for 循環 是我們在 Python 裏非常常用的一個語法，但你有沒有思考過 for 循環是怎樣實現的？
如果你以前接觸過 C++，應該會知道類似 for (int i = 0; i < 100; i++) 這樣的寫法，它定義了 循環的執行條件 i < 100 以及 每次循環結束後執行的語句 i++，而 for 本身只起到讓代碼重複執行的作用，並沒有什麼額外的功能。這在 Python 中其實更像是 while 循環：
i = 0
while i < 100:
# 執行循環代碼
i += 1
但 Python 裏的 for 循環卻不一樣。使用 for 時，我們沒有額外指定結束條件，也不需要一個用來計數的數值，甚至可以通過一個字符串進行循環。之所以可以這樣，是因爲 Python 中的 迭代器（Iterator） 以及 可迭代對象（Iterable） 。
如果一個對象定義了 __iter__ 和 __next__ 兩個方法， 它就是一個迭代器 。對於迭代器來說，__iter__ 返回的是它自身 self ，__next__ 則是 返回迭代器中的下一個值 ，如果沒有值了則拋出一個 StopIteration 的異常。關於這點，你可以想象成一個只進不退的標記位，每次調用 __next__，就會將標記往後移一個元素並返回，直到結束。
有了迭代器的概念之後，如果一個對象定義了 __iter__ 和方法，返回一個迭代器對象，那麼 它就是一個可迭代的對象 。
從表現上來說，一個對象 可迭代 ，那麼它就可以被 for 循環使用。比如我們經常用到的 list、dict、str 等類型，都是可迭代的，所以也就可以通過 for 循環進行遍歷，或者更準確的說：被迭代。
有一點繞，我們再來理一理迭代器（Iterator）和可迭代（Iterable）這兩個的差別：
- 一個 迭代器一定是可迭代對象 ，因爲它一定有
__iter__方法。反過來則不成立。（事實上，Iterator 就是 Iterable 的子類） - 迭代器的
__iter__方法 返回的是自身，並不產生新實例 。而可迭代對象的__iter__方法通常會生成一個新的迭代器對象。
__iter__、__next__ 分別對應於 Python 的內置函數 iter() 和 next()：比如 iter(aList) 就相當於 aList.__iter__()。
所以關於上述兩點，我們可以有以下的例子來驗證：
迭代器和可迭代之間的繼承關係。
__iter__ 方法返回值的區別。id 相同代表是同一個實例。
明白了上述的概念之後，for 循環的實現就好理解了：
- 首先 for 循環會調用可迭代對象的
__iter__方法，獲取相應的迭代器 - 每次循環，將迭代器的
__next__方法的返回值賦值給循環變量 - 直到捕獲迭代器拋出的
StopIteration異常，循環結束
再來看個例子：
思考題： 想一想爲什麼迭代器 aListIter 被 for 循環迭代第二次的時候就沒有輸出了？
既然 __next__ 方法可以自己定義，我們也可以自己實現一個迭代器。比如要 輸出一個斐波那契數列 （每一位數值都是前兩位數值之和，原題回覆關鍵字 906 ），通常的做法是循環，“高級”一點的做法是遞歸。但我們也可以直接寫一個斐波那契迭代器：
# 定義迭代器
class Fibonacci():
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
# 結束條件
if self.b > 100:
raise StopIteration
# 更新一次數值
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
# 創建迭代器
fib = Fibonacci()
# 進行迭代
for f in fib:
print(f, end=' ')
輸出：
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
這個例子中，我們並沒有保存一個序列，只是定義了一種規則，就也可以被迭代。
使用迭代器的好處在於：它是一種 延遲操作 ，即當需要用到的時候纔去產生結果。比如對於一個序列來說，如果我們要遍歷它，並不需要再一開始就把所有元素都生成好，而是只需要知道每個元素的下一個元素是什麼就可以了。這樣可以節省很多空間，尤其對於數量很大的集合來說。
如果你不懂迭代器的概念，並不影響在代碼中使用 for 循環。但瞭解之後，你會對代碼理解得更透徹，同時這也是爲我們後面要講到的 生成器 做鋪墊。
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