Python中迭代器内的变量是如何保存的？

有下面一段代码，分别打印 1 1 2 3 5 和 0 0 0 0 0，请问后面一个迭代器为什么不会打印 0 1 2 3 4 ？

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1
    def next(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        return value
    def __iter__(self):
        return self
class T(object):
def iter(self):
return self
def next(self):
for i in range(5):
return i
f = Fib()
t = T()
print next(f)
print next(f)
print next(f)
print next(f)
print next(f)
print next(t)
print next(t)
print next(t)
print next(t)
print next(t)

sinazl 1楼

因为已经 return 了，后面 i=1,2,3,4 根本不会运行

ionicwang 2楼

在Python里，迭代器内部变量的保存方式其实挺直接的，主要看这个迭代器是怎么实现的。

最常见的就是用生成器函数（带 yield 的函数）。当函数执行到 yield 时，它会暂停，并把所有局部变量、指令指针这些状态都保存在一个生成器对象里。下次调用 next()，它就从上次暂停的地方接着跑，变量值当然也还在。

给你看个例子就明白了：

def my_counter(start):
    print("生成器初始化")
    count = start
    while True:
        print(f"yield前，count = {count}")
        yield count
        count += 1
        print(f"yield后，count = {count}")

# 创建生成器对象
counter = my_counter(5)

# 第一次next
print("第一次next:")
val1 = next(counter)  # 输出: 生成器初始化 \n yield前，count = 5
print(f"拿到值: {val1}\n")

# 第二次next
print("第二次next:")
val2 = next(counter)  # 输出: yield后，count = 6 \n yield前，count = 6
print(f"拿到值: {val2}\n")

# 第三次next
print("第三次next:")
val3 = next(counter)  # 输出: yield后，count = 7 \n yield前，count = 7
print(f"拿到值: {val3}")

运行这个，你会看到 count 这个变量在每次 yield 暂停时都被“冻住”了，下次恢复时值完全保留。它和闭包有点像，但机制不同：闭包是靠外层函数的栈帧，而生成器是把自己的整个栈帧（包括局部变量）保存下来。

如果是自己写迭代器类（实现 __iter__ 和 __next__），那更简单：变量就是作为实例属性（self.xxx）存着的，每次 __next__ 调用都能访问到。

所以核心就一句话：迭代器的状态（包括变量）保存在它的执行帧或对象属性里，靠这个实现暂停和恢复。