为什么在下一个生成器中使用yield会返回生成器?[副本]

next 差不多只是打电话 __next__() 在这种情况下。打电话 __next__ 在对象上启动生成器并返回它(此时不执行任何魔法)。

在这种情况下,你 可以 能够逃脱不确定 __下一个__ 完全:

class MyString:
    def __init__(self,s):
        self.s=s

    def __iter__(self):
        for i in range(len(self.s)):
            yield(self.s[i])
        # Or...
        # for item in self.s:
        #     yield item

如果你想用 __iter__ 和 __下一个__ (定义 iterator 而不是简单地 iterable ),你可能会想这样做:

class MyString:
    def __init__(self,s):
        self.s = s
        self._ix = None

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self._ix is None:
            self._ix = 0

        try:
            item = self.s[self._ix]
        except IndexError:
            # Possibly reset `self._ix`?
            raise StopIteration
        self._ix += 1
        return item

让我们看看 __next__ 方法。从 the docs :

迭代器

从容器中返回下一个项目。如果没有其他项,则引发StopIteration异常。

现在让我们看看 yield 是的。另一段摘自 the docs :

在函数体中使用yield表达式会导致该函数 做发电机

以及

当调用生成器函数时,它返回一个名为 发电机。

现在比较一下 __下一个__ 和 产量 : __下一个__ 返回容器中的下一项 . 但是包含 产量 关键字 返回迭代器 . 因此,使用 产量 在一个 __下一个__ 方法生成生成迭代器的迭代器。

如果你想用 为了使你的班级适合你,在 __iter__ 方法:

class MyString:
    def __init__(self, s):
        self.s = s

    def __iter__(self):
        for s in self.s:
            yield s

这个 __iter__ 方法应该返回一个迭代器- 产量 keyword让它做到了这一点。

为了完整起见,下面是如何使用 __下一个__ 方法。您必须跟踪迭代的状态,并返回相应的值。最简单的解决方案可能是每次都增加一个索引 __下一个__ 被称为:

class MyString:
    def __init__(self,s):
        self.s = s
        self.index = -1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.index += 1

        if self.index >= len(self.s):
            raise StopIteration

        return self.s[self.index]