Python生成器是一种特殊的迭代器，它允许你在函数中使用`yield`关键字动态生成值，而不是像普通函数那样使用`return`。生成器的主要用途包括：
惰性计算：
生成器在每次迭代时只计算一个值，节省内存和计算资源，尤其在处理大型数据集时非常有用。
无限序列：
生成器可以创建无限序列，例如斐波那契数列、平方数序列等，而不会占用大量内存。
简化代码：
生成器可以使代码更简洁，易于理解，例如使用生成器表达式代替列表推导式。
自定义迭代逻辑：
生成器允许你创建高效的迭代器，而不需要在内存中存储整个数据集。
文件处理：
生成器可以用于逐行读取大文件，节省内存空间并提高处理速度。
数据流处理：
生成器可以用于处理实时数据流，确保只在需要时处理数据。
生成器函数在被调用时返回一个生成器对象，该对象可以使用`next（）`函数或`for`循环来获取新的元素。当生成器耗尽（即没有更多元素产生）时，再次调用`next（）`函数将引发`StopIteration`异常。
生成器在处理大规模数据、实现节省内存的算法和构建复杂的迭代器模式等多种情况下都有着广泛的应用