如何使用yield语句和生成器函数来处理大量数据？

在处理大量数据时，我们需要考虑内存的使用问题。如果我们一次性将所有数据读入内存，会占用大量的内存资源，甚至会导致内存溢出。因此，使用yield语句和生成器函数可以解决这个问题。

yield语句和生成器函数是Python语言中的核心特性之一。yield语句的作用是将函数中断，并返回一个生成器对象。生成器函数是一个特殊的函数，它可以使用yield语句来生成一个迭代器对象。生成器对象只会在需要时才会向调用方返回生成器函数中的下一个值，这样就可以避免一次性读取所有数据导致的内存问题。

下面我们通过一个例子来演示如何使用yield语句和生成器函数处理大量数据。

假设我们有一个文本文件，其中包含了100万行数据，每行数据都是一个整数。我们希望读取这个文件，并计算所有整数的平均值。

我们可以先定义一个生成器函数，用于读取文本文件。这个函数会以行为单位读取文件，并返回每行的整数值。

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            yield int(line.strip())

接下来我们可以使用一个简单的for循环来遍历生成器对象，统计所有整数的和，并记录整数的个数。最后计算平均值并返回结果。

def calculate_average(filename):
    total = 0
    count = 0
    for number in read_file(filename):
        total += number
        count += 1
    return total / count

这段代码的核心部分是for循环。它会遍历read_file函数返回的生成器对象，并将每个整数加到total变量上。注意，在这个过程中，我们并没有一次性读取整个文件到内存中，而是只读取了一行文本数据，并且只在需要时才返回下一个整数。这样可以避免内存溢出的问题。

在处理大量数据时，使用yield语句和生成器函数可以有效地减少内存的占用，提高程序的性能和稳定性。同时，这种方式还具有很好的可扩展性，可以灵活地适应不同的数据处理场景。