寫了那麼久的Python，你應該學會使用yield關鍵字了

寫過一段時間代碼的同窗，應該對這一句話深有體會：程序的時間利用率和空間利用率每每是矛盾的，能夠用時間換空間，能夠用空間換時間，但很難同時提升一個程序的時間利用率和空間利用率。

但若是你嘗試使用生成器來重構你的代碼，也許你會發現，在必定程度上，你能夠既提升時間利用率，又提升空間利用率。

咱們以一個數據清洗的簡單項目爲例，來講明生成器如何讓你的代碼運行起來更加高效。

在 Redis 中，有一個列表datalist，裏面有不少的數據，這些數據多是純阿拉伯數字，中文數字，字符串"敏感信息"。如今咱們須要實現：從 Redis 中讀取全部的數據，把全部的字符串敏感信息所有丟掉，把全部中文數字所有轉換爲阿拉伯數字，以{'num': 12345, 'date': '2019-10-30 18:12:14'}這樣的格式插入到 MongoDB 中。

示例數據以下：

41234213424
一九八八七二六三
8394520342
七二三六二九六六
敏感信息
80913408120934
敏感信息
敏感信息
95352345345
三三七四六
999993232
234234234
三六八八七七
敏感信息
複製代碼

以下圖所示：

若是讓你來寫這個轉換程序，你可能會這樣寫：

import redis
import datetime
import pymongo


client = redis.Redis()
handler = pymongo.MongoClient().data_list.num

CHINESE_NUM_DICT = {
    '一': '1',
    '二': '2',
    '三': '3',
    '四': '4',
    '五': '5',
    '六': '6',
    '七': '7',
    '八': '8',
    '九': '9'
}

def get_data():
    datas = []
    while True:
        data = client.lpop('datalist')
        if not data:
            break
        datas.append(data.decode())
    return datas

def remove_sensitive_data(datas):
    clear_data = []
    for data in datas:
        if data == '敏感信息':
            continue
        clear_data.append(data)
    return clear_data

def tranfer_chinese_num(datas):
    number_list = []
    for data in datas:
        try:
            num = int(data)
        except ValueError:
            num = ''.join(CHINESE_NUM_DICT[x] for x in data)
        number_list.append(num)
    return number_list

def save_data(number_list):
    for number in number_list:
        data = {'num': number, 'date': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
        handler.insert_one(data)

raw_data = get_data()
safe_data = remove_sensitive_data(raw_data)
number_list = tranfer_chinese_num(safe_data)
save_data(number_list)
複製代碼

運行效果以下圖所示：

這段代碼，看起來很 Pythonic，一個函數只作一件事，看起來也知足編碼規範。最後運行結果也正確。能有什麼問題？

問題在於，這段代碼，每一個函數都會建立一個列表存放處理之後的數據。若是 Redis 中的數據多到超過了你當前電腦的內存怎麼辦？對同一批數據屢次使用 for 循環，浪費了大量的時間，能不能只循環一次？

也許你會說，你能夠把移除敏感信息，中文數字轉阿拉伯數字的邏輯所有寫在get_data函數的 while循環中，這樣不就只循環一次了嗎？

能夠是能夠，可是這樣一來，get_data就作了不止一件事情，代碼也顯得很是混亂。若是之後要增長一個新的數據處理邏輯：

轉換爲數字之後，檢查全部奇數位的數字相加之和與偶數位數字相加之和是否相等，丟棄全部相等的數字。

那麼你就要修改get_data的代碼。

在開發軟件的時候，咱們應該面向擴展開放，面向修改封閉，因此不一樣的邏輯，確實應該分開，因此上面把每一個處理邏輯分別寫成函數的寫法，在軟件工程上沒有問題。可是如何作處處理邏輯分開，又不須要對同一批數據進行屢次 for 循環呢？

這個時候，就要依賴於咱們的生成器了。

咱們先來看看下面這一段代碼的運行效果：

def gen_num():
    nums = []
    for i in range(10):
        print(f'生成數據：{i}')
        nums.append(i)
    return nums
nums = gen_num()
for num in nums:
    print(f'打印數據：{num}')
複製代碼

運行效果以下圖所示：

如今，咱們對代碼作一下修改：

def gen_num():
    for i in range(10):
        print(f'生成數據：{i}')
        yield i
nums = gen_num()
for num in nums:
    print(f'打印數據：{num}')
複製代碼

其運行效果以下圖所示：

你們對比上面兩張插圖。前一張插圖，先生成10個數據，而後再打印10個數據。後一張圖，生成一個數據，打印一個數據，再生成一個數據，再打印一個數據……

若是以代碼的行號來表示運行運行邏輯，那麼代碼是按照這個流程運行的：

1->5->6->2->3->4->6->7->6->2->3->4->6->7->6->2->3->4->6->7....
複製代碼

你們能夠把這段代碼寫在 PyCharm 中，而後使用單步調試來查看它每一步運行的是哪一行代碼。

程序運行到yield就會把它後面的數字拋出到外面給 for 循環， 而後進入外面 for 循環的循環體，外面的 for 循環執行完成後，又會進入gen_num函數裏面的 yield i後面的一行，開啓下一次 for 循環，繼續生成新的數字……

整個過程當中，不須要額外建立一個列表來保存中間的數據，從而達到節約內存空間的目的。而整個過程當中，雖然代碼寫了兩個 for 循環，可是若是你使用單步調試，你就會發現實際上真正的循環只有for i in range(10)。而外面的for num in nums僅僅是實現了函數內外的切換，並無新增循環。

回到最開始的問題，咱們如何使用生成器來修改代碼呢？實際上你幾乎只須要把return 列表改爲yield 每個元素便可：

import redis
import datetime
import pymongo


client = redis.Redis()
handler = pymongo.MongoClient().data_list.num_yield

CHINESE_NUM_DICT = {
    '一': '1',
    '二': '2',
    '三': '3',
    '四': '4',
    '五': '5',
    '六': '6',
    '七': '7',
    '八': '8',
    '九': '9'
}

def get_data():
    while True:
        data = client.lpop('datalist')
        if not data:
            break
        yield data.decode()

def remove_sensitive_data(datas):
    for data in datas:
        if data == '敏感信息':
            continue
        yield data

def tranfer_chinese_num(datas):
    for data in datas:
        try:
            num = int(data)
        except ValueError:
            num = ''.join(CHINESE_NUM_DICT[x] for x in data)
        yield num

def save_data(number_list):
    for number in number_list:
        data = {'num': number, 'date': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
        handler.insert_one(data)

raw_data = get_data()
safe_data = remove_sensitive_data(raw_data)
number_list = tranfer_chinese_num(safe_data)
save_data(number_list)
複製代碼

代碼以下圖所示：

若是你開啓 PyCharm 調試模式，你會發現，數據的流向是這樣的：

1. 從 Redis 獲取1條數據
2. 這一條數據傳給remove_sensitive_data
3. 第2步處理之後的數據傳給tranfer_chinese_num
4. 第3步處理之後，傳給 save_data
5. 回到第1步

整個過程就像是一條流水線同樣，數據一條一條地進行處理和存檔。不需建立額外的列表，有多少條數據就循環多少次，不作多餘的循環。

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