Python 迭代器是怎么實(shí)現(xiàn)的？
楔子
只要類型對(duì)象實(shí)現(xiàn)了 __iter__，那么它的實(shí)例對(duì)象就被稱為可迭代對(duì)象（Iterable），比如字符串、元組、列表、字典、集合等等。而整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)，由于其類型對(duì)象沒有實(shí)現(xiàn) __iter__，所以它們不是可迭代對(duì)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可迭代對(duì)象的一大特點(diǎn)是它可以被 for 循環(huán)遍歷，但能被 for 循環(huán)遍歷的則不一定是可迭代對(duì)象。我們舉個(gè)例子：
class A:
def __getitem__(self, item):
return f"參數(shù) item: {item}"
a = A()
# 內(nèi)部定義了 __getitem__
# 首先可以讓實(shí)例對(duì)象像字典一樣訪問屬性
print(a["name"]) # 參數(shù) item: name
print(a["satori"]) # 參數(shù) item: satori
# 此外還可以像可迭代對(duì)象一樣被 for 循環(huán)
# 循環(huán)的時(shí)候會(huì)自動(dòng)給 item 傳值：0 1 2 3 ...
# 如果內(nèi)部出現(xiàn)了 StopIteration，循環(huán)結(jié)束
# 否則會(huì)一直循環(huán)下去，這里我們手動(dòng) break
for idx, val in enumerate(a):
print(val)
if idx == 5:
break
"""
參數(shù) item: 0
參數(shù) item: 1
參數(shù) item: 2
參數(shù) item: 3
參數(shù) item: 4
參數(shù) item: 5
"""所以實(shí)現(xiàn)了 __getitem__ 的類的實(shí)例，也是可以被 for 循環(huán)的，但它并不是可迭代對(duì)象。
from typing import Iterable
print(isinstance(a, Iterable)) # False總之判斷一個(gè)對(duì)象是否是可迭代對(duì)象，就看它的類型對(duì)象有沒有實(shí)現(xiàn) __iter__。可迭代對(duì)象我們知道了，那什么是迭代器呢？很簡單，調(diào)用可迭代對(duì)象的 __iter__ 方法，得到的就是迭代器。
迭代器的創(chuàng)建
不同類型的對(duì)象，都有自己的迭代器，舉個(gè)栗子。
data = [1, 2, 3]
# 底層調(diào)用的其實(shí)是 list.__iter__(data)
# 或者說 PyList_Type.tp_iter(data)
it = data.__iter__()
print(it)
"""
<list_iterator object at 0x102c1cf10>
"""
print(str.__iter__(""))
"""
<str_iterator object at 0x100e623b0>
"""
print(tuple.__iter__(()))
"""
<tuple_iterator object at 0x100e623b0>
"""
# 不難發(fā)現(xiàn)，迭代器的種類有非常多
# 比如 list_iterator、str_iterator、tuple_iterator 等等迭代器也是可迭代對(duì)象，只不過迭代器內(nèi)部的 __iter__ 返回的還是它本身。當(dāng)然啦，在創(chuàng)建迭代器的時(shí)候，我們更常用內(nèi)置函數(shù) iter。
data = [1, 2, 3]
# 等價(jià)于 type(data).__iter__(data)
it = iter(data)但是 iter 函數(shù)還有一個(gè)鮮為人知的用法，我們來看一下：
val = 0
def foo():
global val
val += 1
return val
# iter 可以接收一個(gè)參數(shù): iter(可迭代對(duì)象)
# iter 也可以接收兩個(gè)參數(shù): iter(可調(diào)用對(duì)象, value)
for i in iter(foo, 5):
print(i)
"""
1
2
3
4
"""進(jìn)行迭代的時(shí)候，會(huì)不停地調(diào)用可調(diào)用對(duì)象，直到返回值等于傳遞的第二個(gè)參數(shù) value（在底層被稱為哨兵），然后終止迭代。我們看一下 iter 函數(shù)的底層實(shí)現(xiàn)。
// Python/clinic/bltinmodule.c.h
static PyObject *
builtin_iter(PyObject *module, PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs)
{
PyObject *return_value = NULL;
PyObject *object;
PyObject *sentinel = NULL;
// 內(nèi)置函數(shù) iter 接收 1 ~ 2 個(gè)參數(shù)
if (!_PyArg_CheckPositional("iter", nargs, 1, 2)) {
goto exit;
}
// 如果 nargs 小于 2，那么 args[0] 是可迭代對(duì)象
// 如果 nargs 等于 2，那么 args[0] 是可調(diào)用對(duì)象
object = args[0];
if (nargs < 2) {
goto skip_optional;
}
sentinel = args[1];
skip_optional:
// 具體實(shí)現(xiàn)由 builtin_iter_impl 負(fù)責(zé)
// 它會(huì)調(diào)用可迭代對(duì)象的 __iter__ 方法，返回迭代器
return_value = builtin_iter_impl(module, object, sentinel);
exit:
return return_value;
}
// Python/bltinmodule.c
static PyObject *
builtin_iter_impl(PyObject *module, PyObject *object, PyObject *sentinel)
{
// 如果哨兵為空，說明只傳了一個(gè)參數(shù)，那么該參數(shù)應(yīng)該是可迭代對(duì)象
if (sentinel == NULL)
// 調(diào)用 PyObject_GetIter 獲取對(duì)象的迭代器
return PyObject_GetIter(object);
// 如果哨兵不為空，那么第一個(gè)參數(shù)應(yīng)該是可調(diào)用對(duì)象
// 這里進(jìn)行檢測(cè)，如果不是，拋出 TypeError
if (!PyCallable_Check(object)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"iter(object, sentinel): object must be callable");
return NULL;
}
// 一會(huì)兒單獨(dú)解釋
return PyCallIter_New(object, sentinel);
}以上就是 iter 函數(shù)的內(nèi)部邏輯，既可以接收一個(gè)參數(shù)，也可以接收兩個(gè)參數(shù)。這里我們只看接收一個(gè)可迭代對(duì)象的情況，所以核心就在 PyObject_GetIter 函數(shù)里面，它是根據(jù)可迭代對(duì)象生成迭代器的關(guān)鍵，我們來看一下它的邏輯是怎么樣的？
// Objects/abstract.c
PyObject *
PyObject_GetIter(PyObject *o)
{
// 獲取可迭代對(duì)象的類型對(duì)象，比如 o 是列表，那么 t 就是 list
PyTypeObject *t = Py_TYPE(o);
// 我們說類型對(duì)象定義的操作，決定了實(shí)例對(duì)象的行為
// 實(shí)例對(duì)象調(diào)用的那些方法都是定義在類型對(duì)象里面的
// 還是那句話：obj.func() 等價(jià)于 type(obj).func(obj)
getiterfunc f;
// 所以這里是獲取類型對(duì)象的 tp_iter 字段
// 也就是 Python 中的 __iter__
f = t->tp_iter;
// 如果 f 為 NULL，說明類型對(duì)象的內(nèi)部沒有定義 __iter__
// 像 str、tuple、list 等類型對(duì)象，它們的 tp_iter 字段都是不為 NULL 的
if (f == NULL) {
// 如果 tp_iter 為 NULL，那么解釋器會(huì)退而求其次
// 檢測(cè)該類型對(duì)象中是否定義了 __getitem__
// 如果定義了，那么直接調(diào)用 PySeqIter_New，創(chuàng)建 seqiterobject 對(duì)象
// 下面的 PySequence_Check 函數(shù)負(fù)責(zé)檢測(cè)類型對(duì)象是否實(shí)現(xiàn)了 __getitem__
// __getitem__ 對(duì)應(yīng) tp_as_sequence->sq_item
if (PySequence_Check(o))
return PySeqIter_New(o);
// 走到這里說明該類型對(duì)象既沒有 __iter__、也沒有 __getitem__
// 因此它的實(shí)例對(duì)象不具備可迭代的性質(zhì)，于是拋出異常
return type_error("'%.200s' object is not iterable", o);
}
else {
// 否則說明定義了 __iter__，于是直接進(jìn)行調(diào)用
// Py_TYPE(o)->tp_iter(o) 返回對(duì)應(yīng)的迭代器
PyObject *res = (*f)(o);
// 但如果返回值 res 不為 NULL、并且還不是迭代器
// 證明 __iter__ 的返回值有問題，于是拋出異常
if (res != NULL && !PyIter_Check(res)) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"iter() returned non-iterator "
"of type '%.100s'",
Py_TYPE(res)->tp_name);
Py_SETREF(res, NULL);
}
// 返回 res
return res;
}
}以上便是 iter 函數(shù)的底層實(shí)現(xiàn)，還是很簡單的。然后是里面的 __getitem__，我們說如果類型對(duì)象內(nèi)部沒有定義 __iter__，那么解釋器會(huì)退而求其次，檢測(cè)內(nèi)部是否定義了 __getitem__。
因此以上就是迭代器的創(chuàng)建過程，每個(gè)可迭代對(duì)象都有自己的迭代器，而迭代器本質(zhì)上就是對(duì)原始數(shù)據(jù)的一層封裝罷了。
迭代器的底層結(jié)構(gòu)
由于迭代器的種類非常多，字符串、元組、列表等等，都有自己的迭代器，這里就不一一介紹了。我們就以列表的迭代器為例，看看迭代器在底層的結(jié)構(gòu)是怎么樣的。
// Objects/listobject.c
// 列表迭代器的類型對(duì)象為 <class 'list_iterator'>
// 但這個(gè)類，解釋器并沒有暴露給我們，所以需要通過 type 獲取
// 然后它的 tp_basicsize 字段為 sizeof(_PyListIterObject)
// 這就說明列表迭代器在底層由 _PyListIterObject 結(jié)構(gòu)體表示
PyTypeObject PyListIter_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
"list_iterator", /* tp_name */
sizeof(_PyListIterObject), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
// ...
};
// Include/internal/pycore_list.h
typedef struct {
PyObject_HEAD
Py_ssize_t it_index;
// 指向創(chuàng)建該迭代器的列表
PyListObject *it_seq;
} _PyListIterObject;所以迭代器就是基于可迭代對(duì)象進(jìn)行了一層簡單的封裝，所謂元素迭代本質(zhì)上還是基于索引，并且每迭代一次，索引就自增 1。一旦出現(xiàn)索引越界，就將 it_seq 設(shè)置為 NULL，表示迭代器迭代完畢。
我們實(shí)際演示一下：
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))
# it_seq 指向列表 [1, 2, 3]，it_index 初始為 0
print(it_obj.it_index) # 0
# 進(jìn)行迭代
next(it)
# 索引自增 1，此時(shí) it_index 等于 1
print(it_obj.it_index) # 1
# 再次迭代
next(it)
# 此時(shí) it_index 等于 2
print(it_obj.it_index) # 2
# 再次迭代
next(it)
# 此時(shí) it_index 等于 3
print(it_obj.it_index) # 3當(dāng) it_index 為 3 的時(shí)候，如果再次迭代，那么底層會(huì)發(fā)現(xiàn) it_index 已超過最大索引，于是知道迭代器已經(jīng)迭代完畢了。因此會(huì)將 it_seq 設(shè)置為 NULL，并拋出 StopIteration。如果是 for 循環(huán)，那么會(huì)自動(dòng)捕獲此異常，然后停止循環(huán)。
所以這就是迭代器，真的沒有想象中的那么神秘，甚至在知道它的實(shí)現(xiàn)原理之后，還覺得有點(diǎn) low，因?yàn)榫褪菍⒃紨?shù)據(jù)包了一層，加了一個(gè)索引而已。所謂的迭代仍然是基于索引來做的，并且每迭代一次，索引就自增 1。當(dāng)索引超出范圍時(shí)，證明迭代完畢了，于是將 it_seq 字段設(shè)置為 NULL，拋出 StopIteration。
迭代器是怎么迭代元素的
迭代器的創(chuàng)建我們知道了，那么它是怎么迭代元素的呢？首先迭代元素可以通過 next 函數(shù)，當(dāng)然它本質(zhì)上也是調(diào)用了對(duì)象的 __next__ 方法。
// Python/clinic/bltinmodule.c.h
static PyObject *
builtin_next(PyObject *module, PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs)
{
PyObject *return_value = NULL;
PyObject *iterator;
PyObject *default_value = NULL;
// 同樣接收 1 ~ 2 個(gè)參數(shù)
// 因?yàn)檎{(diào)用 next 函數(shù)時(shí)，可以傳入一個(gè)默認(rèn)值
// 表示當(dāng)?shù)鳑]有元素可以迭代的時(shí)候，會(huì)返回指定的默認(rèn)值
if (!_PyArg_CheckPositional("next", nargs, 1, 2)) {
goto exit;
}
// 迭代器
iterator = args[0];
if (nargs < 2) {
goto skip_optional;
}
// 默認(rèn)值
default_value = args[1];
skip_optional:
return_value = builtin_next_impl(module, iterator, default_value);
exit:
return return_value;
}
// Python/bltinmodule.c
static PyObject *
builtin_next_impl(PyObject *module, PyObject *iterator,
PyObject *default_value)
{
PyObject *res;
// 第一個(gè)參數(shù)必須是迭代器，否則拋出 TypeError
if (!PyIter_Check(iterator)) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"'%.200s' object is not an iterator",
Py_TYPE(iterator)->tp_name);
return NULL;
}
// Py_TYPE(iterator) 表示獲取類型對(duì)象，也就是該迭代器的類型
// 當(dāng)然具體類型是哪一種并不確定，可能是列表迭代器、元組迭代器、字符串迭代器等等
// 然后再獲取 tp_iternext 字段，相當(dāng)于 __next__
// 拿到函數(shù)指針之后，傳入迭代器進(jìn)行調(diào)用
res = (*Py_TYPE(iterator)->tp_iternext)(iterator);
// 如果 res 不為 NULL, 那么證明迭代到值了, 直接返回
if (res != NULL) {
return res;
} else if (default_value != NULL) {
// 否則的話，說明沒有迭代到值（返回 NULL），那么這時(shí)候有兩種情況
// 1）迭代器已耗盡，2）在迭代過程中出現(xiàn)異常
// 那么判斷 default_value，如果不為 NULL，說明設(shè)置了默認(rèn)值
if (PyErr_Occurred()) {
// 檢測(cè)異常是不是迭代完畢時(shí)（或者手動(dòng) raise）產(chǎn)生的 StopIteration 異常
if(!PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration))
// 如果不是，說明程序的邏輯有問題，直接 return NULL，結(jié)束執(zhí)行
// 然后在 Python 里面我們會(huì)看到打印到 stderr 中的異常信息
return NULL;
// 如果異常是 StopIteration，證明迭代完畢了
// 但我們?cè)O(shè)置了默認(rèn)值，那么就應(yīng)該返回默認(rèn)值
// 而不應(yīng)該拋出 StopIteration，于是將異常回溯棧給清空
PyErr_Clear();
}
// 增加 default_value 的引用計(jì)數(shù)，然后返回
return Py_NewRef(default_value);
} else if (PyErr_Occurred()) {
// 走到這里說明 res == NULL，并且沒有指定默認(rèn)值
// 那么當(dāng)發(fā)生異常時(shí)，將異常直接拋出
return NULL;
} else {
// 都不是的話，直接拋出 StopIteration
PyErr_SetNone(PyExc_StopIteration);
return NULL;
}
}以上就是 next 函數(shù)的背后邏輯，實(shí)際上還是調(diào)用了迭代器的 __next__ 方法。
data = [1, 2, 3]
it = iter(data)
# 然后迭代，等價(jià)于 next(it)
print(type(it).__next__(it)) # 1
print(type(it).__next__(it)) # 2
print(type(it).__next__(it)) # 3
# 但是 next 可以指定默認(rèn)值
# 如果不指定默認(rèn)值，或者還是 type(it).__next__(it)
# 那么就會(huì)報(bào)錯(cuò)，拋出 StopIteration
print(next(it, 666)) # 666以上就是元素的迭代，由于內(nèi)置函數(shù) next 還可以指定一個(gè)默認(rèn)值，所以更強(qiáng)大一些。當(dāng)然在不指定默認(rèn)值的情況下，next(it) 和 type(it).__next__(it) 最終是殊途同歸的。
我們?nèi)砸粤斜淼牡鳛槔纯?nbsp;__next__ 的具體實(shí)現(xiàn)。但是要想找到具體實(shí)現(xiàn)，首先要找到它的類型對(duì)象。
我們看到 tp_iternext 字段指向了 listiter_next，證明迭代的時(shí)候調(diào)用的是這個(gè)函數(shù)。
// Objects/listobject.c
static PyObject *
listiter_next(_PyListIterObject *it)
{
// 迭代器只是對(duì)可迭代對(duì)象的一層封裝
// 如果是列表的迭代器，那么內(nèi)部的 it_seq 字段便指向列表
PyListObject *seq;
PyObject *item;
assert(it != NULL);
// 如果 it->it_seq 等于 NULL，說明迭代器已經(jīng)迭代完畢了
// 從這里也能看出迭代器不能二次循環(huán)迭代
seq = it->it_seq;
if (seq == NULL)
return NULL;
assert(PyList_Check(seq));
// 如果 it->it_index 小于列表的長度
if (it->it_index < PyList_GET_SIZE(seq)) {
// 那么獲取元素
item = PyList_GET_ITEM(seq, it->it_index);
// it_index 自增 1
++it->it_index;
// 增加元素的引用計(jì)數(shù)，并返回
return Py_NewRef(item);
}
// 否則說明 it_index 已經(jīng)達(dá)到了列表的長度
// 再迭代就索引越界了，而對(duì)于迭代器來說
// 當(dāng) it_index 等于列表長度時(shí)，就證明所有元素都迭代完畢了
it->it_seq = NULL; // 將 it_seq 設(shè)置為 NULL
Py_DECREF(seq);
return NULL;
}顯然這和之前分析的是一樣的，以上我們就以列表為例，考察了迭代器的實(shí)現(xiàn)原理和元素迭代的具體過程。當(dāng)然其它對(duì)象也有自己的迭代器，有興趣可以自己看一看，實(shí)現(xiàn)方式都大同小異。
小結(jié)
通過探究迭代器，我們?cè)俅误w會(huì)到了 Python 的設(shè)計(jì)哲學(xué)，雖然一切皆對(duì)象，但是拿到的都是對(duì)象的指針。像變量、函數(shù)參數(shù)等，它們存儲(chǔ)的都不是對(duì)象本身，而是對(duì)象的泛型指針。而基于 PyObject * 和 ob_type，Python 巧妙地實(shí)現(xiàn)了多態(tài)。
不管變量 obj 指向什么樣的可迭代對(duì)象，都可以交給 iter 函數(shù)，會(huì)調(diào)用類型對(duì)象內(nèi)部的 __iter__（底層對(duì)應(yīng) tp_iter 字段），得到迭代器。不管變量 it 指向什么樣的迭代器，都可以交給 next 函數(shù)進(jìn)行迭代，會(huì)調(diào)用迭代器的類型對(duì)象的 __next__（底層對(duì)應(yīng) tp_iternext 字段），將值迭代出來。
至于 __iter__ 和 __next__ 本身，每個(gè)迭代器都會(huì)有，我們這里只以列表的迭代器為例。所以這是不是實(shí)現(xiàn)了多態(tài)呢？
這就是 Python 的設(shè)計(jì)哲學(xué)，變量只是一個(gè)指針，傳遞變量的時(shí)候相當(dāng)于傳遞指針（將指針拷貝一份），但是操作一個(gè)變量的時(shí)候會(huì)自動(dòng)操作變量（指針）指向的內(nèi)存。
對(duì)了，我們說 iter 函數(shù)如果接收兩個(gè)參數(shù)，那么第一個(gè)參數(shù)要是 callable，第二個(gè)參數(shù)是哨兵。迭代時(shí)會(huì)調(diào)用 callable，當(dāng)返回值等于哨兵時(shí)，迭代結(jié)束，那么它的底層是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？這里簡單補(bǔ)充一下。
// Python/bltinmodule.c
static PyObject *
builtin_iter_impl(PyObject *module, PyObject *object, PyObject *sentinel)
{
if (sentinel == NULL)
return PyObject_GetIter(object);
if (!PyCallable_Check(object)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"iter(object, sentinel): object must be callable");
return NULL;
}
// 如果 sentinel 不等于 NULL，會(huì)調(diào)用 PyCallIter_New
return PyCallIter_New(object, sentinel);
}
// Objects/iterobject.c
typedef struct {
PyObject_HEAD
PyObject *it_callable;
PyObject *it_sentinel;
} calliterobject;
PyObject *
PyCallIter_New(PyObject *callable, PyObject *sentinel)
{
// iter(callable, value) 會(huì)返回一個(gè) <class 'callable_iterator'> 實(shí)例
// 在底層由 calliterobject 結(jié)構(gòu)體實(shí)現(xiàn)
calliterobject *it;
// 為 calliterobject 實(shí)例申請(qǐng)內(nèi)存
it = PyObject_GC_New(calliterobject, &PyCallIter_Type);
if (it == NULL)
return NULL;
// 初始化字段
it->it_callable = Py_NewRef(callable);
it->it_sentinel = Py_NewRef(sentinel);
_PyObject_GC_TRACK(it);
return (PyObject *)it;
}
// 再來看看迭代過程
static PyObject *
calliter_iternext(calliterobject *it)
{
PyObject *result;
// 如果 it_callable 字段為空，說明迭代結(jié)束，不能再次迭代
if (it->it_callable == NULL) {
return NULL;
}
// 調(diào)用 it_callable，拿到返回值 result
result = _PyObject_CallNoArgs(it->it_callable);
if (result != NULL && it->it_sentinel != NULL){
int ok;
// 如果 result 和哨兵相等，那么 ok == 1，否則 ok == 0
ok = PyObject_RichCompareBool(it->it_sentinel, result, Py_EQ);
// 如果 ok == 0，說明兩者不相等，那么返回 result
if (ok == 0) {
return result;
}
// 如果返回值和哨兵相等，那么迭代結(jié)束
// 減少引用計(jì)數(shù)，并將 it_callable 和 it_sentinel 字段設(shè)置為 NULL
if (ok > 0) {
Py_CLEAR(it->it_callable);
Py_CLEAR(it->it_sentinel);
}
}
else if (PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration)) {
// 如果函數(shù)拋出了 StopIteration 異常，同樣視為迭代結(jié)束
PyErr_Clear();
Py_CLEAR(it->it_callable);
Py_CLEAR(it->it_sentinel);
}
Py_XDECREF(result);
return NULL;
}以上就是 Python 迭代器的相關(guān)內(nèi)容，當(dāng)然我們也完全可以自己封裝一個(gè)迭代器，有興趣可以試一下。
