Python中的yeild关键字提高代码执行效率场景实例探究

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        """
        [来自python学习与大数据分析微信公众号的友情提醒]
        这里的 yield 相当于 return，但不是真正的返回，而是暂停当前函数，返回一个迭代器。每一次迭代的时候，都返回一个新的数值。
        但为什么不用return呢，因为return之后，return之后的代码就不会再执行了，相当于只会返回一次值程序就结束了。
        当然在非无限循环的场景下，你完成可以将所有的值存放到列表或者元祖中，然后使用return一次性将所有结果返回。
        但是这里有需要注意的地方，当你需要返回的数据量很大的时候，程序会占用大量内存，这是很危险的行为。
        使用yeild呢，yeild返回的只是一个生成器，你每取值一次，生成器才给你返回一个真实值，这样就可以大大减少机器性能压力了。
        """
        yield num
        num += 1
for i in infinite_sequence():
    print(i)

def process_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            """
            [来自python学习与大数据分析微信公众号的友情提醒]
            假设：file_path这个文件的数据量很大的时候，比如成千上万行的时候，
            如果你是直接将数据放到一个变量里return返回的话，就会大量占用内存。
            """
            yield line.strip()
data = process_data('monitor.log')
for line in data:
    # 处理每一行数据，减少内存占用
    print(line)

def process_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            """
            [来自python学习与大数据分析微信公众号的友情提醒]
            假设：file_path这个文件的数据量很大的时候，比如成千上万行的时候，
            如果你是直接将数据放到一个变量里return返回的话，就会大量占用内存。
            """
            yield line.strip()
data = process_data('monitor.log')
# for line in data:
#     # 处理每一行数据，减少内存占用
#     print(line)
# 当然了，除了通过上面的for循环来获取数据外，你还可以通过next()函数来获取数据。
print(next(data))
print(next(data))
print(next(data))