python中的next（）方法：定义正确吗？

代码是不言自明的。然而，我不知道为什么仅仅通过阅读关于

next（）

方法的文档就可以工作，因为这是我第一次使用该方法。官方文件将该方法描述为：

with open('some.txt', 'r') as input_file:
    #read the file starting from the second line.
    for line in input_file:
        print line

通过调用迭代器的next（）方法从迭代器中检索下一项。如果给定默认值，则在迭代器耗尽时返回，否则将引发StopIteration

---

不是解释不理解当执行此方法时，迭代器是“强”>“动/弱”>对象的第二个元素（调用该方法的？

< p>），似乎您使用了C++之类的迭代器，它们是广义指针。Python中的迭代器没有“去引用”和“高级”操作；他们有“获取下一件事”，其中“下一件事”是迭代器中前一件事之后的事，这一事实被下一件事所暗示

---

文档可以明确说明该操作更改迭代器的状态。这可能更清楚，但在字数和信息重复方面有一个折衷。如果您遵循该方法的链接，您可以看到完整的迭代器协议，其中只包含

\uuuu iter\uuuu

和

next

，这非常清楚地表明没有单独的操作来推进迭代器。但是，文档仍然没有明确地指出， NeX//Copy>推进迭代器。

你似乎习惯于C++之类的迭代器，它们是广义指针。Python中的迭代器没有“去引用”和“高级”操作；他们有“获取下一件事”，其中“下一件事”是迭代器中前一件事之后的事，这一事实被下一件事所暗示

---

文档可以明确说明该操作更改迭代器的状态。这可能更清楚，但在字数和信息重复方面有一个折衷。如果您遵循该方法的链接，您可以看到完整的迭代器协议，其中只包含

\uuuu iter\uuuu

和

next

，这非常清楚地表明没有单独的操作来推进迭代器。但是，该文档仍然没有明确说明

next

推进迭代器。

您所说的并不是真正取决于，而是取决于每个迭代器如何实现其功能。而且，当您调用

next

时，许多迭代器确实会“前进”，但它们不必这样做

---

原型迭代器是指向某个iterable中某个位置的虚拟“指针”，其

next

方法返回迭代器当前指向的值，并将其前进到iterable中的下一个值

例如，考虑在列表中调用<代码> ITER < /代码>返回的迭代器。第一次调用

next（i）

返回元素0，然后下一次调用返回元素1，依此类推。您可以像这样模拟其行为：

next(iterator[, default])

class ListIterator(object):
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst
        self.idx = 0
    def next(self):
        try:
            value = self.lst[self.idx]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.idx += 1
        return value

显然，这是通常的情况，因此命名为

next

---

但是你可以很容易地创建一个迭代器，这个迭代器不是这样工作的，它不仅仅是用来证明某一点的病理类型，而是实际有用的迭代器

例如，看看。

itertools.repeat（10）

返回的迭代器在每次调用

next

时只提供

10

。您可以将其视为无限长列表上的迭代器，其元素都是

10

，但它显然不是这样工作的。它实际上是这样工作的：

next(iterator[, default])

class ListIterator(object):
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst
        self.idx = 0
    def next(self):
        try:
            value = self.lst[self.idx]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.idx += 1
        return value

其他迭代器的工作方式是动态计算值、从套接字中提取缓冲区等。您总是可以找到一种方法，将任何迭代器视为指向某种虚拟序列中某个位置的指针，就像

10

s的虚拟无限列表一样，但这通常是一种延伸，在这些情况下，只需考虑调用

next

方法的实际情况就更有帮助了

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顺便说一下，在Python3中，这更容易讨论，在Python3中，有一个调用

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。当然，Python3的方式与其他任何特殊方法都遵循相同的模式——
iter（i）
调用
i.\uu iter\uuuuuuu（）
，
getattr（obj，attr）
调用
obj.\uu getattr（attr）
，以及
next（i）
调用
i.\uu next\uuuuu（）
，您所谈论的并不是真正的问题，而是取决于每个迭代器如何实现其。而且，当您调用
next
时，许多迭代器确实会“前进”，但它们不必这样做


原型迭代器是指向某个iterable中某个位置的虚拟“指针”，其
next
方法返回迭代器当前指向的值，并将其前进到iterable中的下一个值

例如，考虑在列表中调用<代码> ITER < /代码>返回的迭代器。第一次调用
next（i）
返回元素0，然后下一次调用返回元素1，依此类推。您可以像这样模拟其行为：

next(iterator[, default])

class ListIterator(object):
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst
        self.idx = 0
    def next(self):
        try:
            value = self.lst[self.idx]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.idx += 1
        return value

显然，这是通常的情况，因此命名为
next


但是你可以很容易地创建一个迭代器，这个迭代器不是这样工作的，它不仅仅是用来证明某一点的病理类型，而是实际有用的迭代器

例如，看看。
itertools.repeat（10）
返回的迭代器在每次调用
next
时只提供
10
。您可以将其视为无限长列表上的迭代器，其元素都是
10
，但它显然不是这样工作的。它实际上是这样工作的：

next(iterator[, default])

class ListIterator(object):
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst
        self.idx = 0
    def next(self):
        try:
            value = self.lst[self.idx]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.idx += 1
        return value

其他迭代器通过动态计算值、从套接字中提取缓冲区等方式工作。您总是可以找到一个wa