遇到复杂数据处理逻辑,想到可以使用Python的yield迭代器可以优雅地实现,切实体验到了迭代器的好处,多数情况下,代码不够优雅,也别是多层循环嵌套的,都可以常使用迭代器重构。
1,减少内存的占用,正如yield的经典用途,不必把所需的数据一次性生成到内存中,可以分批生成
2,明确函数职责,代码更优雅,可以遍历“迭代器函数”后进行逻辑处理,而不是原函数内部做逻辑处理
# 迭代器返回部分结果
def get_data_from_mysql(batch_size):
target_conn = {\'host\': \'***.***.***.***\', \'database\': \'db01\', \'port\': 8000, \'user\': \'root\', \'password\': \'***\'}
var_list = []
with pymysql.connect(**target_conn) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(\"SELECT * FROM test_table LIMIT 100;\")
for row in cursor:
var_list.append(row)
if len(var_list) == batch_size:
yield var_list
var_list.clear()
# 遍历迭代器进行逻辑处理
def do_business_process():
var_batch_size = 10
for var_list in get_data_from_mysql(var_batch_size):
print(var_list)
print(\'do something complicated business for var list\')
if __name__ == \"__main__\":
do_business_process()
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1,减少内存的占用,正如yield的经典用途,不必把所需的数据一次性生成到内存中,可以分批生成
2,明确函数代码职责,代码更优雅,可以遍历“迭代器函数”后进行逻辑处理,而不是遍历函数的同时做逻辑处理
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来源:https://www.cnblogs.com/wy123/p/17029738.html
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