Generators बड़े datasets पर iterate करने का एक memory-efficient तरीका प्रदान करते हैं, जो yield keyword का उपयोग करके एक बार में पूरी array को memory में बनाने के बजाय values को एक-एक करके (lazily) उत्पन्न करते हैं। ये बड़े या streaming data के लिए आदर्श हैं।
{
= [];
( = ; < ; ++) { [] = ; }
;
}
{
( = ; < ; ++) {
;
}
}
(() ) {
();
}
yield एक function को generator बनाता है: यह values को lazily उत्पन्न करता है, प्रति iteration एक, और उनके बीच अपनी state बनाए रखता है — इसलिए memory स्थिर रहती है चाहे यह कितनी भी values उत्पन्न करे।
function readLines(string $file): Generator {
$handle = fopen($file, 'r');
while (($line = fgets($handle)) !== false) {
yield $line; // yield one line at a time — never load the whole file
}
fclose($handle);
}
foreach (readLines('huge-10gb.csv') as $line) { // processes a 10GB file with tiny memory
process($line);
}
एक generator के साथ एक विशाल file को line-by-line पढ़ना स्थिर memory उपयोग करता है — जो file() (जो पूरी file को एक array में load कर देता है) के साथ असंभव है।
function fetchRows(PDOStatement $stmt): Generator {
while ($row = $stmt->fetch()) {
yield $row['id'] => $row; // yield key => value, streaming DB rows
}
}
Generators database results को stream करने के लिए शानदार हैं — एक विशाल result set को memory में load करने के बजाय rows को एक-एक करके process करें।
Generators बड़े datasets के memory-efficient processing के लिए एक महत्वपूर्ण PHP feature हैं — और इन्हें समझना ऐसे applications बनाने के लिए मूल्यवान है जो memory खत्म किए बिना बड़े पैमाने पर data को संभालते हैं।
ये जिस मूल समस्या को हल करते हैं वह यह है कि बड़े data (लाखों records, एक विशाल file की lines, एक बड़ा database result set) की पूरी array बनाना भारी memory खपत कर सकता है और application को crash कर सकता है, जबकि generators values को lazily, एक-एक करके उत्पन्न करते हैं, dataset आकार की परवाह किए बिना memory स्थिर रखते हैं।
सबसे प्रभावशाली use cases व्यावहारिक और सामान्य हैं: बड़ी files को line-by-line पढ़ना (एक multi-gigabyte CSV या log को कम memory में process करना, जो सब कुछ load करने वाले functions के साथ असंभव है), database results को stream करना (बड़े query results को row-by-row संभालना), और बड़े या यहाँ तक कि infinite sequences को process करना।
yield, lazy evaluation, और generators की ओर कब जाना है (जब भी आप अन्यथा memory में एक बड़ी array बनाते) को समझना आपको scalable data-processing कोड लिखने देता है जो बड़ी मात्राओं को सहजता से संभालता है — batch jobs, imports/exports, report generation, और data pipelines में एक बार-बार आने वाली वास्तविक आवश्यकता।
हालांकि छोटे datasets के लिए आवश्यक नहीं, generators बड़ी मात्रा में data process करने वाले memory-conscious PHP के लिए आवश्यक ज्ञान हैं, जो उन डेवलपर्स को अलग करते हैं जो scalable data-handling कोड बना सकते हैं उनसे जिनके applications बड़े workloads के तहत विफल हो जाते हैं या धीमे हो जाते हैं, जो इसे performance-sensitive, data-intensive PHP applications के लिए मूल्यवान senior-level ज्ञान बनाता है।