1️⃣ 基础：生成器的异常传播
在 Python 中，生成器是一种 可迭代对象，可以暂停和恢复执行：
def gen():
yield 1
yield 2
当异常在生成器内部发生时，如果没有捕获，会 传播到外部迭代者：
def gen():
yield 1
raise ValueError("oops")
yield 2
g = gen()
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # ValueError: oops
✅ 基本行为直观：生成器内部异常会像普通函数一样传播。
2️⃣ 生成器的 throw() 方法
生成器对象有一个 throw() 方法，可以向生成器内部“注入”异常：
def gen():
try:
yield 1
except KeyError:
print("Caught KeyError")
yield 2
g = gen()
print(next(g)) # 1
g.throw(KeyError) # Caught KeyError
print(next(g)) # 2
微妙点：
throw() 会在当前暂停的 yield 处抛出异常。
如果生成器捕获了异常，它会继续执行下一条 yield。
如果没有捕获，异常会传播到外部，生成器终止。
⚠️ 注意：如果生成器在 finally 里有清理代码，异常传播顺序可能影响清理行为。
3️⃣ close() 方法与 GeneratorExit
生成器对象的 close() 会向生成器内部 抛入一个 GeneratorExit 异常：
def gen():
try:
yield 1
finally:
print("Cleaning up")
g = gen()
next(g) # 1
g.close() # Cleaning up
边缘行为：
如果生成器捕获了 GeneratorExit 并 没有重新抛出，Python 会 报 RuntimeError，因为 GeneratorExit 必须传播：
def gen():
try:
yield 1
except GeneratorExit:
print("Caught GeneratorExit") # ⚠️
# not re-raising
g = gen()
next(g)
g.close() # RuntimeError: generator ignored GeneratorExit
在 finally 中仍然可以清理资源，但要小心不要吞掉 GeneratorExit。
4️⃣ 异常与生成器状态的交互
生成器有三种关键状态：
GEN_CREATED：未开始迭代
GEN_RUNNING：正在执行
GEN_SUSPENDED：在 yield 处暂停
GEN_CLOSED：迭代结束或异常退出
异常传播与状态紧密相关：
next() 过程中异常 → 生成器关闭（状态变为 GEN_CLOSED）
throw() 注入异常 → 如果生成器捕获，状态仍是 SUSPENDED；否则关闭
close() → 注入 GeneratorExit → 状态关闭
边缘案例：
def g():
yield 1
yield 2
gen_obj = g()
gen_obj.throw(ValueError) # 未捕获，生成器关闭
print(list(gen_obj)) # []，生成器已关闭
5️⃣ 异常传播的微妙点总结
外部引用的生成器对象状态会因为异常被终止。
捕获 GeneratorExit 必须小心，否则可能导致 RuntimeError。
throw() 不会重置生成器，捕获异常后生成器仍然可以继续迭代。
finally 块和异常顺序可能导致资源清理不按预期工作。
旧 yield 引用不会被异常刷新，意味着在异常发生后，有些外部状态可能仍然指向“旧值”。
💡 调试小技巧：
def gen():
try:
yield 1
yield 2
finally:
print("Generator cleaning up")
g = gen()
print(next(g)) # 1
print(g.throw(ValueError, "boom")) # 抛出异常，finally 执行
可以看到 finally 会在异常传播前执行。
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