撰寫產生器以分批載入資料（2）

在前一個練習中，你針對指定的行數逐行處理檔案。不過，如果你想要對整個檔案都這樣做呢？

這種情況下，使用「產生器（generators）」會很實用。產生器可讓你以「延遲求值（lazy evaluation）」的方式處理資料。當你面對非常大的資料集時，延遲求值特別有用，因為它一次只「yield」一小塊資料，而不是一次載入全部，讓產生值的方式更有效率。

在這個練習中，你會定義一個產生器函式 read_large_file()。它會回傳一個產生器物件，每次對它呼叫 next() 時，就會從檔案中傳回一行。名為 'world_dev_ind.csv' 的 CSV 檔已經放在你目前的目錄中，可供使用。

請注意，當你開啟一個檔案連線時，得到的檔案物件本身就已經是產生器了！所以在真實情境中，像這樣的案例通常不需要你另外手動建立產生器物件。不過基於教學目的，我們要你透過 read_large_file() 來練習如何自己建立。開始動手吧！

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練習說明

在函式 read_large_file() 中，使用 readline() 方法從 file_object 讀取一行，並將結果指定給 data。
在函式 read_large_file() 中，對從檔案讀到的這一行 data 使用 yield。
在情境管理器中，呼叫你的產生器函式 read_large_file()，並傳入 file，以建立產生器物件 gen_file。
使用 next() 取得並列印產生器物件 gen_file 產生的前三行。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Define read_large_file()
def read_large_file(file_object):
    """A generator function to read a large file lazily."""

    # Loop indefinitely until the end of the file
    while True:

        # Read a line from the file: data
        data = ____

        # Break if this is the end of the file
        if not data:
            break

        # Yield the line of data
        
        
# Open a connection to the file
with open('world_dev_ind.csv') as file:

    # Create a generator object for the file: gen_file
    gen_file = ____

    # Print the first three lines of the file
    print(____)
    print(____)
    print(____)

編輯並執行程式碼