技术背景
在python编码中for循环处理任务时，会将所有的待遍历参量加载到内存中。其实这本没有必要，因为这些参量很有可能是一次性使用的，甚至很多场景下这些参量是不需要同时存储在内存中的，这时候就会用到本文所介绍的迭代生成器yield。
基本使用
首先我们用一个例子来演示一下迭代生成器yield的基本使用方法，这个例子的作用是构造一个函数用于生成一个平方数组。在普通的场景中我们一般会直接构造一个空的列表，然后将每一个计算结果填充到列表中，最后return列表即可，对应的是这里的函数square_number。而另外一个函数square_number_yield则是为了演示yield而构造的函数，其使用语法跟return是一样的，不同的是每次只会返回一个值：
# test_yield.py
def square_number(length):
s = []
for i in range(length):
s.append(i ** 2)
return s
def square_number_yield(length):
for i in range(length):
yield i ** 2
if __name__ == '__main__':
length = 10
sn1 = square_number(length)
sn2 = square_number_yield(length)
for i in range(length):
print (sn1[i], '\t', end='')
print (next(sn2))
在main函数中我们对比了两种方法执行的结果，打印在同一行上面，用end=”指令可以替代行末的换行符号，具体执行的结果如下所示：
[dechin@dechin-manjaro yield]$ python3 test_yield.py <a style="color:transparent">来@源gao*daima.com搞@代#码网</a> 0 0 1 1 4 4 9 9 16 16 25 25 36 36 49 49 64 64 81 81
可以看到两种方法打印出来的结果是一样的。也许有些场景下就是需要持久化的存储函数中返回的结果，这一点用yield也是可以实现的，可以参考如下示例：
# test_yield.py
def square_number(length):
s = []
for i in range(length):
s.append(i ** 2)
return s
def square_number_yield(length):
for i in range(length):
yield i ** 2
if __name__ == '__main__':
length = 10
sn1 = square_number(length)
sn2 = square_number_yield(length)
sn3 = list(square_number_yield(length))
for i in range(length):
print (sn1[i], '\t', end='')
print (next(sn2), '\t', end='')
print (sn3[i])
这里使用的方法是直接将yield生成的对象转化成list格式，或者用sn3 = [i for i in square_number_yield(length)]这种写法也是可以的，在性能上应该差异不大。上述代码的执行结果如下：
[dechin@dechin-manjaro yield]$ python3 test_yield.py 0 0 0 1 1 1 4 4 4 9 9 9 16 16 16 25 25 25 36 36 36 49 49 49 64 64 64 81 81 81
进阶测试
在前面的章节中我们提到，使用yield可以节省程序的内存占用，这里我们来测试一个100000大小的随机数组的平方和计算。如果使用正常的逻辑，那么写出来的程序就是如下所示（关于python内存占用的追踪方法，可以参考这一篇博客）：
# square_sum.py
import tracemalloc
import time
import numpy as np
tracemalloc.start()
start_time = time.time()
ss_list = np.random.randn(100000)
s = 0
for ss in ss_list:
s += ss ** 2
end_time = time.time()
print ('Time cost is: {}s'.format(end_time - start_time))
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:5]:
print (stat)
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转载请注明原文链接：python3使用迭代生成器实现减少内存占用
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