生成器在Python中是一种非常有用的特性，它们允许你创建高效的迭代器，尤其适用于处理大量数据。以下是生成器的一些主要用途：
惰性求值：
生成器通过`yield`关键字实现惰性求值，这意味着它们一次生成一个值，而不是一次性生成整个序列。这可以节省内存，特别是在处理大型数据集时。
无限序列：
生成器可以用于创建无限序列，例如斐波那契数列或素数序列等，这些序列在计算过程中会不断生成新的元素，而不会占用大量内存。
简化代码：
生成器简化了代码的编写，因为它们允许你一次处理一个请求，而不是一次性处理所有请求。
支持延迟操作：
生成器支持延迟操作，即在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。
提高性能：
生成器可以提高程序的性能，特别是在需要并发处理数据时，生成器可以简化协程的实现。
数据管道：
生成器可以用于构建数据处理管道，实现数据的流式处理。
生成器函数在调用时不会立即执行，而是返回一个生成器对象。当对生成器对象进行迭代时，生成器函数才会执行，直到遇到`yield`语句，此时生成器会暂停执行并将`yield`后的值返回给调用者。
生成器是Python中一个强大且实用的特性，它们有助于编写更高效、更节省内存的代码