浅谈 Python 中的 next() 函数 —— 迭代器的驱动引擎

在 Python 中，next() 函数 是实现迭代器机制的核心驱动力。它看似简单，却蕴含着 Python 迭代协议背后的精妙设计。本文将带大家逐步认清 next() 的用法与底层原理。

一、什么是 next() ？

next() 是 Python 内置函数，用于从 迭代器（iterator） 中获取下一个元素。如果迭代器中的元素已经被取尽，next() 会抛出 StopIteration 异常，告知迭代已结束。

next() 基本语法：

next(iterator, default=None)

参数	说明
iterator	一个实现了 __next__() 方法的迭代器对象
default	（可选）如果迭代器耗尽时返回的默认值，避免抛出 StopIteration 异常

二、next() 的典型用法

1. 迭代列表元素

lst = [1, 2, 3]
it = iter(lst)

print(next(it))  # 输出 1
print(next(it))  # 输出 2
print(next(it))  # 输出 3
print(next(it))  # 抛出 StopIteration 异常

2. 提供默认值避免 StopIteration

lst = [10, 20]
it = iter(lst)

print(next(it, 'End'))  # 10
print(next(it, 'End'))  # 20
print(next(it, 'End'))  # End （不会抛异常）

三、next() 的底层原理

Python 中所有可迭代对象（如 list、str、dict）都实现了 __iter__() 方法，但只有 迭代器（iterator） 实现了 __next__() 方法。

• iter() 将可迭代对象转化为迭代器。
• next() 实际调用的是迭代器的 __next__() 方法。
• 元素用尽后，__next__() 会抛出 StopIteration。

等价调用：

it = iter([1, 2])
print(it.__next__())  # 等价于 next(it)

四、for 循环底层就是 next()

你可能不知道，Python 的 for 循环其实就是不断在调用 next()，直到遇到 StopIteration 为止：

lst = [1, 2, 3]
it = iter(lst)

while True:
    try:
        item = next(it)
        print(item)
    except StopIteration:
        break

下面我们来做个实验，在字节码层面验证一下：

给出测试代码for_dis.py：

lst = [1, 2, 3]

# next(lst)

it = iter(lst)

for item in lst:
    print(item)

• 首先，我们使用python -m py_compile for_dis.py 命令，将for_dis.py文件编译为for_dis.cpython-310.pyc（默认存放在__pycache__文件夹内）

• 然后，可以写一个反汇编的脚本（dis_for.py）：

import dis
import os
import marshal
import sys


def dis_pyc(file_path):
    # 确保文件存在
    if not os.path.exists(file_path):
        print(f"Error: File '{file_path}' does not exist.")
        return

    with open(file_path, "rb") as f:
        f.read(16)    # python 3.7+的 pyc 文件头是16字节（魔数 + 时间戳等）
        code_object = marshal.load(f)    # 加载编译的code对象

    print(f"===============字节码反汇编[{file_path}]=====================")
    dis.dis(code_object)


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python dis_pyc.py <pyc_file_path>")
    else:
        file_path = sys.argv[1]
        dis_pyc(file_path)

执行python .\dis_for.py E:/PycharmProjects/langgraph-multagent/abs_file_path/sub_path/__pycache__/for_dis.cpython-310.pyc，结果如下：

===============字节码反汇编[E:/PycharmProjects/langgraph-multagent/abs_file_path/sub_path/__pycache__/for_dis.cpython-310.pyc]=====================
  1           0 BUILD_LIST               0
              2 LOAD_CONST               0 ((1, 2, 3))
              4 LIST_EXTEND              1
              6 STORE_NAME               0 (lst)

  5           8 LOAD_NAME                1 (iter)
             10 LOAD_NAME                0 (lst)
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 STORE_NAME               2 (it)

  7          16 LOAD_NAME                0 (lst)
             18 GET_ITER
        >>   20 FOR_ITER                 6 (to 34)
             22 STORE_NAME               3 (item)

  8          24 LOAD_NAME                4 (print)
             26 LOAD_NAME                3 (item)
             28 CALL_FUNCTION            1
             30 POP_TOP
             32 JUMP_ABSOLUTE           10 (to 20)

  7     >>   34 LOAD_CONST               1 (None)
             36 RETURN_VALUE

关键在20 FOR_ITER 6 (to 34) 这一行，这一行的作用是：从迭代器中取下一个元素；如果有元素，跳到下一条指令（顺序执行）；如果没有元素（StopIteration），跳转到偏移量 34 处（退出循环）。

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思考：如何判断是顺序执行还是跳转？

Python 会自动对 FOR_ITER 操作的栈顶迭代器对象调用 __next__()。如果成功取值（返回一个元素），则继续顺序执行下一条字节码。如果抛出 StopIteration 异常，则根据 FOR_ITER 的偏移量参数，跳转到指定的字节码位置。

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上述小实验，进一步验证了Python 的 for 循环其实就是不断在调用 next()，直到遇到 StopIteration 为止。

五、next() 高级用法：与 iter(callable, sentinel) 配合

next() 还能与 iter(callable, sentinel) 这种特殊模式搭配，实现“动态生成序列直到遇到某个值为止”。

示例1：不断读取输入直到输入为空

for line in iter(input, ''):
    print(f"输入了：{line}")

示例2：计数器

count = 0

def counter():
    global count
    count += 1
    return count

for num in iter(counter, 5):
    print(num)  # 输出 1 2 3 4

【补充】iter函数定义

def iter(source, sentinel=None): # known special case of iter
    """
    iter(iterable) -> iterator
    iter(callable, sentinel) -> iterator
    
    Get an iterator from an object.  In the first form, the argument must
    supply its own iterator, or be a sequence.
    In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.
    """
    pass

六、使用场景总结

场景	说明
手动控制迭代流程	逐步调用 next() 来驱动迭代
流式数据读取	如按行读取文件直到 EOF
动态生成序列直到哨兵值（sentinel）	配合 iter(callable, sentinel) 实现迭代器
取容器第一个元素	next(iter(obj)) 简洁写法

七、next() 的注意事项

1. 只能用于 迭代器，不可直接用于 list、str 等可迭代对象，需先用 iter() 包装。
2. 慎用 next() 不带 default 参数时的异常处理。
3. iter(callable, sentinel) 返回的是一个惰性迭代器，适合与 next() 流式消费。

八、总结一句话：

next() 是 Python 迭代器机制的心脏，它让 for 循环得以自动前行，也让我们手动精细地掌控迭代流程。掌握了 next()，也就可以真正理解 Python 中“迭代器与惰性求值”的编程哲学了。