你想定义一个生成器函数,但是它会调用某个你想暴露给用户使用的外部状态值。
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 world\n'
>>> next(it)
'this is a test\n'
>>>