Python 中的 Iterator（迭代器）设计模式 是一种行为型设计模式，用于逐一访问集合对象中的元素而不暴露其底层实现。Python 本身对迭代器模式提供了良好的支持，迭代器通常通过 __iter__ 和 __next__ 方法实现。
迭代器模式的组成
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迭代器对象：实现了
__iter__()和__next__()方法。__iter__()：返回自身的迭代器对象（通常是self）。__next__()：返回集合中的下一个元素。如果没有更多元素，则抛出StopIteration异常。
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可迭代对象：实现了
__iter__()方法，返回一个迭代器对象。
如何实现迭代器模式
以下是一个自定义实现的示例：
示例：一个范围的自定义迭代器
class MyRange:def __init__(self, start, end):self.start = startself.end = enddef __iter__(self):return MyRangeIterator(self.start, self.end)class MyRangeIterator:def __init__(self, start, end):self.current = startself.end = enddef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current >= self.end:raise StopIterationvalue = self.currentself.current += 1return value# 使用自定义迭代器
for num in MyRange(1, 5):print(num)
输出：
1
2
3
4
Python 内置迭代器支持
在 Python 中，许多内置对象（如列表、字典、集合等）本身就实现了迭代器协议。您可以直接使用 iter() 和 next() 来操作这些对象：
# 迭代器操作
nums = [1, 2, 3]
iter_nums = iter(nums) # 获取迭代器
print(next(iter_nums)) # 输出 1
print(next(iter_nums)) # 输出 2
print(next(iter_nums)) # 输出 3
生成器与迭代器
生成器是创建迭代器的一种简单方式。生成器通过函数实现，使用 yield 语句逐步生成值。
def my_range(start, end):current = startwhile current < end:yield currentcurrent += 1# 使用生成器
for num in my_range(1, 5):print(num)
输出与上面的自定义迭代器一致。
场景与优点
- 延迟计算：迭代器一次生成一个值，适合处理大数据或无限数据流。
- 抽象与封装：通过迭代器，可以隐藏数据结构的内部实现。
总结
Python 的迭代器设计模式在日常开发中非常常见，可以通过自定义类或生成器灵活实现。实际开发中，优先选择生成器实现，因为它更简洁易读，同时符合 Pythonic 风格。