1defread_in_block(file_path):
2 block_size = 100
3 with open(file_path, "rb"
) as f:
4while
true:
5 con = f.read(block_size) #
每次讀取固定長度到記憶體緩衝區
6yield
con7
if con == b'':8
break
#如果讀取到檔案末尾，則退出
這裡給自己補充2個概念：
可迭代物件（iterables）
建立乙個列表list時，你可以逐個地讀取裡面的每一項元素，這個過程稱之為迭代（iteration）
迭代器(iterator)
迭代器代表乙個資料流物件，不斷重複呼叫迭代器的next()方法逐次的從返回資料流中的每一項，當沒有更多資料可用時，next()方法會丟擲異常stopiteration。此時迭代器物件已經枯竭了，之後呼叫next()方法都會丟擲stopiteration。迭代器需要乙個__iter__()方法用來返回迭代器本身，因此它也是乙個可迭代的物件。
生成器(generators)
生成器也是乙個迭代器，但是你只可以迭代它們一次，不能重複迭代，因為它並沒有把所有的值儲存在記憶體中，而是實時地生成值：
generators = (2*x for x in range(3))從結果上看用()代替的效果是一樣的，但是你不可能第二次執行for i in generators:,因為生成器只能使用一次for i in
generators:
print(i)
yield
yield是關鍵字,它類似於return，只是函式會返回乙個生成器。
乙個帶有 yield 的函式就是乙個 generator，它和普通函式不同，生成乙個 generator 看起來像函式呼叫，但不會執行任何函式**，直到對其呼叫 next()（在 for 迴圈中會自動呼叫 next()）才開始執行。雖然執行流程仍按函式的流程執行，但每執行到乙個 yield 語句就會中斷，並返回乙個迭代值，下次執行時從 yield 的下乙個語句繼續執行。看起來就好像乙個函式在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
yield 的好處是顯而易見的，把乙個函式改寫為乙個 generator 就獲得了迭代能力，比起用類的例項儲存狀態來計算下乙個 next() 的值，不僅**簡潔，而且執行流程異常清晰。
使用yield的乙個例子，從檔案讀取內容。
如果直接對檔案 物件呼叫read()方法，會導致不可**的記憶體占用。好的方法是利用固定長度的緩衝區來不斷讀取檔案內容。通過yield，我們不在需要編寫讀取檔案的迭代類，就可以輕鬆實現檔案讀取：
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