什么是Python生成器？与迭代器的关系是什么？
Python生成器是一种特殊的迭代器，它通过使用yield关键字来实现。生成器的主要特点是惰性计算，即它不会一次性生成所有元素，而是在每次调用next()或send()时计算并返回下一个元素的值。这种按需生成元素的方式可以显著降低内存占用，优化程序结构，并提高程序的执行速度31516。
生成器与迭代器的关系是，生成器本质上属于迭代器的一种。在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象，它能够记住遍历的位置，并从集合的第一个元素开始访问12。生成器通过yield关键字实现，当函数执行到yield表达式时，它会返回一个值，并且函数的执行状态会被暂停，直到下一次调用next()或send()时恢复1417。
生成器有两种类型：一种是生成器函数，即在函数中使用yield关键字；另一种是生成器表达式，它提供了一种更简洁的方式来创建生成器15。生成器函数返回的是一个生成器对象，这个对象是一个迭代器，可以被用来迭代生成的元素14。
总结来说，Python生成器是一种特殊的迭代器，它通过yield关键字实现，能够按需生成元素，从而降低内存占用并提高程序效率。生成器函数和生成器表达式都是生成器的实现方式，它们都遵循迭代器协议，可以被用来迭代数据结构中的元素31516。
生成器是特殊的迭代器3 | 生成器定义 生成器是迭代器的一种，保存算法，按需计算元素。 |
生成器通过yield实现14 | 生成器函数 含yield关键字的函数，返回生成器对象。 |
生成器提高效率16 | 生成器优势 降低内存占用，优化程序，提高速度。 |
生成器与迭代器的关系15 | 关系阐述 生成器是迭代器的子类，具有迭代器特性。 |
生成器的迭代方式13 | 迭代方式 生成器调用next()返回元素，无元素时自动停止。 |
生成器的内存优化9 | 内存优化 生成器惰性计算，逐步产生结果，减少内存使用。 |
生成器(generator)3 | Python特殊迭代器 保存算法，按需计算元素，直至结束。 |
生成器表达式(generator expression)15 | 生成器的表达式形式 用于创建生成器的简洁语法。 |
迭代器(Iterator)1 | 访问集合元素对象 遵循迭代协议，记住遍历位置。 |
生成器3 | Python中的特殊迭代器 保存算法，按需计算元素，直至结束。 |
迭代器3 | Python中的遍历协议对象 用于访问集合元素，记住遍历位置。 |