生成器在Python中是一种特殊的迭代器，它们的工作原理可以总结为以下几点：
定义方式
生成器函数使用`def`关键字定义，内部包含`yield`语句。
生成器表达式使用圆括号`（）`而不是方括号`[]`。
执行流程
当生成器函数被调用时，它返回一个生成器对象，但函数体内的代码不会立即执行，而是暂停。
生成器对象实现了迭代器协议，包含`__iter__（）`和`__next__（）`方法。
迭代过程
在每次迭代时，通过调用生成器对象的`__next__（）`方法，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个`yield`语句或函数结束。
`yield`语句会暂停函数的执行，并返回`yield`后面的值。下次调用`__next__（）`时，会从同一位置继续执行。
状态保存
生成器保存了执行到`yield`语句时的状态，包括局部变量和程序执行位置。
当再次迭代时，生成器会从上次离开的地方继续执行，而不是从头开始。
使用场景
生成器用于处理大数据集或无限序列，因为它一次只生成一个值，节省内存。
生成器可以通过`for`循环、`next（）`函数、`list（）`函数等方式使用。
额外功能
生成器还支持`send（）`方法，可以向生成器内部传递值，改变生成器的状态。
生成器提供了一种优雅的方式来处理大量数据，同时避免了一次性加载整个数据集到内存中的问题。希望这些信息能帮助你理解Python生成器的工作原理
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