  4
          self.a = 1      # 初始化计数器
  5
          return self     # 返回迭代器对象
  6
  
  7
      def __next__(self):
  8
          if self.a <= 10:
  9
              x = self.a
  10
              self.a += 1
  11
              return x
  12
          else:
  13
              raise StopIteration  # 没有更多值时抛出异常
  14
  
  15
  myclass = MyNumbers()
  16
  for x in myclass:
  17
      print(x, end=" ")
  18
  print()

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• 2-3 生成器函数 创建文件 test_generator.py，完成以下操作：

  • 用 yield 创建一个生成器，生成 1-10 的平方数

  批改（2026-09-28）：✅ 正确（next() 取到 1、4 后 for 取完剩下 9~100，1-10 的平方数全部输出）。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：把”算平方”放进循环里，每算出一个就交出去一个并暂停，等下次被要值时继续算下一个 二级 · 方法：yield 关键字暂停函数执行并返回一个值，下次调用时从暂停处继续；含 yield 的函数就是生成器函数，调用后返回生成器对象；可以用 next() 或 for 循环逐步获取值 三级 · 骨架：def squares(n): / for i in range(1, n + 1): / ____ i ** 2 / gen = squares(10) / print(____(gen))

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-3
  2
  def squares(n):
  3
      for i in range(1, n + 1):
  4
          yield i ** 2  # 暂停并返回平方数
  5
  
  6
  gen = squares(10)  # 调用生成器函数，返回生成器对象
  7
  print(next(gen))  # 1
  8
  print(next(gen))  # 4
  9
  print(next(gen))  # 9
  10
  
  11
  for x in gen:
  12
      print(x, end=" ")  # 16 25 36 49 64 81 100
  13
  print()

• 2-4 斐波那契生成器 创建文件 test_fibonacci.py，完成以下操作：

  • 用 yield 实现斐波那契数列生成器

  批改（2026-09-28）：✅ 正确（range(20) 输出 0、1、1、2、3、5、8、13 … 4181，与斐波那契数列一致）。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：斐波那契数列是 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 …（每个数是前两个数之和）；每轮先把当前值交出去，再让两个变量一起往前挪一位 二级 · 方法：yield a 返回当前值；a, b = b, a + b 是同时赋值（先算右边，再同时赋给左边） 三级 · 骨架：def fibonacci(): / a, b = 0, 1 / while True: / ____ a / a, b = b, ____

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-4
  2
  def fibonacci():
  3
      a, b = 0, 1
  4
      while True:
  5
          yield a      # 返回当前斐波那契数
  6
          a, b = b, a + b  # 计算下一个数
  7
  
  8
  fib = fibonacci()
  9
  for _ in range(20):
  10
      print(next(fib), end=" ")
  11
  print()