Python中的生成器函数，实现按需生成数据的迭代器。

生成器函数是一种特殊的函数，它在执行过程中可以根据需要生成一系列的值。与普通函数返回值不同，生成器函数返回的是一个迭代器。生成器函数可以使用yield语句来产生值，而不是使用return语句。

生成器函数的特点有以下几点：

1. 惰性求值：生成器函数不会一次性生成所有的值，而是按需产生，并且只在需要的时候生成。这种方式可以大大节省内存空间。

2. 可迭代：生成器函数返回的是一个迭代器，可以使用循环来迭代生成器函数产生的值。

3. 适用于大数据集：如果操作的数据集非常大，无法一次性加载到内存中，生成器函数可以按需生成数据，避免了内存溢出的问题。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用生成器函数生成斐波那契数列：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fibonacci()
for i in fib:
    if i > 1000:
        break
    print(i)

在这个例子中，fibonacci()是一个生成器函数，生成斐波那契数列的每个数。在循环中，我们通过调用next()函数来获取下一个斐波那契数，并打印出来。当数值超过1000时，我们使用break语句跳出循环。

生成器函数的执行过程是逐个生成值的，每次执行到yield语句时，函数会返回一个值，并且保存当前的状态。下次调用时，函数会从上次保存的状态开始继续执行，直到再次遇到yield语句。

生成器函数的特性使其非常适合处理大数据集，比如读取大文件、网络爬虫等。由于只在需要时生成数据，无需一次性加载全部数据到内存中，可以大大提高程序的效率。

总结起来，生成器函数是一种非常有用的工具，可以按需生成数据的迭代器。通过yield语句，可以在生成器函数中多次产生值，并可以在需要时生成大数据集，避免内存溢出的问题。在处理需要逐个获取数据的场景下，生成器函数是Python中的重要特性。