Python 在内存高效生成器中使用PyMySql的正确方法

我想编写一个生成器函数，它将在内存有限的系统上运行，该系统使用PyMySql（或MySQLDb）一次返回一个select查询的结果。以下工作：

#execute a select query and return results as a generator
def SQLSelectGenerator(self,stmt):
    #error handling code removed
    cur.execute(stmt)

    row = ""
    while row is not None:
        row = self.cur.fetchone()
        yield row

但是，下面的方法似乎也能起作用，但它是否正在执行fetchall（）是个谜。我在Python DB API中找不到当您以列表形式迭代游标对象时会发生什么：

#execute a select query and return results as a generator
def SQLSelectGenerator(self,stmt):
    #error handling code removed
    cur.execute(stmt)

 for row in self.cur:
    yield row

在这两种情况下，以下命令成功打印所有行

stmt = "select * from ..."
for l in SQLSelectGenerator(stmt):
    print(l)

所以我想知道第二个实现是更好还是更差，它是调用fetchall还是使用fetchone做一些棘手的事情。Fetchall将破坏系统，因为有数百万行

根据程序，正在执行

这意味着您在内部重复执行

fetchone（）

，就像您的第一个示例：

class Cursor(object):
    '''
    This is the object you use to interact with the database.
    '''
    ...
    def __iter__(self):
        return iter(self.fetchone, None)

因此，我希望这两种方法在内存使用和性能方面基本相同。你也可以用第二个，因为它更干净更简单

class Cursor(object):
    '''
    This is the object you use to interact with the database.
    '''
    ...
    def __iter__(self):
        return iter(self.fetchone, None)