Python Generator 工作机制及应用解析

一、Python generator概述及大数据文件读取内存溢出分析

Generators是一类特殊的方法，这类方法返回一个lazy iterator而无需在内存中存储所有的数据内容。Generators是Python的核心内容，对于处理大数据量文件或者数据流（对于流式架构来说，通常有生产者和消费者，数据是一批一批或者一条一条进行处理的，在这种情况下，数据量可以是无限的，你无法预测会有多少数据）并同时需要进行更加精细的控制时是很有用的，在Rasa框架中可以看到基于generators架构的很多应用。

首先看下这种读取文件的方式：

在这个方法中，首先打开一个指定的文件，然后添加每一行数据作为一个元素放入到list中，如果你使用这种方式来统计一个文件中的行数，如果文件内容太大，那么就可能会看到下面的输出：

在这个例子中，方法open()返回一个generator object，正常情况下你可以使用懒加载机制来一行一行读取文件数据，然而如果你使用file.read().split()这种方式，那么就会一次性加载所有数据到内存中，在大数据量的情况下就容易造成MemoryError。

二、如何使用generator来解决大数据文件读取导致的内存溢出问题

在发生内存溢出错误之前，你可能已经发现计算机运行速度变慢了，所以如何处理大数据量的文件呢？下面这个例子改写了上面的方法：

在这个版本中，使用open打开一个文件，然后进行迭代 *** 作，使用yield产出一行，最后可以看到使用这个代码做行数统计的输出效果如下：

上面这个例子就是把csv_reader()转换为一个generator方法，即打开文件后循环遍历每一行，然后产出每一行。使用yield会导致产生一个generator object。你也可以定义一个generator表达式，例如下面的例子，不需要定义一个方法：

你也可以使用generator来生成一个无限的数据序列，譬如下面这个方法：

通过循环调用这个方法来不断生成一个无限的数据序列，除非你主动停止运行它为止：

在这个例子中我们可以看到，在infinite_sequence()这个generator方法内部使用了yield，而yield是在内存中维护了generator的状态结构。如果你不使用for循环，那么也可以使用next()方法。

三、关于generator应用示例

下面开发了一段generator代码，演示如何使用generator逐行读取文件内容。这里使用了一个用于BERT模型训练的数据集CSV文件，文件前3行内容如下：

代码如下：

输出效果如下：