生成器的成本

生成器是Python中非常常用的一种数据类型，它的优势在于能够在需要的时候生成数据，而不必一次性生成全部数据，从而可以大幅提升程序的性能和效率。但是，我们在使用生成器的时候，也需要考虑到生成器的成本问题。

占用内存

生成器能够在需要时生成数据，但是这也会带来一定的内存占用。当我们生成较大的数据集合时，生成器所占用的内存可能比一次性生成全部数据还要多。因此，在使用生成器时，我们需要明确我们所需要的数据集合的大小，并选择最适合当前场景的生成器类型。

延迟计算

生成器的延迟计算特性也是需要注意的一个问题。一些情况下，我们可能需要对一个生成器进行多次遍历，这会引起多次计算，导致性能下降。为了避免这个问题，我们可以将生成器对象转化为列表或其他可迭代对象，从而减少重复计算。

上下文管理

生成器在使用时，需要进行上下文管理，从而确保在生成器结束时资源能够得到释放。这个问题对于一些较为复杂的生成器来说，需要我们进行额外的注意和处理。

总结

总的来说，生成器在提升程序性能和效率的同时，也需要我们考虑到其所带来的成本问题，在使用时应该选择适合当前场景和需求的生成器类型，并进行好上下文管理，避免重复计算等问题。