__contains__ 不需要 __iter__，因为 in 操作符优先调用 __contains__；仅当其未定义时才回退到迭代。
为什么 __contains__ 不需要 __iter__
Python 的 in 操作符优先调用对象的 __contains__ 方法；只有当该方法未定义时，才退而求其次尝试迭代（即调用 __iter__，再逐个比对）。所以只要明确定义了 __contains__，就完全不必实现 __iter__ —— 这不是权宜之计，而是语言设计的正统路径。
如何正确实现 __contains__ 避免常见错误
最常踩的坑是把 __contains__ 写成线性扫描却没考虑性能或语义边界。它应该快速返回 True 或 False，且行为需与“成员资格”的直觉一致：
- 不要在
__contains__里抛出KeyError或ValueError—— 它只应返回布尔值，异常会中断in判断并报错 - 如果底层用字典或集合存储，直接委托查询：
return item in self._data - 如果逻辑复杂（如范围判断），避免副作用：不要在
__contains__里修改状态、触发 IO 或缓存重建 - 注意类型一致性：比如类表示一个整数区间
RangeSet(1, 10)，5 in r应为True，但"5" in r应为False（不隐式转换）
__contains__ 和 __iter__ 同时存在时的行为
两者可以共存，但 in 仍只走 __contains__。这种组合常见于既支持高效成员检查、又支持遍历的容器类：
-
__contains__可基于哈希表 / 索引 / 数学公式实现 O(1) 或 O(log n) 判断 -
__iter__则按需生成元素，可能较慢或有副作用（如读文件、查数据库） - 若只实现
__iter__而不实现__contains__，in会强制完整迭代——哪怕找到第一个匹配项也会继续跑完，浪费资源
一个轻量但完整的示例
假设你有一个不可变的整数集合包装器，底层用 frozenset，但不想暴露迭代能力：
class IntSet:
def __init__(self, items):
self._data = frozenset(int(x) for x in items)
def __contains__(self, item):
return isinstance(item, int) and item in self._data
这时 5 in IntSet([1, 2, 5]) 返回 True，而 list(IntSet([1,2])) 会报 TypeError: 'IntSet' object is not iterable —— 正是你想要的分离控制。
真正容易被忽略的是：一旦自定义了 __contains__，就要确保它覆盖所有合理输入类型，并拒绝模糊比较（比如不自动把 float(5.0) 当作 int(5)），否则 in 的行为会变得难以预测。
