生成器比迭代器多了 3 个方法 send 方法:在生成数据的同时，可以和生成器内部进行数据交互 close: 生成可以调用 close 方法进行关闭 throw: 可以在生成器内部上一次暂停的 yield 处引发一个指定的异常类型。
迭代器（Iterator）：迭代器是一个实现了迭代协议的对象，可以通过next()函数逐个返回元素。迭代器适用于需要遍历和访问集合中元素的场景，特别是当集合非常大或无限时，可以避免一次性加载全部元素到内存中。
Python 是一种流行的多功能编程语言，广泛用于各种应用程序，从 Web 开发和数据分析到机器学习和科学计算。该语言最强大的功能之一是它能够与生成器和迭代器一起工作，这提供了一种方便有效的方法来处理各种上下文中的大量数据。
从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象:询问某元素是否在dict中用dict的中key:询问某substring是否在string中:尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如:Bloom filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。
而协程，则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态，在Python3.10中，原生协程的实现手段，就是生成器，或者说的更具体一些:协程就是一种特殊的生成器，而生成器，就是协程的入门心法。
