Accesso alle variabili locali all'interno di un generatore Python

Question

Come si accede a una variabile locale definita all'interno di un generatore Python dall'esterno del generatore?

Ho un caso in cui il mio generatore manipola uno stato locale, e per le unittests voglio controllare questo stato per assicurarmi che contenga i valori corretti.

Non riesco a memorizzare lo stato su una variabile di istanza (ad esempio self.state = blah), perché potrei creare più generatori dalla stessa istanza di classe, il che significa che i generatori potrebbero sovrascrivere lo stato dell'altro. Inoltre, non è possibile restituire lo stato nell'espressione yield, poiché il nome dello stato può variare o variare a causa delle singole istanze del generatore.

ad es. Voglio fare qualcosa di simile (anche se questo codice non funziona)

from random import random 

class MyIter(object): 
    def __iter__(self): 
     context = {} 
     for i in xrange(10): 
      context[random()] = random() 
      yield i 

obj = MyIter() 
i1 = iter(obj) 
i2 = iter(obj) 
while 1: 
    try: 
     i1.next() 
     i2.next() 
     print i1.context 
     print i2.context 
    except StopIteration: 
     break 

Esiste un modo per accedere alle variabili locali ispezionando stack di esecuzione di Python?

Answer 1

Mi dispiace di rispondere alla mia domanda , ma dopo aver scavato nell'interfaccia del generatore, ho trovato il percorso esatto di cui ho bisogno per accedere alle variabili locali del generatore:

from random import random 

class MyIter(object): 
    def __iter__(self): 
     context = {} 
     for i in xrange(10): 
      context[random()] = random() 
      yield i 

obj = MyIter() 
i1 = iter(obj) 
i2 = iter(obj) 
while 1: 
    try: 
     i1.next() 
     i2.next() 
     print i1.gi_frame.f_locals['context'] 
     print i2.gi_frame.f_locals['context'] 
    except StopIteration: 
     break 

Answer 2

Si dovrebbe trattare il generatore come una scatola nera. I test unitari non dovrebbero preoccuparsi del suo stato interno, perché questo è solo un dettaglio di implementazione; dovrebbero preoccuparsi solo del comportamento specificato.

Answer 3

Se si vuole veramente fare questo, separare la classe iteratore dalla classe contenitore:

from random import random 

class MyContainer(object): 
    def __iter__(self): 
     return MyIter(self) 

class MyIter(object): 
    def __init__(self, container): 
     self.container = container 
     self.context = {} 
     self.it = iter(xrange(10)) 
    def next(self): 
     self.context[random()] = random() 
     return next(self.it) 
    def __iter__(self): 
     return self 

obj = MyContainer() 
# ... 

non ritengo questo molto utile anche se ...