这是为啥，没有__iter__，为啥返回迭代器
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结论先行：
你看到的这个 并不是你的类 a 的实例，而是 Python 内部为了兼容老式序列而自动生成的一个“代理迭代器”。
虽然你的类没有定义 iter ，但因为定义了 getitem ，Python 解释器在调用 iter(ao) 时触发了回退机制。
1. 为什么返回了迭代器？（底层原理）
Python 的 iter() 函数在尝试获取迭代器时，遵循严格的两步查找协议：
1. 第一步（优先）：检查对象是否有 iter 方法。如果有，直接调用它并返回结果。
● 你的情况：类 a 没有 iter ，所以这一步失败。
2. 第二步（回退）：如果第一步失败，检查对象是否有 getitem 方法。
● 你的情况：类 a 有 getitem 。
● Python 的动作：解释器会自动创建一个临时的迭代器对象。这个临时对象内部维护了一个从 0 开始的计数器，每次被调用 next() 时，它就拿着这个计数器去调用你的 ao.getitem(index) 。
所以，截图中的 其实是 Python 帮你“包装”出来的产物，而不是你自己写的类。
2. 代码执行流程复盘
结合你的截图输出，流程如下：
1. i = iter(ao) ：
● Python 发现 ao 没 iter ，但有 getitem 。
● Python 创建了一个内部的迭代器对象（这就是打印出来的那个地址）。
2. print(i) ：
● 输出了这个内部迭代器的内存地址。
3. print(next(i)) ：
● 内部迭代器被激活，它拿着索引 0 调用了你的 ao.getitem(0) 。
● 你的方法里写了 print(1111) ，所以控制台先输出了 1111 。
● 关键点：你的 getitem 方法没有 return 语句！
● 在 Python 中，函数没有返回值默认返回 None 。
● 所以 next(i) 拿到的结果是 None ，最后 print 输出了 None 。
创建迭代器时候，没有执行__getitem__里面的语句
结论是：
iter(ao) 这一步只是“制造”了一个迭代器工具，而 getitem 里的代码（比如 print(1111) ）只有在“使用”这个工具（即调用 next() ）时才会被执行。
我们可以把这个过程拆解为 “造工具” 和 “用工具” 两个阶段：
阶段一： i = iter(ao) —— 仅仅是“造工具”
当你执行这一行时，Python 发现你的类没有 iter ，但有 getitem 。于是 Python 内部做了一个动作：
● 它创建了一个临时的、内部的迭代器对象。
● 这个对象本质上就是一个计数器（初始值为 0）。
● 关键点：此时它并没有去访问你的数据，也没有调用你的 getitem 方法。它只是在内存里准备好了一个“准备从第 0 个开始取数”的状态。
