Generator 通过惰性求值和按需生成支持流式处理与过滤，可链式组合 map/filter/take 等单一职责函数，并借助 async function 处理异步数据流，但需避免展开大数组、误用 yield 或重复遍历同一实例。
Generator 通过 惰性求值 和 按需生成 的特性，天然适合流式处理与过滤——它不一次性加载全部数据，而是在每次 next() 调用时产出一个值，配合 yield*、条件判断和组合函数，就能构建可复用、内存友好的数据处理管道。
用 yield 实现基础流式过滤
在 Generator 函数内部，遍历输入源（如数组、迭代器或异步数据流），对每个元素做判断，只对符合条件的调用 yield。这样输出的就是一个“过滤后的新迭代器”，消费时才真正执行判断逻辑。
例如：从无限自然数中取前 5 个偶数：
let i = 0;
while (true) yield i++;
}
function* evens(source) {
for (const n of source) {
if (n % 2 === 0) yield n;
}
}
const result = [...evens(naturals())].slice(0, 5); // [0, 2, 4, 6, 8]
链式组合多个处理步骤
每个 Generator 可专注单一职责（如 map、filter、take），通过嵌套调用实现管道式组合。注意：Generator 函数返回的是迭代器，不是值，所以要层层传递迭代器对象。
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map(gen, fn)：对每个产出值应用转换函数 -
filter(gen, predicate)：只 yield 满足条件的值 -
take(gen, n)：最多 yield 前 n 个值，然后return - 组合写法：
take(filter(map(data, x => x * 2), x => x > 10), 3)
处理异步数据流（配合 async/await）
标准 Generator 不支持 await，但可用 async function*（Async Generator）处理异步源，比如逐页拉取 API 数据并实时过滤：
let page = 1;
while (true) {
const res = await fetch(`/api/users?page=${page}&size=${pageSize}`);
const users = await res.json();
if (users.length === 0) break;
for (const u of users) {
if (u.active) yield u; // 过滤活跃用户
}
page++;
}
}
// 消费前 10 个活跃用户
const activeUsers = [];
for await (const user of fetchUsers()) {
if (activeUsers.length >= 10) break;
activeUsers.push(user);
}
避免常见陷阱
- 不要在 Generator 内直接展开大数组（如
[...arr]），会失去惰性；应直接for...of arr -
yield*用于委托另一个可迭代对象，适合复用已有 Generator 或数组，但要注意它会完全展开被委托的迭代器 - 多次遍历同一个 Generator 实例会立即结束（因为状态已耗尽），需要重新调用函数获取新迭代器
- 调试时可用
Array.from(gen)或展开语法快速查看前几项，但生产环境慎用，尤其对无限或大数据源
