迭代器如何接收數據并自動停止

迭代器如何接收數據并自動停止？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

假設有一個 Redis 集合，里面有 N 條數據，你不停從里面lpop數據，直到某一條數據的值為'Stop'字符串為止(已知里面必有一條數據為'Stop'字符串，但其位置不知道)。

這個需求看起來很簡單，于是你立刻就著手寫出了代碼：

import redis

client = redis.Redis()

def read_data():
    datas = []
    while True:
        data = client.lpop().decode()
        if data == 'Stop':
            break
        datas.append(data)
    return datas

現在問題來了，如果 Redis 里面的數據非常多，已經超過了你的內存容量怎么辦？數據全部放在datas列表里面再返回顯然是不可取的做法。

好在，這些數據讀取出來以后，會傳給一個parse函數，并且這個函數是一條一條處理數據的，它處理完成以后，就可以把數據丟棄了。

于是你可能會這樣改寫代碼：

import redis

client = redis.Redis()

def read_data():
    while True:
        data = client.lpop().decode()
        if data == 'Stop':
            break
        parse(data)

但我們知道，在編碼規范和軟件工程里面，建議一個函數，它應該只做一件事情，而現在read_data()函數卻做了兩件事情：1. 從 Redis 里面讀取數據。2.調用parse()函數。

那么我們有沒有辦法把他們區分開來呢？如何讓read_data能返回數據，但是又不會把內存撐爆呢？

這個時候，我們就可以使用生成器來解決問題：

import redis

client = redis.Redis()

def read_data():
    while True:
        data = client.lpop().decode()
        if data == 'Stop':
            break
        yield data

def parse_data():
    for data in read_data():
        parse(data)

在這個代碼里面，read_data變成了生成器函數，它返回一個生成器，對生成器進行迭代的時候，每次返回一條數據，這一條數據立即傳給parse()函數。整個過程源源不斷，生生不息。不需要額外創建一個列表用來存放數據。

那么代碼還能不能繼續簡化呢？此時我們就可以使用iter關鍵字了。

使用了iter關鍵字的效果如下圖所示：

import redis

client = redis.Redis()

def read_data():
    data = client.lpop().decode()
    return data

def parse_data():
    for data in iter(read_data, 'Stop'):
        parse(data)

其中，read_data現在每運行一次只會返回列表最左邊的數據。但是當我們直接使用iter(read_data, 'Stop')的時候，就會得到一個迭代器。對這個迭代器進行迭代，相當于在While True里面不停運行read_data函數，直到某一次迭代的時候，read_data函數返回了Stop，就停止。

當然如果你想炫技的話，還可以進一步簡化：

import redis

client = redis.Redis()

def parse_data():
    for data in iter(lambda: client.lpop().decode(), 'Stop'):
        parse(data)

看完上述內容，你們掌握迭代器如何接收數據并自動停止的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！