如何编写（Python模块的）C代码以返回Python迭代器对象？ 我在C++中成功编写了一个极简的Python 3.6扩展模块之后，我计划提供一个Python模块，它与下面的Python函数 ItIdieEngMyBuySub（< /代码>：）相同。 def iterUniqueCombos（lstOfSortableItems，sizeOfCombo）： lstOfSortedItems=已排序（lstOfSortableItems） sizeOfList=len（lstofsortitems） lstComboCandidate=[] def idxNextUnique（idxItemOfList）： idxNextUniqueCandidate=idxItemOfList+1 当( idxNextUniqueCandidate=sizeOfCombo-len（lstcombo候选者）： 追加（lstOfSortedItems[idxItemOfList]） 组合产量（idxItemOfList+1） lstComboCandidate.pop（） 组合产量（idxNextUnique（idxItemOfList）） 结合产量（0） 我对Python和C++编程有一些基本的了解，但是绝对不知道如何将Python < Stutial>屈服> /Stand >转换成Python扩展模块的C++代码。所以我的问题是： 如何编写（python模块的C++代码）能够返回Python迭代器对象？< /P>

欢迎任何提示让我开始

更新（状态2017-05-07）：

两个注释：收益率没有C++等价。首先，我将在Python中手动实现迭代器协议，以摆脱屈服和屈服的心态USER245112 4月26日1:16，答案在“<代码>丹尼< /代码> >。这个问题的答案与“如何实现一个不使用收益率的迭代器”，而是在C++扩展中，而不是纯Python中一样。通过重写算法代码以消除

yield

和从头开始编写Python扩展模块的C代码（导致出现

分段错误

错误），我的编程工作朝着错误的方向重新开始

我目前在这个问题上的最新知识是，使用它可以将上述Python代码（使用

yield

）直接转换为Python扩展模块的C代码。

---

这不仅可以按原样使用Python代码（无需重写任何内容），但除此之外，Cython通过使用

yield

的算法创建的扩展模块的速度至少是使用

iter

和

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu>重写算法从创建到迭代器类的扩展模块的两倍（如果Python脚本中未添加Cython特定的速度优化代码，则后者有效）.Python中的迭代器是生成器的一种特殊形式，由一个类实现，该类包含方法
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

<> P>为了提供一个C++等价物，C++代码需要实现那些与Python函数一致的协议。结果扩展类型是迭代器。
换句话说，这个问题的答案与“如何在不使用<代码>收益率>代码>的情况下实现迭代器”相同，而是在C++扩展中而不是纯Python。对于堆栈溢出，存在几个现有的答案。
注意-
next
是Python3上的
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
。
这与其说是一个完整的答案，不如说是对你的问题编辑的回应-我同意Danny回答的要点，你需要在一个类中用
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu.在你的编辑中，你断言这一定是可能的，因为Cython能做到。我认为值得一看Cython到底是如何做到的

从一个基本示例开始（选择此示例是因为它有几个不同的
yield
语句和一个循环）：

Cython所做的第一件事是定义一个
\uuupyx\uCoroutineObject
C类，该类带有一个
\uupyx\uGenerator\uNext
方法，该方法实现
\uuuuUnext\uUcode>/
Next


body
-实现您定义的逻辑的C函数指针
resume\u label
-一个整数，用于记住您在
body
closure
-一个自定义创建的C类，用于存储
正文
中使用的所有变量

以稍微迂回的方式，
\upyx\u Generator\u Next
调用
body
属性，该属性是您定义的Python代码的翻译

然后，让我们看看分配给
body
的函数是如何工作的——在我的例子中称为
\uuupyx\ugb\u5iters\u2generator
。它做的第一件事是使用
resume\ulabel
跳转到右侧
yield
语句：

switch (__pyx_generator->resume_label) {
    case 0: goto __pyx_L3_first_run;
    case 1: goto __pyx_L4_resume_from_yield;
    case 2: goto __pyx_L5_resume_from_yield;
    case 3: goto __pyx_L8_resume_from_yield;
    case 4: goto __pyx_L9_resume_from_yield;
    default: /* CPython raises the right error here */
    __Pyx_RefNannyFinishContext();
    return NULL;
  }

任何变量赋值都是通过
闭包
结构完成的（本地命名为
\uuuupyx\ucur\u scope
：

/*     a = 0             # <<<<<<<<<<<<<< */
__pyx_cur_scope->__pyx_v_a = __pyx_int_0

循环稍微复杂一点，但基本上是一样的——它使用
goto
跳入C循环（这是合法的）

最后，一旦到达终点，它将引发
StopIteration
错误：

PyErr_SetNone(PyExc_StopIteration);


总之，Cython做的正是别人建议你做的：它定义
/*     a = 0             # <<<<<<<<<<<<<< */
__pyx_cur_scope->__pyx_v_a = __pyx_int_0

__pyx_generator->resume_label = 1;
return __pyx_r;

PyErr_SetNone(PyExc_StopIteration);