顺序，分支，循环是编程语言的三大逻辑结构，在Python中都得到了支持，而Python更是为循环结构提供了非常便利的语法：for ... in ...
刚从C语言转入Python的同学可能倾向于写索引下标式的循环，例如下面的代码像遍历C中的数组一样遍历了一个Python中的列表：
>>> colors = ['black', 'white', 'red', 'blue'] >>> for i in range(len(colors)): ... print(colors[i]) ... black white red blue
但如果将列表(list)替换为集合(set)，这个方法就不奏效了：
>>> colors = set(['black', 'white', 'red', 'blue']) >>> for i in range(len(colors)): ... print(colors[i]) ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> TypeError: 'set' object does not support indexing
这是因为set不像list，string，tuple这些结构，其中的元素从逻辑上讲本身是没有序的，与之类似的还有dict，因而Python在设计set这个内置数据结构时，并没有实现其下标索引。但遍历集合这个操作本身是合理并且常见的，我们可以如下实现对集合的遍历：
>>> colors = set(['black', 'white', 'red', 'blue']) >>> for color in colors: ... print(color) ... red blue black white
至于元素输出的顺序为何是这样，这与set的具体实现有关，不在本文的讨论范围内，本文要探究的是，这种for...in...循环到底是如何运作的。
想知道for循环的运作模式，首先要介绍迭代器(iterator)的概念。迭代器并不是Python独有的概念，事实上，在C++，Java等其他语言中，都可以看到迭代器的身影，站在更高的角度，迭代器不是一个语言特性，而是一种设计模式，它提升了语言的抽象能力和代码的服用，减少程序员的心智负担。为证明这一点，下面我们就以Python中的迭代器进行说明。
在Python中，迭代器泛指一类实现了迭代器协议的对象，具体来说，任何实现了__next__函数的对象都是迭代器，该函数可以通过Python的内置函数next进行调用，该函数的逻辑应该返回数据结构中的下一个迭代对象或抛出StopIteration异常。以下代码是列表迭代器的一个示例，我们暂时不关心该列表迭代器是怎么来的。
>>> colors = ['black', 'white', 'red', 'blue'] >>> color_iterator = iter(colors) >>> next(color_iterator) 'black' >>> next(color_iterator) 'white' >>> next(color_iterator) 'red' >>> next(color_iterator) 'blue' >>> next(color_iterator) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
可以看到，每次对迭代器调用next函数，迭代器或返回应被迭代的下一个对象，或抛出一个StopIteration异常，上层的调用者可通过捕获该异常得知迭代已经结束。
可迭代对象(Iterable)是另一个重要概念，顾名思义，它应该泛指满足可以被迭代，即拥有迭代器的一类对象。在Python的迭代器协议里，任何实现了__iter__函数的对象都是可迭代对象，该函数可以通过Python的内置函数iter调用，该函数逻辑上应该返回一个迭代器对象，即返回一个实现了__next__函数的对象。我们还是以列表作为例子。
>>> colors = ['black', 'white', 'red', 'blue'] >>> type(colors) <class 'list'> >>> color_iterator = iter(colors) >>> type(color_iterator) <class 'list_iterator'>
可以看到，colors和color_iterator是两个不同的对象，后者是前者的__iter__函数返回的一个新对象。
你可能已经在问了，为什么要制定这么复杂的所谓协议？是的，对于每一个类来说，按照规定实现__next__和__iter__方法听上去很麻烦。但是，当很多类都遵循这个协议麻烦一点的时候，对于调用者而言，事情开始变得简单。换句话说，当所有逻辑上可以被迭代的对象都告诉你，”我已经按照迭代器协议实现了协议里要求的方法“，作为调用者，你不必再关心他们怎么实现的，你可以用一个ͳһ的方式去迭代他们，无论这是一个列表，一个字符串，一个集合，还是一个字典。
事实上，for...in...就是这么做的。
Python的for...in...循环实际上等价于以下代码
colors = ['black', 'white', 'red', 'blue'] for color in colors: print(color) # 等价于 color_iterator = iter(colors) while True: try: color = next(color_iterator) print(color) except StopIteration: break
当我们毫无顾忌地对列表/字符串/集合/字典/...各式各样的数据结构for...in...时，Python并不是像魔法师一样天然地知道这些对象该怎么去遍历，而是按部就班地用iter取出迭代器，用next取出下一个迭代对象，如果捕获StopIteration，就停止迭代。所以，这些功劳来自于这些对象严格地遵从了迭代器协议。
当我们自定义类时，是不是也应该考虑调用者的感受？下面我们就自己实现一个符合迭代器协议的类。
class MyIterable(): def __init__(self): self.data = ['I', 'love', 'python'] def __iter__(self): self.index = 0 return self def __next__(self): if self.index < len(self.data): ret = self.data[self.index] self.index += 1 return ret else: raise StopIteration a = MyIterable() for x in a: print(x) ''' 执行结果： I love Python '''
解释一下：MyIterable的数据存放在成员变量data中，即实现了__next__的方法，所以本身就是一个迭代器，因而它的__iter__只需要返回self，但在返回之前，将成员变量index归0，意味着从头开始迭代。在__next__中，如果index比元素总数少，则返回该下标索引的数据，并使得索引自增，否则就抛出StopIteration表示迭代结束。
可以看到，在调用者看来，MyIterable的数据内部是如何存放的，一共有多少数据，该怎么访问他们，这些都不用关心，只要MyIterable老老实实地遵守了迭代器协议，一句for...in...就能进行遍历。
我们通过深入解析Pyhton中for循环的工作机制，接触了迭代器，可迭代对象这些Python中乃至通用编程中重要的概念。可以说，迭代器具体来说是语言所规定的一种协议，一个具体的对象实现了协议所规定的接口后，就能让自己看上去是一个迭代器，使用者使用起来也只需要按照接口去使用，减少了心智负担；更抽象来说，迭代器是一种设计模式，对于遍历这种编程中非常常用的操作，通过指定某种模式和规则，让代码的开发和调用都变得更加规范，更加方便。
迭代器在Python中的使用当然不止for循环这么简单，在生成器等更高级的语法糖中，迭代器也扮演至关重要的角色，欢迎大家持续关注！
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