Python使用生成器函数解析大型数据集，提高执行效率

可以编写不同的生成器函数，每个函数负责解析数组中符合特定条件的元素。下面是一个示例代码：

 
def array_parser(arr, condition):
    for element in arr:
        if condition(element):
            yield element
 
# 定义不同的条件函数
def modulo_3(element):
    return element % 3 == 0
 
def modulo_5(element):
    return element % 5 == 0
 
# 示例用法
large_array = range(10)  # 假设这是一个非常大的数组
 
# 使用生成器解析大数组
parser_modulo_3 = array_parser(large_array, modulo_3)
parser_modulo_5 = array_parser(large_array, modulo_5)
 
# 迭代解析器，逐个处理数组元素
print("Elements divisible by 3:")
for element in parser_modulo_3:
    print(element)
 
print("\nElements divisible by 5:")
for element in parser_modulo_5:
    print(element)

Elements divisible by 3:
0
3
6
9

Elements divisible by 5:
0
5
 

在这个示例中，array_parser函数是一个生成器函数，它接受一个数组和一个条件函数作为参数。条件函数负责确定数组元素是否满足特定条件。然后，我们可以使用这个生成器函数来解析大型数组，通过传递不同的条件函数来实现不同的功能，如%3取余=0或%5取余=0。

这种方法可以提高执行效率，因为它只在需要时生成符合条件的元素，而不会一次性将整个数组加载到内存中。