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PHP中怎么利用yield生成器處理大量數據業務,相信很多沒有經驗的人對此束手無策,為此本文總結了問題出現的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。
官方解釋yield
yield生成器
是php5.5
之后出現的,官方文檔這樣解釋:yield
提供了一種更容易的方法來實現簡單的迭代對象,相比較定義類實現 Iterator
接口的方式,性能開銷和復雜性大大降低。
生成器的核心是一個yield
關鍵字,一個生成器函數看起來像一個普通的函數,不同的是:普通函數返回一個值,而一個生成器可以yield
生成許多它所需要的值。生成器函數被調用時,返回的是一個可以被遍歷的對象。
yield
和return
有點類似,不過不同的是,return
會返回值并且終止代碼的執行,而yield
會返回一個值給循環調用此生成器的代碼并且只是暫停執行生成器函數。
這里順便給大家介紹一下php版本的非緩沖查詢
意思即是 把數據一行行 讀取到php運行內存,并非一次性讀取到php運行內存,眾所周知,php有很多內置函數,可以幫助我們對數據進行加工操作,因為數據都在內存里面,所以能操作,但是php的運行內存是有極限,默認128M。
注意:因為非緩沖查詢是 會長時間連接數據庫的,有可能會造成慢查詢、鎖表之類的情況,比較耗mysql資源
相對非緩沖查詢就是 緩沖查詢:
如果用緩存查詢,php內存就會直接爆了,出現內存不足的情況。好了,這里主要是為了突出yield
yield性能
生成器會對PHP應用的性能有非常大的影響
PHP代碼運行時節省大量的內存
比較適合計算大量的數據
yield運用
生成器允許你在 foreach 代碼塊中寫代碼來迭代一組數據而不需要在內存中創建一個數組,那會使你的內存達到上限,或者會占據可觀的處理時間。相反,你可以寫一個生成器函數,就像一個普通的自定義函數一樣, 和普通函數只返回一次不同的是, 生成器可以根據需要 yield 多次,以便生成需要迭代的值。
例子講解
我這里只是構建了一個數組來給大家演示,平常你在操作數據庫輸出數據也是一樣的。轉為array
//倉庫庫存扣除測試 public function cangku_stock() { //set_time_limit(0); //表示永久運行,這里我是測試array的時候用到的 $order_info = $this->read_temp_api_order_info(10); //這里我就測試了10條數據,效果是看不出來的 foreach($order_info as $temp_api_order_info){ dd($temp_api_order_info); //打印出來看看數據 //處理數據 $api_ware_id = $this->o->getCangkuApiUrl() .'ware/program/addOutWare'; $out_wares = api_request($api_ware_id, $temp_api_order_info); $temp_out_wares = json_decode($out_wares, true); if ($temp_out_wares['code'] != 1) { $msg = (isset($temp_out_wares['msg']) && $temp_out_wares['msg']) ? $temp_out_wares['msg'] : var_export($out_wares, true); throw new Exception($msg); } } //dd("批量更新成功".date('Y-m-d H:i:s'));
可以看到我們調用 $order_info = $this->read_temp_api_order_info(10);返回了一個 Generator 對象,這個對象可以使用 foreach 迭代,每次迭代,PHP 會要求 Generator 實例計算并提供下一個要迭代的值。
生成器的優雅體現在每次產出一個值之后,生成器的內部狀態都會停頓;向生成器請求下一個值時,內部狀態又會恢復。生成器內部的狀態會一直在停頓和恢復之間切換,直到抵達函數定義體的末尾或遇到空的 return 語句為止。
效果如下:
這里測試大量數據,直接更改$this->read_temp_api_order_info(10);就
好,如果是計算數據表數量,那你就要改改這個方法了。自己試著更改一下吧。
這里我主要給大家講解yield的用法,如果要看插入數據表用了多長時間,自己可以在數據表增加插入時間的字段,再看看第一條數據插入與最后一條數據插入的時候的對比的。
看完上述內容,你們掌握PHP中怎么利用yield生成器處理大量數據業務的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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