## 問題 你想定義一個生成器函數，但是它會調用某個你想暴露給用戶使用的外部狀態值。 ## 解決方案 如果你想讓你的生成器暴露外部狀態給用戶，別忘了你可以簡單的將它實現為一個類，然后把生成器函數放到__iter__()方法中過去。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() 為了使用這個類，你可以將它當做是一個普通的生成器函數。然而，由于可以創建一個實例對象，于是你可以訪問內部屬性值，比如 `history` 屬性或者是 `clear()` 方法。代碼示例如下： 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='') ## 討論 關于生成器，很容易掉進函數無所不能的陷阱。如果生成器函數需要跟你的程序其他部分打交道的話(比如暴露屬性值，允許通過方法調用來控制等等)，可能會導致你的代碼異常的復雜。如果是這種情況的話，可以考慮使用上面介紹的定義類的方式。在 `__iter__()` 方法中定義你的生成器不會改變你任何的算法邏輯。由于它是類的一部分，所以允許你定義各種屬性和方法來供用戶使用。 一個需要注意的小地方是，如果你在迭代操作時不使用for循環語句，那么你得先調用 `iter()` 函數。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' >>>