本文深入探讨Python生成器，解释其概念、创建方式（生成器函数和表达式）以及在处理大型文件、无限序列和懒加载数据中的应用。通过实例展示如何使用生成器提高性能和节省内存。
生成器是Python中一种强大而灵活的工具，它们可以帮助我们高效地处理大量的数据或者在需要时逐步生成数据。在本文中，我们将深入理解Python生成器的概念、用法和实现方式，并通过一些示例代码来说明其实际应用。
什么是生成器？
生成器是一种特殊类型的函数，它使用了 yield 语句来定义。与普通函数不同，生成器在调用时并不会立即执行，而是返回一个迭代器对象。每次迭代器被访问时，生成器函数将从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 语句。
生成器的主要优点是它们可以节省内存空间并提高性能。相比于一次性生成并保存所有数据，生成器可以逐个生成数据项，并且在生成过程中不会一次性保存所有数据。这对于处理大型数据集或者需要逐步处理数据的情况非常有用。
创建生成器
创建生成器有两种常用的方式：使用生成器函数和生成器表达式。
生成器函数
生成器函数是一种使用 yield 语句定义的函数。当生成器函数被调用时，它会返回一个生成器对象，而不是立即执行函数体内的代码。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用生成器函数生成斐波那契数列：
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