本文深入解析 python 3 中生成器的构建方式与实际运用，全面阐述 yield 关键字的核心机制，并系统介绍生成器对象所支持的内置方法——send()、close() 和 throw()，助力开发者掌握其在真实项目中的灵活操控与高效实践。
1、 创建生成器最常见的方式是定义含 yield 的函数，但更简洁的途径是采用生成器推导式，比如通过 gen1 这类表达式即可快速构建。
2、 尽管其语法形式与列表推导式高度相似，但二者在运行行为上存在本质差异，下文将结合执行结果展开对比说明。
3、 执行对应代码后，输出结果如下所示：
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4、 列表推导式会在创建时立即完成全部元素的计算并存入内存。
5、 相比之下，生成器采用惰性求值策略：仅当被迭代（如进入 for 循环）时，才按需逐个生成并返回值。
6、 对于逻辑较复杂的场景，通常需要编写类函数结构的生成器，如图中所示。
7、 yield 的作用是暂停当前生成器的执行流程，并向外返回一个值；下次调用时从中断处继续运行；而 return 则会彻底终止生成器，引发 StopIteration 异常。yield 返回的值可通过迭代获取，return 后的内容则不可见。
8、 多数生成器会在生命周期内多次触发 yield，实现连续产出。
9、 图中分别调用 gen_prime(50) 与 gen_prime(100)，生成两个独立的生成器实例，随后由 for 循环依次提取其中的质数值，直至所有数据耗尽。
10、 调用生成器函数后，并不会立即执行函数体，而是返回一个生成器对象，该对象具备按需产生数据的能力。
11、 除使用 for 循环遍历外，也可借助 next() 函数手动获取下一个 yield 值，如图所示。
12、 某些生成器设计为无限产出，例如质数生成器，理论上可源源不断地输出符合条件的新数值。
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13、 若使用的是无限生成器，则需在适当时机主动调用 close() 方法来显式终止其运行，防止资源持续占用。
14、 一旦调用 close()，该生成器即进入关闭状态，后续再调用 next() 将直接抛出 StopIteration；for 循环也会随之自然退出。
15、 当需让生成器在运行中主动抛出指定异常并中断执行时，可使用 throw() 方法，其具体调用方式参见图示。
16、 生成器不仅可向外输出数据，还能在迭代过程中接收外部传入的信息。接下来以 DNA 转录程序为例，直观展示这一双向通信能力。
17、 注意红框部分代码：yield 实际上是一个表达式，它不仅能暂停执行并返回值，还能接收外部通过 send() 传入的数据，并将该值赋给变量 base，作为 yield 表达式的运算结果，驱动后续逻辑执行。
18、 我们预先构造了一段 DNA 序列字符串，基于此创建了输入生成器 DNAgen，再将其传入 transcriber() 函数，获得转录生成器 tbr，为后续碱基配对转换提供基础支撑。
19、 如图所示代码完成了 DNA 转录过程的模拟。通过调用 tbr.send() 向生成器注入单个碱基，等效于一次 next() 操作，同时获取对应的 RNA 碱基输出。下方展示了完整的转录结果。
20、 生成器拥有广泛的实际应用场景：例如利用其惰性特性，可逐行读取超大文本文件，避免一次性加载导致内存崩溃；亦可通过多层生成器嵌套搭建数据处理流水线，实现模块化、低耦合、高效率的数据流操作，显著增强程序的性能表现与工程可维护性。
