Python重要知识，生成器的威力

前言

你熟悉 Python 中的 yield 关键字吗？

你知道列表推导式与生成器推导式的区别吗？

它们有什么使用场景？

假设有以下文本文件：

• 我们需要找到那些"目标" 开头的行

你会怎么做？

一次把所有行读取下来，然后遍历过滤？

如果文件有100万行呢？

同时输出多个内容

如果我们把文件看作是一个仓库，里面每一行是货物。

你是零售商，此时有消费者找你买东西(那些"目标"开头的货物)

你有两种方式。

方式1：

• 行5：你从仓库中把所有的货物搬到自己家里
• 行7-11：然后一份份过滤，找到那两件货物

辛不辛苦不知道，但是占空间是肯定，应该没有谁会这么干吧

方式2：

• 行4-10：你本人走到仓库里，逐一判断扣下符合条件的货物

此时解决了占家里空间的问题，但是你需要亲自跑到仓库做事情(代码表现是你的判断逻辑全混合到读取文件逻辑中)

有没有改进空间？

逻辑转移

关键问题是：

• 红色框是取货逻辑，能不能移出来？

很简单：

• 行8：遍历过程中，都会调用一次 行15 我们提供的判断逻辑

但是，这方式代码实在不直观，特别对比方式1：

• 读取文件逻辑和取数判断逻辑完全分开

如果可以这样子就完美了：

• 注意，不能把所有的获取一次性加载进来

数据生成器

其实，在上一种方式上简单修改即可：

• 重点：不需要定义列表
• 行6：直接返回货物，但是不用 return ，而是用 yield

此时，如果我们简单调用这个函数，会得到什么？

• 这啥玩意

此时，这个函数叫做生成器(generator)。

注意，此时他根本不会加载数据，也就是说，这个函数里面的代码根本没有执行

它就像仓库管理员，现在你不需要亲自走进仓库里面：

• 行3：这里做了2件事情，1是你打电话通知仓库管理员准备。2是开始问他逐一拿出货物
• 行4：你逐一筛选货物

这里重点是叫他准备一次，他只能遍历一次：

• 行1：做准备
• 行5：使用了之前的准备
• 行11：无法再用，此时 encore 啥也没有

优点：

1. 省了空间，整个过程中没有一次性把所有数据加载进来
2. 加载数据与处理数据的逻辑代码独立开来
3. 代码实际上比"逻辑转移"的方式要多了一些，但是现在我们用遍历代码表达，语义更加直观清晰

需求升级一下：

在之前需求基础下，把目标数值大于95的货物取出来

想象一下，目标数量可能是200万，上面的代码行1变量 res 是一个列表，但数值大于95的可能只有几行。

我们好像又遇到了之前的空间问题

生成器推导式

上一种方式得到的是列表，是因为我们使用了列表推导式，我们只需要简单把最外层的方括号改为括号，推导式就会变成生成器：

• 行1 与 行5：使用括号，这是生成器推导式，并不会真正加载数据。所以不管数据有多少，这一句代码都会瞬间执行完毕

这里用到解包，可以回看以前的解包教学视频：

你学会了没有？

记得点赞，转发！谢谢支持！

推荐阅读：

1. Python进阶系列：Python遍历的秘密
2. 字典推导式与解包