这个问题是关于可迭代对象的，而不是迭代器的。在Python中，序列也是可迭代的，所以创建可迭代类的一种方法是让它的行为像序列一样，即给它__getitem__和__len__方法。我已经在Python 2和3上测试了这个。

class CustomRange:

    def __init__(self, low, high):
        self.low = low
        self.high = high

    def __getitem__(self, item):
        if item >= len(self):
            raise IndexError("CustomRange index out of range")
        return self.low + item

    def __len__(self):
        return self.high - self.low


cr = CustomRange(0, 10)
for i in cr:
    print(i)

这是一个没有yield的可迭代函数。它使用了iter函数和一个闭包，该闭包将它的状态保存在python 2的封闭作用域中的一个可变(列表)中。

def count(low, high):
    counter = [0]
    def tmp():
        val = low + counter[0]
        if val < high:
            counter[0] += 1
            return val
        return None
    return iter(tmp, None)

对于Python 3，闭包状态在封闭作用域中保持为不可变，而在局部作用域中使用nonlocal来更新状态变量。

def count(low, high):
    counter = 0
    def tmp():
        nonlocal counter
        val = low + counter
        if val < high:
            counter += 1
            return val
        return None
    return iter(tmp, None)  

测试;

for i in count(1,10):
    print(i)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

首先，itertools模块在迭代器有用的各种情况下都非常有用，但在python中创建迭代器所需的全部内容如下:

收益率

这不是很酷吗?Yield可以用来代替函数中的正常回报。它返回相同的对象，但不是销毁状态并退出，而是保存状态以供您想要执行下一次迭代时使用。下面是一个直接从itertools函数列表中取出的实例:

def count(n=0):
    while True:
        yield n
        n += 1

正如函数描述中所述(它是itertools模块中的count()函数…)，它生成一个迭代器，返回以n开头的连续整数。

生成器表达式是另一罐蠕虫(很棒的蠕虫!)。它们可以用来代替列表推导式来节省内存(列表推导式在内存中创建一个列表，如果不分配给变量，该列表在使用后将被销毁，但是生成器表达式可以创建一个生成器对象…这是Iterator的一种奇特说法)。下面是一个生成器表达式定义的例子:

gen = (n for n in xrange(0,11))

这与上面的迭代器定义非常相似，只是整个范围预定在0到10之间。

我刚刚找到xrange()(很惊讶我以前没有见过它…)，并将其添加到上面的示例中。Xrange()是range()的可迭代版本，它的优点是不预先构建列表。如果你有一个巨大的数据语料库要迭代，但只有这么多内存，这将是非常有用的。

这个问题是关于可迭代对象的，而不是迭代器的。在Python中，序列也是可迭代的，所以创建可迭代类的一种方法是让它的行为像序列一样，即给它__getitem__和__len__方法。我已经在Python 2和3上测试了这个。

class CustomRange:

    def __init__(self, low, high):
        self.low = low
        self.high = high

    def __getitem__(self, item):
        if item >= len(self):
            raise IndexError("CustomRange index out of range")
        return self.low + item

    def __len__(self):
        return self.high - self.low


cr = CustomRange(0, 10)
for i in cr:
    print(i)

类uc_iter (): def __init__(自我): 自我。值= 0 def __iter__(自我): 回归自我 def __next__(自我): Next_value = self.value 自我。值+= 2 返回next_value

改进之前的回答，使用class的优点之一是你可以添加__call__来返回self。Value或next_value。

class uc_iter():
    def __init__(self):
        self.value = 0
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        next_value = self.value
        self.value += 2
        return next_value
    def __call__(self):
        next_value = self.value
        self.value += 2
        return next_value

c = uc_iter()
print([c() for _ in range(10)])
print([next(c) for _ in range(5)])
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
# [20, 22, 24, 26, 28]

其他基于Python Random的类的例子可以在我的实现中看到，它既可以被调用，也可以被迭代

本页上的所有答案对于复杂对象来说都非常棒。但是对于那些包含内置可迭代类型作为属性的，如str, list, set或dict，或任何集合的实现。Iterable，你可以省略类中的某些东西。

class Test(object):
    def __init__(self, string):
        self.string = string

    def __iter__(self):
        # since your string is already iterable
        return (ch for ch in self.string)
        # or simply
        return self.string.__iter__()
        # also
        return iter(self.string)

它可以这样使用:

for x in Test("abcde"):
    print(x)

# prints
# a
# b
# c
# d
# e