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。

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

如果你正在寻找一些简短而简单的东西，也许它对你来说已经足够了:

class A(object):
    def __init__(self, l):
        self.data = l

    def __iter__(self):
        return iter(self.data)

用法示例:

In [3]: a = A([2,3,4])

In [4]: [i for i in a]
Out[4]: [2, 3, 4]

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

我看到你们中的一些人在__iter__中返回self。我只是想指出__iter__本身可以是一个生成器(因此不需要__next__并引发StopIteration异常)

class range:
  def __init__(self,a,b):
    self.a = a
    self.b = b
  def __iter__(self):
    i = self.a
    while i < self.b:
      yield i
      i+=1

当然，这里也可以直接创建生成器，但对于更复杂的类，它可能会很有用。