Un iterable este orice lucru pe care poți face o buclă (o listă, string, dict); un iterator este obiectul care face iterația reală, producând valori una câte una și urmărind poziția sa. Această distincție stă la baza modului în care funcționează buclele for în Python.
Iterable → has __iter__() → returns an iterator
Iterator → has __next__() → returns the next value (and __iter__ returning itself)
# this for loop...
for x in [1, 2, 3]:
print(x)
# ...is roughly equivalent to:
it = iter([1, 2, 3]) # __iter__ → get an iterator from the iterable
while True:
try:
x = next(it) # __next__ → get the next value
print(x)
except StopIteration: # raised when exhausted → loop ends
break
O buclă for apelează iter() pentru a obține un iterator, apoi apelează next() în mod repetat până când StopIteration semnalizează sfârșitul. Acest protocol este ceea ce face ca orice iterable să fie iterabil.
nums = [1, 2, 3] # an ITERABLE (a list)
it = iter(nums) # an ITERATOR over it
next(it) # 1
next(it) # 2
next(it) # 3
next(it) # StopIteration
# the list is REUSABLE (get a fresh iterator each loop);
# an iterator is CONSUMED ONCE — exhausted after one pass
list(it) # [] — already used up
Diferență cheie: un iterable (listă) poate fi iterat de multe ori (fiecare for obține un iterator nou); un iterator este de folosință unică — odată epuizat, este gol.
class Countdown:
def __init__(self, start): self.n = start
def __iter__(self): return self # the iterable returns itself as iterator
def __next__(self):
if self.n <= 0:
raise StopIteration # signal the end
self.n -= 1
return self.n + 1
for x in Countdown(3): # 3, 2, 1
print(x)
def gen(): yield 1; yield 2 # a generator function returns an iterator automatically
Generatoarele sunt modalitatea ușoară de a crea iteratori — yield gestionează mecanismul __next__/StopIteration pentru tine.
Distincția iterable/iterator explică cum funcționează buclele for în Python și cum iterația este unificată în toate colecțiile (liste, dicts, fișiere, generatoare) prin protocolul iterator.
Înțelegerea acesteia clarifică comportamentele reale — de ce un iterator poate fi consumat doar o dată (o eroare comună: iterarea unui generator/zip de două ori nu dă nimic a doua oară), de ce generatoarele sunt iteratori și cum să-ți faci propriile obiecte iterable.
Acest protocol este fundamentul elegant și consistent al modelului de iterație al Python și este esențial pentru a lucra cu generatoare, evaluare leneșă și clase iterable personalizate.