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Python生成器是一种强大的工具，它允许我们创建迭代器，可以逐个生成值，而不是一次性返回所有值。生成器通过yield关键字实现，可以极大地优化内存使用，特别是在处理大量数据时。以下是一些Python生成器的创新方法：
- 生成器函数：通过
yield关键字定义，允许函数在返回值后保持状态，以便再次调用时从上次停止的地方继续执行。 - 生成器表达式：类似于列表推导式，但使用圆括号，它是一种创建生成器的简洁方式。
- itertools模块：提供了许多用于创建和操作迭代器的函数，如
cycle和islice，可以创建无限迭代器或切片迭代器。 - 自定义迭代器类：通过实现
__iter__()和__next__()方法，可以创建具有自定义行为的迭代器。 - 惰性求值：生成器的一个重要特性，只有在需要时才生成下一个值，这有助于处理大数据集。
- send()方法：允许向生成器发送值，并恢复生成器的执行。
- close()方法：用于关闭生成器，使其不能再接收任何值。
- throw()方法：用于向生成器抛出一个异常，并恢复生成器的执行。
- yield from语句：允许从另一个可迭代对象中产生值，简化了生成器的嵌套。
生成器是Python中一个强大的特性，它们通过惰性求值、内存效率高等特点，在处理大数据集和实现复杂迭代逻辑时提供了极大的便利。
