Python生成器推斷是一種方便高效的迭代器，可以在需要時動態生成數據并返回，而不需要一次性將所有數據都存儲在內存中。下面用實例來展示如何使用生成器推斷：

def my_generator(num):
for i in range(num):
yield i * 2
my_nums = my_generator(5)
for num in my_nums:
print(num)

在這個例子中，我們定義了一個my_generator函數，它接受一個參數num，并通過yield語句每次返回一個乘以2的值。在主程序中，我們調用my_generator函數并獲得一個生成器對象my_nums。然后我們使用for循環遍歷這個生成器，并逐個輸出。

使用生成器推斷的好處是顯而易見的：它可以節約內存，并且能夠在需要時動態生成數據。下面再來看一個更復雜的例子：

def fibonacci(num):
a, b = 0, 1
for i in range(num):
yield a
a, b = b, a+b
my_fib = fibonacci(10)
for num in my_fib:
print(num)

這個例子中我們定義了一個斐波那契數列的生成器函數，通過for循環和yield語句返回數列中的每一項。當我們調用這個函數時，它會返回一個生成器對象my_fib，然后我們使用for循環遍歷這個對象，并一次輸出數列中的每一項。

總結起來，Python生成器推斷是Python中非常強大的一個功能，它可以幫助我們更加高效的處理數據，減少內存的占用，以及動態生成數據。對于數據處理和算法設計方面的問題，使用生成器推斷是一個非常合適的選擇。