学Python，连yield关键字你都不会用就太失败了吧？

写过一段时间代码的同学，应该对这一句话深有体会：程序的时间利用率和空间利用率往往是矛盾的，可以用时间换空间，可以用空间换时间，但很难同时提高一个程序的时间利用率和空间利用率但如果你尝试使用生成器来重构你的代码，也许你会发现，在一定程度上，你可以既提高时间利用率，又提高空间利用率我们以一个数据清洗的简单项目为例，来说明生成器如何让你的代码运行起来更加高效。在 Redis 中，有一个列表datalist，里面有很多的数据，这些数据可能是纯阿拉伯数字，中文数字，字符串"敏感信息"。现在我们需要实现：从 Redis 中读取所有的数据，把所有的字符串敏感信息全部丢掉，把所有中文数字全部转换为阿拉伯数字，以{'num': 12345, 'date': '2019-10-30 18:12:14'}这样的格式插入到 MongoDB

示例数据如下：412342134一九八八七二六三

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

这里还要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

继续如下图所示：

如果让你来写这个转换程序，你可能会这样写：

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)
复制代码

运行效果如下图所示：

这段代码，看起来很 Pythonic，一个函数只做一件事，看起来也满足编码规范。最后运行结果也正确。能有什么问题？

问题在于，这段代码，每个函数都会创建一个列表存放处理以后的数据。如果 Redis 中的数据多到超过了你当前电脑的内存怎么办？对同一批数据多次使用 for 循环，浪费了大量的时间，能不能只循环一次？

也许你会说，你可以把移除敏感信息，中文数字转阿拉伯数字的逻辑全部写在get_data函数的 while循环中，这样不就只循环一次了吗？

可以是可以，但是这样一来，get_data就做了不止一件事情，代码也显得非常混乱。如果以后要增加一个新的数据处理逻辑：

转换为数字以后，检查所有奇数位的数字相加之和与偶数位数字相加之和是否相等，丢弃所有相等的数字。

那么你就要修改get_data的代码。

在开发软件的时候，我们应该面向扩展开放，面向修改封闭，所以不同的逻辑，确实应该分开，所以上面把每个处理逻辑分别写成函数的写法，在软件工程上没有问题。但是如何做到处理逻辑分开，又不需要对同一批数据进行多次 for 循环呢？

这个时候，就要依赖于我们的生成器了。

我们先来看看下面这一段代码的运行效果：

def gen_num():
    nums = []
    for i in range(10):
        print(f'生成数据：{i}')
        nums.append(i)
    return nums
nums = gen_num()
for num in nums:
    print(f'打印数据：{num}'

复制代码运行效果如下图所示

现在，我们对代码做一下修改：

def gen_num():
    for i in range(10):
        print(f'生成数据：{i}')
        yield i
nums = gen_num()
for num in nums:
    print(f'打印数据：{num}')
复制代码

其运行效果如下图所示：

 

大家对比上面两张插图。前一张插图，先生成10个数据，然后再打印10个数据。后一张图，生成一个数据，打印一个数据，再生成一个数据，再打印一个数据……

如果以代码的行号来表示运行运行逻辑，那么代码是按照这个流程运行的：

1->5->6->2->3->4->6->7->6->2->3->4->6->7->6->2->3->4->6->7....
复制代码

大家可以把这段代码写在 PyCharm 中，然后使用单步调试来查看它每一步运行的是哪一行代码。

程序运行到yield就会把它后面的数字抛出到外面给 for 循环， 然后进入外面 for 循环的循环体，外面的 for 循环执行完成后，又会进入gen_num函数里面的 yield i后面的一行，开启下一次 for 循环，继续生成新的数字……

整个过程中，不需要额外创建一个列表来保存中间的数据，从而达到节约内存空间的目的。而整个过程中，虽然代码写了两个 for 循环，但是如果你使用单步调试，你就会发现实际上真正的循环只有for i in range(10)。而外面的for num in nums仅仅是实现了函数内外的切换，并没有新增循环。

回到最开始的问题，我们如何使用生成器来修改代码呢？实际上你几乎只需要把return 列表改成yield 每一个元素即可：

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)
复制代码

代码如下图所示：

如果你开启 PyCharm 调试模式，你会发现，数据的流向是这样的：

1. 从 Redis 获取1条数据
2. 这一条数据传给remove_sensitive_data
3. 第2步处理以后的数据传给tranfer_chinese_num
4. 第3步处理以后，传给 save_data
5. 回到第1步

整个过程就像是一条流水线一样，数据一条一条地进行处理和存档。不需创建额外的列表，有多少条数据就循环多少次，不做多余的循环。

最后注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！
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