在Python编程中，如何利用生成器（generators）来提升代码的清晰度和效率？请结合具体案例说明。

生成器是Python中一种特殊的迭代器，它允许我们定义一个可以遍历的函数，但又不会一次性把所有的值都加载到内存中，这使得生成器在处理大量数据时特别有用。《流畅Python中文版：编程清晰、简洁与高效》一书中详细讲解了生成器的原理和使用，非常适合希望提升自己编写清晰、高效代码的Python程序员学习。

参考资源链接：[流畅Python中文版：编程清晰、简洁与高效](https://wenku.csdn.net/doc/5g46gay01o?spm=1055.2569.3001.10343)

举个例子，假设我们需要处理一个非常大的文件，我们想要逐行读取文件内容并进行某种处理。如果不使用生成器，我们可能会一次性将文件内容加载到一个列表中，然后再对列表进行迭代处理。这种方法在文件非常大时会消耗大量内存。而使用生成器，我们可以逐行读取并处理，从而大大减少内存的使用。

下面是一个使用生成器来逐行读取大文件内容并打印每行字数的示例代码：

    def read_large_file(file_obj):
        while True:
            data = file_obj.readline()
            if not data:
                break
            yield data

    def count_words_in_file(file_path):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
            for line in read_large_file(file_obj):
                words = line.split()
                print(len(words))

    count_words_in_file('large_file.txt')

在这个例子中，`read_large_file` 函数是一个生成器，它会逐行读取文件，每次返回一行数据。这种方式非常高效，因为它不会一次性将整个文件加载到内存中。`count_words_in_file` 函数使用了生成器，并对每一行进行了处理，即计算并打印出每行的单词数量。

通过使用生成器，我们不仅使代码更加清晰和高效，还能够处理比系统可用内存大得多的数据集。这样，我们就可以专注于实现业务逻辑，而不必担心内存问题。对于希望提升代码质量和性能的Python开发者来说，《流畅Python中文版：编程清晰、简洁与高效》是必读的参考书籍。

参考资源链接：[流畅Python中文版：编程清晰、简洁与高效](https://wenku.csdn.net/doc/5g46gay01o?spm=1055.2569.3001.10343)