Python生成器的核心作用是按需生成数据，节省内存。它通过yield暂停执行并返回值，保留状态供下次继续，适合大数据流、无限序列等场景，比列表推导式更省内存且无需手动实现迭代器协议。
Python生成器的核心作用是**按需生成数据，节省内存**。它不一次性把所有结果存进内存，而是每次调用时才计算并返回一个值，特别适合处理大数据流、无限序列或资源受限的场景。
比如要生成100万个数字的平方，用列表需要一次性分配内存存储全部结果：
squares_list = [x**2 for x in range(1000000)] # 占用数百MB内存而用生成器函数，只保存当前状态，几乎不占额外内存：
def squares_gen():yield 不是 return：函数遇到 yield 会暂停执行，把值“交出来”，但保留全部局部变量和执行位置；下次继续从 yield 下一行开始。
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def countdown(n):类似列表推导式，但用圆括号，返回生成器对象：
gen = (x**2 for x in range(10)) # 不是 [x**2 for ...]不复杂但容易忽略：生成器本质是实现了 __iter__ 和 __next__ 的迭代器对象，yield 让你不用手动写这些方法。
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