Python生成器具有以下优势特点：
内存效率：生成器允许你创建一个可以一次产生一个值的迭代器，而不是一次性创建整个数据集。这种方式在处理大量数据时非常有用，因为它可以显著减少内存使用。
无限序列：生成器可以创建无限长度的序列，这在某些情况下非常有用，例如生成斐波那契数列或自然数序列。
惰性计算：生成器采用惰性计算策略，只在需要时才计算下一个值。这意味着它们可以处理无穷大的数据集，而无需预先分配大量内存。
简化代码：生成器使用简单的yield关键字来产生新的值，这使得代码更加简洁和易于理解。
易于使用：生成器可以通过简单的for循环进行迭代，无需额外的代码来处理迭代过程。
支持多种数据结构：生成器可以与列表、元组、字典等数据结构结合使用，以实现更高效的数据处理。
节省计算资源：由于生成器是惰性计算的，它们只在需要时才执行计算，从而节省了计算资源。
易于调试：生成器的代码通常比迭代器更容易调试，因为它们的行为更接近传统的函数。
支持上下文管理：生成器可以实现__enter__和__exit__方法，使其可以与上下文管理器一起使用，从而简化资源管理。
与协程结合：生成器可以与Python的协程功能结合使用，以实现更高效的异步编程。