1. Python生成器简介
Python中生成器是一个能够产生一系列值的函数，使用yield语句返回生成器的每个值。与普通函数返回单个值不同，生成器可以返回一系列值。
生成器的一个重要特点是节省内存空间，因为它只在需要时才产生值。这使得生成器在处理大量数据文件或网络数据流时非常有用。
生成器对象是迭代器的一种，因此可以使用for循环遍历生成器中的值。
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
for i in fibonacci():
if i > 100:
break
print(i)
上面的代码使用生成器来打印Fibonacci数列中小于100的所有数字。
2. next方法
在Python中使用生成器通常需要使用next()函数获取生成器的下一个值。调用next()函数时，生成器会从上一次yield语句停止的位置继续执行，直到下一个yield语句。
使用next()函数来遍历生成器的值可以使代码更清晰，而不需要使用类似于while语句来控制循环。
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
fib = fibonacci()
print(next(fib))
print(next(fib))
print(next(fib))
上面的代码使用next()函数来遍历生成器中的头几个值。
2.1 next方法的错误处理
当生成器中没有更多值时，调用next()方法会引发StopIteration异常。
def my_generator():
yield 1
yield 2
gen = my_generator()
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
上面的代码会引发StopIteration异常，因为调用next()方法过多，超出了生成器所能产生的值。
3. send方法
与next()方法类似，send()方法也可以用来获取生成器的下一个值，但是它可以在生成器中使用yield语句返回值的同时向生成器发送数据。
send()方法的用法有些特殊，需要在生成器对象首次调用时使用next()方法。
def my_generator():
while True:
received = yield
print('Received:', received)
gen = my_generator()
next(gen)
gen.send('Hello')
gen.send('World')
上面的代码演示了如何在生成器中使用send()方法向它发回数据。
3.1 send方法的参数
使用send()方法时，参数所传递的值会成为生成器中最后一个yield语句的返回值。
因此，第一次调用send()方法时，生成器必须以None作为参数，因为它不需要在第一个yield语句时返回任何值。
def my_generator():
while True:
received = yield 42
print('Received:', received)
gen = my_generator()
print(next(gen))
print(gen.send('Hello'))
print(gen.send('World'))
4. next和send方法的区别
虽然使用next()方法和send()方法可以产生相同的效果，但是二者之间存在一些关键的区别。
4.1 next方法只能用来获取值
从名称上来看，next()方法只能获取下一个值，而send()方法可以发送任何数据类型的参数。
4.2 send方法需要第一次调用使用next方法
在使用send()方法向生成器发送数据之前，必须首先使用next()方法来启动生成器。
4.3 send方法会设置生成器中上一次yield语句的返回值
send()方法可以更新生成器中上一次yield语句的返回值。
5. 总结
使用Python生成器时，可以使用next()方法来获取下一个值，也可以使用send()方法发送参数并更新生成器的上一次返回值。
在使用send()方法之前要先使用next()方法来启动生成器。
通过使用Python生成器，可以简化代码并节省内存。