如何使用 Python 生成器进行流式处理（Stream Processing）

在 Python 中，生成器可以很好地支持流式处理（Stream Processing），可以逐步生成大量的数据而不需要一次性生成整个数据集。下面是一个使用 Python 生成器进行流式处理的示例，其中使用了字符串 "pidancode.com" 和 "皮蛋编程" 作为数据。

def generate_strings():
    yield "pidancode.com"
    yield "皮蛋编程"

def process_strings():
    for string in generate_strings():
        print("Processing:", string.upper())

process_strings()

在这个示例中，generate_strings() 函数是一个生成器，它通过使用 yield 关键字来逐步生成字符串 "pidancode.com" 和 "皮蛋编程"。process_strings() 函数则是使用 for 循环来逐一处理生成器中的每个字符串。对于每个字符串，它将其转换为大写并输出到控制台上。

这个示例中使用了两个字符串，但是实际上，如果需要处理更多的字符串，可以简单地在 generate_strings() 函数中添加更多的 yield 语句，而不必担心内存限制。这是因为生成器只会在需要时才生成数据，而不是一次性生成所有数据。

需要注意的是，如果生成器中的数据量非常大，那么在处理过程中可能会遇到性能问题。为了解决这个问题，可以使用一些优化技巧，例如使用缓存、使用并发处理等等。但是对于大多数情况下，使用生成器可以很好地满足流式处理的需求。