python 原生生成器对象不支持直接重写 `__contains__`，但可通过封装为可迭代类实现高效成员检测，避免遍历全部元素，兼顾惰性计算与逻辑优化。
在 Python 中，由函数返回的原生生成器（generator 类型）是不可变、一次性且无法动态注入特殊方法的对象。这意味着你无法像对自定义类那样直接为 myGenerator() 的返回值添加 __contains__ 方法——generator 类本身已固定实现，且其 __contains__ 底层就是线性遍历（调用 __next__ 直至匹配或耗尽），这正是你观察到“必须迭代到 9999 才返回 True”的根本原因。
要真正实现短路式、非遍历型的 in 检测（例如数学上可推导成员资格），正确路径是：放弃纯函数式生成器，改用自定义可迭代类（Iterable Class），显式实现 __iter__、__next__ 和 __contains__ 三个协议方法。
以下是一个专业、健壮的实现示例：
class BoundedCounter:
def __init__(self, start=-1, stop=1000000):
self.start = start
self.stop = stop
def __iter__(self):
self._current = self.start
return self
def __next__(self):
if self._current >= self.stop - 1:
raise StopIteration
self._current += 1
print(f"iterating {self._current}")
return self._current
def __contains__(self, value):
# ✅ O(1) 成员判断：无需遍历，仅依赖数学约束
return isinstance(value, int) and self.start < value < self.stop
# 使用示例
gen = BoundedCounter()
# 高效 in 检测（不触发任何迭代）
print(9999 in gen) # True —— 瞬时返回，无打印输出
print(1000005 in gen) # False —— 同样瞬时
# 正常迭代（惰性、按需执行）
for i, item in enumerate(gen):
if i >= 4: # 仅取前5个值
break
# 输出：
# iterating 0
# iterating 1
# iterating 2
# iterating 3
# iterating 4✅ 关键优势：
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- __contains__ 完全独立于迭代状态，支持任意次数调用，且时间复杂度为 O(1)；
- __iter__ 和 __next__ 保持标准迭代器协议，与 for 循环、list() 等完全兼容；
- 支持实例复用（如多次 in 查询 + 多次独立迭代）。
⚠️ 注意事项：
- 此方案牺牲了函数式生成器的简洁语法（yield），需手动管理状态（如 _current）；
- 若业务逻辑无法静态判定成员资格（例如需查数据库、解析流式文件），则 __contains__ 仍需遍历——此时应明确文档化该行为，或考虑缓存策略；
- 切勿在 __contains__ 中修改迭代器内部状态（如重置 _current），否则会破坏迭代一致性。
总结：当“是否包含某值”可基于封闭规则（范围、公式、哈希映射等）提前判定时，用可迭代类替代生成器是唯一可靠、高效且符合 Python 协议的设计选择。它不是妥协，而是对抽象层级的精准把控——让 in 表达语义，让迭代表达过程。
