生成器通过yield函数或表达式实现惰性求值，可高效处理大数据；支持next()、send()、throw()和close()方法控制执行流程，但只能单次遍历。
如果您在编写Python程序时需要处理大量数据或希望提高内存效率，生成器是一种非常有用的工具。生成器允许您逐个产生值，而不是一次性生成所有结果并存储在内存中。以下是创建和使用Python生成器的具体方法：
一、使用生成器函数
生成器函数是通过在函数中使用 yield 关键字来定义的。当调用生成器函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象，该对象可以被迭代。
1、定义一个包含 yield 语句的函数，例如用于生成斐波那契数列。
2、在函数内部编写逻辑，当遇到 yield 时暂停执行，并返回当前值。
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3、每次调用生成器的 __next__() 方法或在 for 循环中迭代时，函数从上次暂停的位置继续执行。
4、当函数执行结束或遇到 return 语句时，抛出 StopIteration 异常，表示迭代完成。
二、使用生成器表达式
生成器表达式是一种简洁的创建生成器的方式，语法类似于列表推导式，但使用圆括号而非方括号。这种方式适合简单的数据转换或过滤操作。
1、使用类似 (expression for item in iterable) 的语法结构创建生成器对象。
2、可以在表达式中添加条件判断，如 (x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0)。
3、通过 next() 函数获取下一个值，或在 for 循环中直接遍历生成器。
4、注意生成器只能遍历一次，若需重复使用，必须重新创建生成器对象。
三、手动控制生成器的执行
生成器对象提供了多种方法来控制其执行流程，包括发送值、抛出异常和关闭生成器。这些特性使得生成器不仅可以产出值，还可以接收外部输入。
1、使用 send(value) 方法向生成器传递值，该值会成为当前 yield 表达式的返回值。
2、首次调用 send() 必须传入 None，因为开始时没有挂起的 yield 表达式。
3、使用 throw(type, value=None, traceback=None) 在生成器暂停处引发异常。
4、调用 close() 方法终止生成器，后续调用 next() 或 send() 将引发 StopIteration。
