python 原生生成器不支持自定义 `__contains__`，无法避免遍历查找；本文介绍通过可迭代类模拟生成器行为，在保持惰性迭代优势的同时，实现 o(1) 或逻辑判断式的成员检测。
在 Python 中，由函数 yield 返回的原生生成器对象（generator 类型）是不可变的内置类型，其 __contains__ 方法已固定为线性遍历实现——即调用 in 操作符时，会从头开始逐个 next() 直到匹配或耗尽。正如示例中 9999 in myGenerator() 所示，即使目标值靠前，实际仍需执行大量无谓迭代（如打印 iterating 0 到 iterating 9998），完全丧失生成器“按需计算”的核心价值。
因此，直接为原生 generator 对象注入或重写 __contains__ 是不可能的——它既没有公开的构造接口，也不允许动态设置特殊方法。真正的解决方案是：放弃原生生成器，改用自定义可迭代类（Iterable + Iterator 协议）来模拟其行为，并自主控制 __contains__ 的逻辑。
以下是一个专业、轻量且符合 Python 惯例的实现：
class MySequence:
def __init__(self, max_val=1000000):
self.max_val = max_val
def __iter__(self):
return MySequenceIterator(self.max_val)
def __contains__(self, value):
# ✅ 高效判断：无需遍历，仅做数学/逻辑校验
return isinstance(value, int) and 0 <= value < self.max_val
class MySequenceIterator:
def __init__(self, max_val):
self.max_val = max_val
self.current = -1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.current += 1
if self.current >= self.max_val:
raise StopIteration
print(f"iterating {self.current}")
return self.current使用方式与原生生成器高度一致：
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seq = MySequence(1000000)
# ✅ 成员检测：O(1)，立即返回 True/False
print(9999 in seq) # 输出: True（无任何 iter 输出）
# ✅ 惰性迭代：仍按需生成，支持 for 循环、next() 等
for i in seq:
if i > 3:
break
# 输出:
# iterating 0
# iterating 1
# iterating 2
# iterating 3
# iterating 4⚠️ 关键注意事项：不要在 __contains__ 中触发实际迭代：这是常见误区。正确做法是基于序列的数学规律（如范围、公式、哈希预判等）设计逻辑判断。分离迭代器状态：将 __iter__ 返回独立的 Iterator 实例（如 MySequenceIterator），确保多次迭代互不干扰，符合 Python 迭代器协议。避免在类体中定义实例变量（如原答案中的 i = -1）：这会导致所有实例共享同一状态，引发严重 bug；务必在 __init__ 或迭代器中初始化。性能权衡：若业务逻辑本身无法避免遍历（如模糊匹配、外部 API 查询），则自定义 __contains__ 仍需遍历——此时应明确文档说明，或考虑缓存策略（如 functools.lru_cache + tuple() 化首 N 项）。
总结而言，当需要高效 in 检测时，生成器不是最佳选择；而通过标准迭代器协议构建的类，既能保留惰性求值语义，又能赋予你对 __contains__ 的完全控制权——这是一种更健壮、更可维护、也更符合 Python 设计哲学的工程实践。
