发布于 2015-08-30 07:49:44 | 96 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
如果你想让你的生成器暴露外部状态给用户， 别忘了你可以简单的将它实现为一个类，然后把生成器函数放到__iter__()方法中过去。比如：
from collections import deque
class linehistory:
def __init__(self, lines, histlen=3):
self.lines = lines
self.history = deque(maxlen=histlen)
def __iter__(self):
for lineno, line in enumerate(self.lines, 1):
self.history.append((lineno, line))
yield line
def clear(self):
self.history.clear()
为了使用这个类，你可以将它当做是一个普通的生成器函数。
然而，由于可以创建一个实例对象，于是你可以访问内部属性值，
比如 history 属性或者是 clear() 方法。代码示例如下：
with open('somefile.txt') as f:
lines = linehistory(f)
for line in lines:
if 'python' in line:
for lineno, hline in lines.history:
print('{}:{}'.format(lineno, hline), end='')
关于生成器，很容易掉进函数无所不能的陷阱。
如果生成器函数需要跟你的程序其他部分打交道的话(比如暴露属性值，允许通过方法调用来控制等等)，
可能会导致你的代码异常的复杂。
如果是这种情况的话，可以考虑使用上面介绍的定义类的方式。
在 __iter__() 方法中定义你的生成器不会改变你任何的算法逻辑。
由于它是类的一部分，所以允许你定义各种属性和方法来供用户使用。
一个需要注意的小地方是，如果你在迭代操作时不使用for循环语句，那么你得先调用 iter() 函数。比如：
>>> f = open('somefile.txt')
>>> lines = linehistory(f)
>>> next(lines)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'linehistory' object is not an iterator
>>> # Call iter() first, then start iterating
>>> it = iter(lines)
>>> next(it)
'hello worldn'
>>> next(it)
'this is a testn'
>>>