Iteradores e o Protocolo de Iterador

A iteração está em toda parte em Python - loops for, compreensões, desempacotamento e sum. Objetos participam implementando o protocolo de iterador ou delegando para generators.

Receita

class Countdown:
    def __init__(self, start: int) -> None:
        self.current = start
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self) -> int:
        if self.current < 0:
            raise StopIteration
        value = self.current
        self.current -= 1
        return value
 
for n in Countdown(3):
    print(n)

Quando usar isso:

• Travessia de sequência customizada sem armazenar uma lista completa
• Análise de dados em streaming, bloco por bloco
• Pipelines de transformação preguiçosos (lazy)
• Integração com itertools e loops for

Exemplo de Trabalho

from collections.abc import Iterable, Iterator
 
class CSVLines:
    def __init__(self, lines: Iterable[str]) -> None:
        self._lines = iter(lines)
 
    def __iter__(self) -> Iterator[list[str]]:
        for raw in self._lines:
            yield [cell.strip() for cell in raw.split(",")]
 
def take(iterator: Iterator[int], n: int) -> list[int]:
    result: list[int] = []
    for _ in range(n):
        try:
            result.append(next(iterator))
        except StopIteration:
            break
    return result
 
if __name__ == "__main__":
    rows = CSVLines(["a,b", "c,d"])
    for row in rows:
        print(row)
    print(take(iter(range(10)), 3))

O que isso demonstra:

• Iterable pode retornar um generator de __iter__ (generator é um iterator)
• iter() obtém um iterator; next() puxa itens até StopIteration
• take consome manualmente um iterator com leitura limitada
• Separação entre iterável (reproduzível via novo iter) vs. iterator (passagem única)

Mergulho Profundo

Como Funciona

• Iterable - Implementa __iter__ retornando um iterator.
• Iterator - Implementa __iter__ (retorna self) e __next__.
• StopIteration - Sinaliza o fim; não deve ser capturado amplamente em torno de for.
• Funções generator - yield constrói um iterator automaticamente.
• iter(callable, sentinel) - Chama callable até o valor sentinel.

Resumo do Protocolo

Notas Python

# iter com sentinel para blocos binários
with open("data.bin", "rb") as fh:
    for chunk in iter(lambda: fh.read(4096), b""):
        process(chunk)

Armadilhas

• Iterable confundido com iterator - Iterator é esgotado após um for. Correção: Chame iter() novamente apenas em iteráveis.
• Levantar StopIteration em generator - Em generators use return puro; em __next__ levante StopIteration.
• Iterable mutável durante a iteração - Erro de alteração de tamanho de dict/list. Correção: Tire um snapshot ou adie exclusões.
• getitem iteração legada - Antigo protocolo de sequência; prefira __iter__.
• Iterator infinito sem break - Trava o consumidor. Correção: Documente ou forneça take/islice.

Alternativas

FAQs

Relacionados

• Generators & yield - iterators baseados em yield
• itertools - utilitários de iterator
• Comprehensions & Generator Expressions - sintaxe de genexp
• Abstract Base Classes - ABCs de Iterable

Versões da Pilha: Esta página foi escrita para Python 3.14.0 (estável 3.14, manutenção 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, e uv 0.6+.