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在大数据处理浪潮中崭露头角：利用 Python 生成器优化内存占用
引言
随着数据规模呈指数级增长，大规模数据处理逐渐成为开发者不可回避的挑战。在内存有限的情况下，如何有效处理成百上千万条数据？Python 生成器（Generators）凭借其独特的惰性求值特性，为这一难题提供了一种优雅且高效的解决方案。
本文将带您全面了解生成器在数据批处理中的应用，从基础原理到高效实践，逐步揭示其如何优化内存占用并提升程序性能。无论您是初学者还是资深开发者，都能从中获得关于生成器的深刻洞察与实战技巧。
什么是生成器？
生成器是一种特殊的迭代器，它通过 惰性计算（即按需生成数据）来节省内存。与一次性将所有数据加载到内存中的传统方法不同，生成器仅在需要时才会计算并返回数据，显著降低了内存占用。
生成器的两种创建方式：
-
使用
yield关键字：
通过函数定义生成器，yield会返回一个值并暂停函数的执行状态。示例：
def simple_generator(
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