千千惠生活达人注册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’>>>
