知识点解析：
1. Python中的迭代器与生成器概念：
- 迭代器（Iterator）是一个遵循迭代协议的对象，它允许我们对它进行遍历操作，如for循环。迭代器必须实现两个方法：__iter__()和__next__()。
- 生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，使用函数实现，通过yield语句返回数据，并在每次调用时继续执行从上次返回的yield语句后的位置开始。
2. 斐波那契数列（Fibonacci sequence）：
- 斐波那契数列是一个特殊的数列，数列中每个数字是前两个数字的和，通常起始的两个数字是0和1。
- 在编程中，斐波那契数列常被用来练习递归、迭代和生成器等编程技巧。
3. Python代码解析：
- 定义了一个名为fibonacci的生成器函数，接受一个参数n，表示要生成的斐波那契数列的长度。
- 在函数内部，使用了两个变量a和b来记录当前和下一个斐波那契数，初始值分别为0和1。
- 通过一个for循环，使用yield语句返回当前的斐波那契数a，并在每次返回后更新a和b的值，为下一次yield做准备。
- 在函数外，通过for循环遍历生成器返回的前10个斐波那契数，并通过print语句打印它们。
4. 使用生成器的优势：
- 相比于传统的列表存储方式，生成器不需要一次性计算出整个数列，而是按需生成，节省内存。
- 生成器可以处理无限序列，不会导致程序因内存溢出而崩溃。
- 生成器代码更为简洁，易于理解和维护。
5. Python中的yield关键字：
- yield关键字用于生成器函数中，用来返回一个值，并保存当前的状态，以便下一次调用时从这个状态继续执行。
- 使用yield时，函数会返回一个生成器对象，可以用在迭代语句中，依次获取yield返回的值。
6. Python中的for循环与迭代：
- 在Python中，for循环是一种基本的迭代方式，它自动遍历可迭代对象（如列表、元组、字典、集合和字符串等）中的元素。
- 在本例中，for循环用于遍历生成器函数返回的生成器对象，并逐个打印斐波那契数。
7. Python中range()函数的使用：
- range()函数用于生成一个整数序列，可接受1到3个参数，生成从第一个参数开始到第二个参数结束（不包括）的整数序列，第三个参数是步长。
- 在fibonacci函数中使用range(n)来控制生成器生成斐波那契数列的长度。
8. Python函数定义：
- def关键字用于定义一个函数，后跟函数名和一对圆括号内的参数列表（可为空）。
- 在圆括号后面的冒号表示函数体的开始，下一行缩进的代码块构成了函数的内部实现。
9. Python中的变量赋值：
- 在Python中，变量无需显式声明类型，可以直接赋值使用。
- 本例中的变量a和b使用了并行赋值的方式，一次性将两个值分别赋给两个变量。
10. Python中print()函数的使用：
- print()函数用于输出信息到控制台，可以接受多个参数，参数之间用空格隔开，默认情况下会换行。
- 在本例中，print(number)用于打印当前生成的斐波那契数。
通过本例代码，我们了解了Python中迭代器与生成器的概念，并通过斐波那契数列生成的示例代码学习了生成器函数的定义和使用。生成器提供了一种高效处理大量数据而不占用过多内存的方法，是Python中非常有用的工具。
