一文带你解密Python迭代器的实现原理
作者：古明地觉
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。
到此这篇关于一文带你解密Python迭代器的实现原理的文章就介绍到这了,更多相关Python迭代器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！