AI 摘要：作者 Ruslan 探讨了生成器（Generators）的实用性和闭包（Closures）的替代方案，通过一个移动平均计算的例子对比了两者的实现方式，并分享了个人对生成器语法适应性的思考。

1. 引言
• 作者 Ruslan 表达了对生成器适用场景的探索兴趣（2025年5月16日）。
• 提出闭包可能在某些任务中替代生成器的观点。

2. 代码示例：闭包实现移动平均计算
• 定义 calculateMovingAverage 函数，返回一个闭包函数。
• 闭包内部逻辑：
• 检查数据边界（windowStart > values.length-1 时返回 undefined）。
• 滑动窗口截取数据并计算平均值（slice + reduce）。
• 通过 nextAverage() 逐步获取计算结果，并在点击事件中更新 UI。

3. 生成器与闭包的对比
• 隐式对比：生成器（未展示代码）可能提供更简洁的状态管理（如 yield）。
• 闭包需显式维护状态（如 windowStart 变量）。

4. 结论与个人体会
• 作者逐渐适应生成器的语法设计（“ergonomics is growing on me”）。
• 暗示生成器在复杂状态场景下更具优势，但未深入展开。

Alex MacArthur

I think the ergonomics of generators is growing on me.

I took a stab at getting more familiar with iterators, iterables, and generators. I think I'm starting to like the ergonomics.