《用迭代器拯救你的服务器：Python LogFileReader 实战解析》
《用迭代器拯救你的服务器：Python LogFileReader 实战解析》
一、引言：一次“灾难性”的日志读取
几年前，我在一个项目中遇到一位刚入行的开发者。他的任务很简单：分析一个 10GB 的日志文件，提取关键错误信息。他写下了这样的代码：
with open("server.log", "r") as f:
lines = f.readlines()
结果可想而知——服务器瞬间崩溃，内存占满，服务中断。那一刻我意识到，虽然 Python 的语法优雅易懂，但对资源管理的误解却可能带来灾难。
这篇文章，我想带你从这个真实案例出发，深入理解 Python 的迭代器机制，并手把手实现一个高效、优雅的日志读取器：LogFileReader。
二、迭代器的本质：惰性与控制的艺术
在 Python 中，迭代器是一种“惰性”的数据访问方式。它不一次性加载所有数据，而是按需逐个生成，节省内存、提升性能。
什么是迭代器？
一个对象如果实现了 __iter__() 和 __next__() 方法，就可以称为迭代器。它能被 for 循环驱动，每次返回一个元素，直到抛出 StopIteration 异常。
为什么迭代器适合处理大文件？
- 节省内存：不一次性加载全部内容。
- 可组合性强：可与生成器、管道等组合使用。
- 代码更优雅：符合 Pythonic 风格。
三、实战：打造你的 LogFileReader 类
我们现在来实现一个迭代器类 LogFileReader，它能逐行读取日志文件，适用于大文件处理。
✅ 目标：
- 支持
for line in log_reader:语法。 - 每次读取一行，避免内存爆炸。
- 自动关闭文件资源。
???? 实现代码：
class LogFileReader:
def __init__(self, filepath, encoding="utf-8"):
self.filepath = filepath
self.encoding = encoding
self.file = None
def __iter__(self):
self.file = open(self.filepath, "r", encoding=self.encoding)
return self
def __next__(self):
line = self.file.readline()
if line:
return line.rstrip("
")
else:
self.file.close()
raise StopIteration
