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本篇内容介绍了“Python的 __iter__ 怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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先看一个例子：
class Fib:
def __init__(self, max):
self.max = max
def __iter__(self):
print('__iter__ called')
self.a = 0
self.b = 1
return self
def __next__(self):
print('__next__ called')
fib = self.a
if fib > self.max:
raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return fib
for i in Fib(3):
print(i)
# 输出
__iter__ called
__next__ called
0
__next__ called
1
__next__ called
1
__next__ called
2
__next__ called通过这个斐波那契数列生成器来理解 __iter__。
定义 __iter__ 表示这个类是一个迭代器（iterator）。它只在迭代开始的时候运行一次。返回的是对象本身。这里还给顺手给对象添加了 a 和 b 两个属性。接下来就是循环调用 __next__ 直到遇到 raise StopIteration 为止。调用的过程就是模拟斐波那契数列的过程。
1 1 2 3 5 7 11 18 ... 可以看出，self.a 的值就是数列的值。我们只需要每次迭代把这个值通过 fib 这个变量输出即可。当 self.a = 3 的时候，赋值给 fib，fib > self.max 为假即退出迭代。窍门在于：让数列自己不断迭代，用一个中间的变量 fib 输出。
在迭代器中，__iter__ 和 __next__ 是必须的，而 __init__ 不是。
class Fib:
def __iter__(self):
print('__iter__ called')
self.a = 0
self.b = 1
self.max = 3
return self
def __next__(self):
print('__next__ called')
fib = self.a
if fib > self.max:
raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return fib以上代码的输出结果和第一段代码是一致的。由于 __iter__ 只允许一次，可以用于赋值给属性。但是，这样的 Fib 类就不能通过传入参数构造了。self.max 被内置了。
为了加深理解，再来一个例子。给定首项 a1, 步长 d，返回末项最接近 n 的一个等差数列。
# 等差数列公式 an = a1 + (n-1) * d class Acu(): def __init__(self, a1, d, n): self.a1 = a1 self.d = d self.n = n def __iter__(self): return self def __next__(self): an = self.a1 if an > self.n: raise StopIteration else: self.a1 += self.d return an for i in Acu(1, 2, 15): print(i)
完全是一样的道理，首先用 iter表明这个对象是迭代器，然后调用 next，首先把首项 a1 赋值给 an并输出。在输出前，a1 增加一个步长。这样 an 的值不变，而下一次通过 a1 赋值的时候就变了。
“Python的 __iter__ 怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
