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本文介绍如何自定义迭代器，涉及到类的运算符重载，包括__getitem__的索引迭代，以及__iter__、__next__和__contains__，如果不了解这些知识可跳过本文。
元组、列表、字典、集合、字符串都支持索引取值操作和分片操作。
>>> l = [11,21,31,41] >>> l[0] 11 >>> l[0:2] [11, 21]
分片操作实际上将一个slice对象当作索引位传递给序列，然后以索引取值的方式取得所需元素。
>>> l[0:2] [11, 21] >>> l[slice(0,2)] [11, 21]
slice对象由slice()函数创建，它有3个参数：起始索引位、结束索引位、步进值。例如：
>>> slice(0,2) slice(0, 2, none)
列表、元组等序列之所以可以索引取值、分片取值，是因为它们实现了__getitem__方法。
例如：
>>> hasattr(list,"__getitem__") true >>> hasattr(tuple,"__getitem__") true >>> hasattr(dict,"__getitem__") true >>> hasattr(str,"__getitem__") true
如果自定义类并实现__getitem__方法，它们会重载索引取值：
我要评论class cls:
def __getitem__(self, index):
print("getitem index", index)
return index * 2
>>> c = cls()
>>> c[1]
getitem index 1
2
>>> c[2]
getitem index 2
4
>>> c[3]
getitem index 3
6
上面的自定义类只支持索引取值，不支持分片取值。因为__getitem__中没有编写索引取值的方式，也就不支持传递slice对象来进行分片取值。
如果想要__getitem__支持分片取值，需要在__getitem__中使用索引取值的方式，以便支持slice对象作为索引。
下面是一个简单的支持分片操作的自定义类：
class cls:
def __init__(self,data):
self._data = data
def __getitem__(self,index):
print("getitem:",index)
return self._data[index]
>>> c = cls([1,2,3,4])
>>> c[1]
getitem: 1
2
>>> c[0:2]
getitem: slice(0, 2, none)
[1, 2]
如果想要索引或者分片赋值，那么会调用__setitem__()方法，如果想要删除索引值或分片值，会调用__delitem__()方法。
class cls:
def __init__(self,data):
self._data = data
def __getitem__(self,index):
print("in getitem")
return self._data[index]
def __setitem__(self,index,value):
print("in setitem")
self._data[index] = value
def __delitem__(self,index):
print("in delitem")
del self._data[index]
def __repr__(self):
return str(self._data)
>>> c = cls([11,22,33,44,55])
>>> c[1:3]
in getitem
[22, 33]
>>> c[1:3] = [222,333]
in setitem
>>> c
[11, 222, 333, 44, 55]
>>> del c[1:3]
in delitem
__getitem__索引迭代__getitem__重载了索引取值和分片操作，实际上它也能重载索引的迭代操作。以for为例，它会循环获取一个个的索引并向后偏移，直到超出索引边界抛出indexerror异常而停止。
此外，__getitem__重载使得它可以被迭代，也就是它通过数值索引的方式让这个对象变成可迭代对象，所有迭代工具(比如zip/map/for/in)都可以对这个对象进行迭代操作。
class cls:
def __init__(self,data):
self._data = data
def __getitem__(self,index):
return self._data[index]
def __repr__(self):
return str(self._data)
>>> c1 = cls([11,22,33,44,55])
>>> i = iter(c1)
>>> next(i)
11
>>> 22 in i
true
>>> i=iter(c1)
>>> for i in i:print(i,end=" ")
...
11 22 33 44 55
__iter__和__next__定以了__getitem__的类是可迭代的类型，是通过数值索引的方式进行迭代的，但这是退而求其次的行为，更好的方式是定义__iter__方法，使用迭代协议进行迭代。当同时定义了__iter__和__getitem__的时候，iter()函数优先选择__iter__，只有在__iter__不存在的时候才会选择__getitem__。
例如：
class squares:
def __init__(self, start, stop): # 迭代起始、终止位
self.value = start
self.stop = stop
def __iter__(self): # 返回自身的迭代器
return self
def __next__(self): # 返回下一个元素
if self.value > self.stop: # 结尾时抛出异常
raise (stopiteration)
item = self.value**2
self.value += 1
return item
if __name__ == "__main__":
for i in squares(1, 5):
print(i, end=" ")
s = squares(1,5)
print()
print(9 in s)
运行结果：
1 4 9 16 25 true
因为上面的类中同时定义了__iter__和__next__，且__iter__返回的是自身，所以这个类型的每个迭代对象都是单迭代的。
>>> s = squares(1,5) >>> i1 = iter(s) # i1和i2迭代的是同一个对象 >>> i2 = iter(s) >>> next(i1) 1 >>> next(i2) # 继续从前面的位置迭代 4 >>> next(i1) 9
要定义多迭代的类型，要求__iter__返回一个新的迭代对象，而不是self自身，也就是说不要返回自身的迭代器。
例如：
# 返回多个独立的可迭代对象
class multiiterator:
def __init__(self, wrapped):
self.wrapped = wrapped # 封装将被迭代的对象
def __iter__(self):
return next(self.wrapped) # 返回独立的可迭代对象
# 自身的迭代器
class next:
def __init__(self, wrapped):
self.wrapped = wrapped
self.offset = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self): # 返回下一个元素
if self.offset >= len(self.wrapped):
raise (stopiteration)
else:
item = self.wrapped[self.offset]
self.offset += 1
return item # 返回指定索引位置处的元素
if __name__ == "__main__":
string = "abc"
s = multiiterator(string)
for x in s:
for y in s:
print(x + y, end=" ")
每个for迭代工具都会先调用iter()来获取可迭代对象，然后调用next()获取下一个元素。而这里的iter()会调用multiiterator的__iter__来获取可迭代对象，而multiiterator所返回的可迭代对象是相互独立的next对象，因此for x in x和for y in s所迭代的是不同迭代对象，它们都有记录着自己的迭代位置信息。
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