在这种情况下使用生成器有什么好处？

Question

我正在从这张幻灯片中学习Python的生成器： http://www.dabeaz.com/generators/Generators .pdf
里面有一个例子，可以这样描述：
你有一个名为log.txt的日志文件，编写一个程序来观察它的内容，如果有新行添加到其中，则打印它们。两种解决方案：

1. with generator:  

    import time

    def follow(thefile):
        while True:
            line = thefile.readline()
            if not line:
                time.sleep(0.1)
                continue
            yield line

    logfile = open("log.txt")
    loglines = follow(logfile)
    for line in loglines:
        print line


2. Without generator:  

    import time

    logfile = open("log.txt")

    while True:
        line = logfile.readline()
        if not line:
            time.sleep(0.1)
            continue
        print line

这里使用生成器有什么好处？

Answer 1

如果你只有一把锤子，那么一切看起来都像钉子

我几乎只想用上面的引文来回答这个问题。仅仅因为你可以这样做并不意味着你需要一直这样做。

但从概念上讲，生成器版本分离了功能，follow 函数的目的是封装在等待新输入时从文件中连续读取的内容。这使您可以在循环中使用您想要的新行执行任何操作。在第二个版本中，从文件读取并打印的代码与控制循环混合在一起。在这个小例子中，这可能并不是真正的问题，但这是您可能需要考虑的问题。

Answer 2

一个好处是能够传递生成器（例如不同的函数）并通过调用 .next() 手动迭代。这是初始生成器示例的稍作修改的版本：

import time

def follow(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as f:
        for line in f:
            if not line:
                time.sleep(0.1)
                continue
            yield line

loglines = follow(logfile)
first_line = loglines.next()
second_line = loglines.next()
for line in loglines:
    print line

首先，我使用上下文管理器打开了文件（with 语句，当您完成使用它时，它会自动关闭文件，或者在例外）。接下来，在底部我演示了如何使用 .next() 方法，允许您手动单步执行。如果您需要从简单的 for item in gen 循环中打破逻辑，有时这会很有用。

Answer 3

生成器函数的定义与普通函数类似，但每当它需要生成一个值时，它都会使用yield关键字而不是return来生成。它的主要优点是它允许代码随着时间的推移生成一系列值，而不是立即计算它们并像列表一样将它们发送回。例如，

# A Python program to generate squares from 1
# to 100 using yield and therefore generator

# An infinite generator function that prints
# next square number. It starts with 1
def nextSquare():
    i = 1;

    # An Infinite loop to generate squares 
    while True:
        yield i*i                
        i += 1  # Next execution resumes 
                # from this point     

# Driver code to test above generator 
# function
for num in nextSquare():
    if num > 100:
         break   
    print(num)

Return 将指定的值发送回其调用者，而 Yield 可以生成一系列值。当我们想要迭代一个序列，但又不想将整个序列存储在内存中时，我们应该使用yield。

Answer 4

理想情况下，大多数循环大致具有以下形式：

for element in get_the_next_value():
     process(element)

但是有时（如示例#2 中），循环实际上更复杂，因为您有时会获得一个元素，有时则不会。这意味着在没有该元素的示例中，您将用于生成元素的代码与用于处理该元素的代码混合在一起。它在示例中没有显示得太清楚，因为生成下一个值的代码实际上并不太复杂，并且处理只是一行，但示例 1 更清晰地分离了这两个概念。

一个更好的例子可能是处理文件中的可变长度段落，并用空行分隔每个段落：尝试使用和不使用生成器编写代码，您应该会看到好处。

Answer 5

虽然您的示例可能有点简单，无法充分利用生成器，但我更喜欢使用生成器来封装任何序列数据的生成，其中还存在某种数据过滤。它将“我正在对数据做什么”代码与“我如何获取数据”代码分开。