数学生成器的编程可以通过以下几种方式实现：
使用生成器函数
生成器函数是定义生成器的标准方法。在Python中，可以使用`yield`关键字来创建生成器函数。例如，生成斐波那契数列的生成器函数可以如下定义：
```python
def fib（）:
i, k = 1, 0
while True:
j = i + k
yield j
i = k
k = j
```
使用这个生成器函数，可以生成任意长度的斐波那契数列，例如：
```python
for fn in fib（）:
print（fn）
if fn > 10000:
break
```
使用生成器表达式
生成器表达式类似于列表推导式，但是它们返回一个生成器而不是列表。例如，生成前n个平方数的生成器表达式可以如下定义：
```python
squares_gen = （x*x for x in range（1000000））
```
使用生成器推导式
生成器推导式是生成器表达式的语法糖，可以更简洁地创建生成器。例如，生成杨辉三角的生成器推导式可以如下定义：
```python
def yanghui_triangles（）:
n, a = 1,
while n < 7:
yield a
tmp = * （n + 1）
tmp[i] = a[i - 1] + a[i]
a = tmp
n += 1
```
使用生成器类
可以创建一个生成器类来实现更复杂的生成逻辑。例如，一个生成随机数学题目的类可以如下定义：
```python
import random
class MathExerciseGenerator:
def __init__（self）:
self.operations = ['+', '-', '*', '/']
self.numbers = [random.randint（1, 100） for _ in range（10）]
def generate_question（self）:
a, b, c, d, e, f = self.numbers
op = random.choice（self.operations）
if op == '/':
d = 1 确保除数不为零
return f"{a} {op} {b} = {c} {op} {d} = {e} {op} {f}"
def generate_questions（self, num_questions）:
return [self.generate_question（） for _ in range（num_questions）]
```
使用这个类，可以生成指定数量的随机数学题目：
```python
generator = MathExerciseGenerator（）
questions = generator.generate_questions（10）
for question in questions:
print（question）
```
这些方法可以帮助你创建各种数学生成器，根据具体需求选择合适的方法即可。