基于生成器编写python迭代器的最佳方法是什么

我一直在寻找一种编写基于生成器的Python迭代器的好方法。我已经找到了很多关于迭代器的教程，还有很多关于生成器和yield语句的教程，但是没有找到将两者结合在一起的教程。我已经建立了一个小的例子，并想知道是否有更好的方法来做到这一点

class myIterator :

    def __init__(self, n) :
        self.last = n
        self.myGen = self.myGenerator() 

    def __iter__(self) :
        return self.myGenerator()

    def next(self) :
        return self.myGen.next()

    def myGenerator(self) :
        prev = 0
        fib = 1
        while fib < self.last :
            res = fib
            yield res
            fib = fib + prev
            prev = res

        raise StopIteration

类My迭代器：
定义初始化（self，n）：
self.last=n
self.myGen=self.myGenerator（）
定义（自我）：
返回self.myGenerator（）
def next（自我）：
返回self.myGen.next（）
def myGenerator（自）：
prev=0
fib=1
当fib

我在一个真实世界的程序中使用了这种技术，可以在

其中最复杂的部分是定义next（）函数。显而易见的解决方案在每次调用时都返回第一个元素。存储一个包含生成器的实例变量是可行的，但似乎是一个难题

如果你知道一个更好的方法来做这件事或者一个很好的教程，涵盖这个主题，请让我知道

编辑：

---

@MartijnPieters发布的第三个示例完全解决了这个问题。在self.next中保存self.generator.next函数将提供下一个函数。我希望这能帮助其他人解决这个问题。

迭代器协议由两部分组成。

\uuuu iter\uuuu

方法是最重要的方法，当您在对象上使用

iter（）

时，它将返回迭代器

只需将

的主体替换为
myGenerator
；无需提出
StopIteration
：

class myIterator:
    def __init__(self, n):
        self.last = n

    def __iter__(self):
        prev = 0
        fib = 1
        while fib < self.last:
            res = fib
            yield res
            fib += prev
            prev = res

或者可以重用生成器的
.next（）
方法：

class myIterator:
    def __init__(self, n):
        self.last = n
        self.next = self.myGenerator().next  # Use the generator `.next`

    def __iter__(self):
        return self

    def myGenerator(self):
        prev = 0
        fib = 1
        while fib < self.last:
            res = fib
            yield res
            fib += prev
            prev = res

类My迭代器：
定义初始化（self，n）：
self.last=n
self.next=self.myGenerator（）.next#使用生成器`.next`
定义（自我）：
回归自我
def myGenerator（自）：
prev=0
fib=1
当fib
生成器已经是迭代器了。无需对其进行包装：

>>> def gen():
...  yield 1
...  yield 2
...  yield 3
... 
>>> 
>>> a = gen()
>>> dir(a)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'next', 'send', 'throw']
>>> ai = a.__iter__()
>>> ai
<generator object gen at 0x542f2d4>
>>> a
<generator object gen at 0x542f2d4>
>>> a.next()
1
>>> a.next()
2
>>> a.next()
3
>>> a.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
StopIteration

>>def gen（）：
...  收益率1
...  收益率2
...  收益率3
... 
>>> 
>>>a=gen（）
>>>处长（a）
“UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU u'、uu str_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
>>>ai=a.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu（）
>>>哎
>>>a
>>>a.下一步（）
1.
>>>a.下一步（）
2.
>>>a.下一步（）
3.
>>>a.下一步（）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
停止迭代
为什么不返回
self.myGen
？谢谢。这可能行得通，但它仍然涉及到我希望避免的混乱。谢谢你，这正是我所希望的。注意，在Python3中，迭代器需要一个
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
方法（而不仅仅是
next
）和
iterator。next（）
不再受支持（应该使用
next（迭代器）
）。第一个示例提供了基于生成器的迭代器，但不包括next（）功能。在第一个例子中，
\uu iter\uu
本身就是生成器，生成器提供自己的
.next（）
方法<代码>\uuuu iter\uuuu
应该返回迭代器，而生成器符合该要求。在第二种形式中，我们返回
self
，然后才需要显式定义
.next（）
方法。这正是我所希望的，但当我尝试使用next（）时，它告诉我“myIterator实例没有属性'next'”。实际上，在现实世界中，有理由将其包装到类中。当我开始这个项目时，我使用了一个生成器，它变得有点混乱，所以我决定使用一个类来包装它的其他部分。我将再次尝试“仅生成器”方法thanksWell，如果您认为需要包装生成器，您可能需要告诉我们更多关于您的用例的信息。用例将文件解析为SQL语句。有相当多的设置，我肯定需要使用yield，因为结果是从for循环的中间返回的。但我将再次尝试仅使用生成器的版本谢谢
>>> def gen():
...  yield 1
...  yield 2
...  yield 3
... 
>>> 
>>> a = gen()
>>> dir(a)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'next', 'send', 'throw']
>>> ai = a.__iter__()
>>> ai
<generator object gen at 0x542f2d4>
>>> a
<generator object gen at 0x542f2d4>
>>> a.next()
1
>>> a.next()
2
>>> a.next()
3
>>> a.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
StopIteration