一、生成器的基本概念
在Python中，生成器是一种特殊的迭代器。它们可以使用函数简单地实现，而不需要定义类，并且可以避免在存储和生成大量数据时使用内存。
生成器是一个返回值序列的函数，使用`yield`语句返回响应值。执行生成器时，在每个`yield`语句暂停。下次调用生成器时，程序会在上一个`yield`语句的位置继续执行，以及刚刚暂停的地方。
下面是一个简单的生成器的示例：
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = my_generator()
print(next(my_generator())) # 1
print(next(my_generator())) # 2
print(next(my_generator())) # 3
二、生成器的应用场景
生成器与迭代器在概念上非常相似，并且可用于应用程序的各种方面。以下是几个常见场景，其中生成器可以进行优化：
1. 处理大数据集合
生成器非常适合处理大型集合，因为它们避免了在程序调用时加载所有数据到内存的问题。如：
def read_large_file(file_path):
with open(file_path) as fp:
while True:
line = fp.readline()
if not line:
break
yield line.strip()
for line in read_large_file('large_file.txt'):
print(line)
2. 惰性处理
生成器非常适合希望只在调用时处理数据的代码。例如，在操作大型数据集时，可以使用生成器来切片和过滤，以便在实际需要时使用内存：
def filter_large_dataset(dataset):
for item in dataset:
if item > 5:
yield item
my_data = range(10000000)
filtered_data = filter_large_dataset(my_data)
for val in filtered_data:
print(val)
3. 实现协程
生成器还可以用于实现协程，协程是与线程类似的并发处理结构，但它们却有独到的优点。协程可以在一个线程中支持多个并发任务，而不是使用一个线程就为一个任务。这使得协程具有更好的合理性和可扩展性。
下面是一个简单的例子：
def coroutine():
while True:
value = yield
print(value)
c = coroutine()
next(c) # prime the coroutine
c.send('Hello, World!')
三、generatorobject的使用
当使用生成器时，生成器会返回`generatorobject`对象类型。常见的方法有：`send()`、`throw()`、`close()`、`gen_send_ex()`等。下面我们简单介绍其中的两种方法。
1. send()方法
`send()` 方法允许将数据发送到生成器。该数据是通过`yield`语句返回的值，并且它可以成为`send()`的参数。
以下是一个简单的示例：
def my_generator():
while True:
x = yield
print(x+1)
g = my_generator()
next(g)
g.send(1) # 2
2. throw()方法
`throw()`方法会引发异常，因为当前代码段中的值可能会抛出异常。该方法提供了一种从外部控制生成器的异常处理方式。任何其他方式可能会导致永久停止生成器或可能失去控制。
以下是一个简单的示例：
def my_generator():
while True:
try:
x = yield
print(x+1)
except:
print('exception')
g = my_generator()
next(g)
g.throw(Exception) # exception
四、generatorobject的进阶应用
除了上述基本用法外， `generatorobject`还具有更多进阶的应用。如：
1. 通过yield from语句将其它生成器或可迭代对象委托到生成器中
使用`yield from`语句封装其他生成器或可迭代对象，可以使代码更加简洁。使用此方法时，委托生成器会产生托管生成器或可迭代对象返回的所有数据。
以下是一个简单的使用`yield from`语句委托到另一个生成器的示例：
def nested_generator():
yield 'nested'
def my_generator():
yield from nested_generator()
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 'nested'
2. 使用装饰器和协程构建异步应用程序
在Python中，使用 `asyncio`库和生成器可实现非阻塞式的异步编程。其中 `asyncio` 是 Python 中的一种异步 I/O 库 ，常见的使用方式是将异步操作封装在协程中，然后使用asyncio来管理所有协程。
以下是一个简单的异步应用程序示例：
import asyncio
async def my_coro():
await asyncio.sleep(1)
print('asyncio')
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(my_coro())
五、总结
生成器是Python中强大的工具之一，并且可用于处理大型数据集、惰性处理、实现协程等各种应用程序方面。`generatorobject`是生成器返回的对象类型，具有多种进阶用例，如将其他生成器或迭代对象委托到生成器中，或使用装饰器和协程构建异步应用程序。加深了解生成器和generatorobject的使用，可以帮助开发人员编写高效和可维护的代码。
