Iterator

Паттерн обхода: перебрать элементы коллекции, не зная и не раскрывая, как она устроена внутри.

Iterator предоставляет способ последовательного доступа к элементам коллекции, не раскрывая её внутреннее представление.

Какую задачу решает

Список, дерево и связный список устроены по-разному, но перебирать их хочется одинаково: for x in collection. Iterator отделяет обход от хранения: коллекция отдаёт итератор, который знает, как двигаться по ней, а клиент работает с единым протоколом. В Python этот паттерн встроен в язык.

Идея и реализация

Протокол итератора в Python — методы __iter__ (вернуть итератор) и __next__ (вернуть следующий элемент или бросить StopIteration). Сделаем коллекцию, обходящую элементы в обратном порядке.

class Reversed:
    def __init__(self, data):
        self._data = data

    def __iter__(self):
        self._i = len(self._data)
        return self

    def __next__(self):
        if self._i == 0:
            raise StopIteration
        self._i -= 1
        return self._data[self._i]


for item in Reversed(["a", "b", "c"]):
    print(item)

Вывод:

c
b
a

Цикл for сам вызывает __iter__, затем многократно __next__, пока не поймает StopIteration. Клиент не знает, что внутри список и что обход идёт с конца — он просто перебирает. Любую структуру (дерево, граф) можно сделать перебираемой так же.

Питоничный способ: генераторы

В Python почти всегда вместо ручных __next__ пишут генератор с yield — это и есть итератор, созданный компактно.

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n          # лениво отдаём значения по одному
        n -= 1


print(list(countdown(3)))
print(sum(countdown(5)))

Вывод:

[3, 2, 1]
15

Генератор ленив: значения вычисляются по мере запроса, что позволяет работать с бесконечными или огромными последовательностями без загрузки всего в память.

Где встречается

Везде в Python: for, распаковка, map/filter, itertools, чтение файла построчно. В других языках — Iterator/IEnumerable, обход коллекций, потоки данных, пагинация API (следующий итератор подгружает следующую страницу).

Итог

• Iterator отделяет обход от хранения, давая единый протокол перебора.
• В Python — это __iter__/__next__ и StopIteration.
• Генераторы с yield — самый компактный способ создать итератор.