Python生成器表達式是一種簡潔的創建生成器的方法，它允許你在一行代碼中生成一個生成器。生成器表達式在需要處理大量數據或懶加載數據的場景下非常有用，因為它們只在需要時生成數據，從而節省內存。

要增強程序擴展性，可以使用以下方法：

1. 使用函數作為參數：將生成器表達式的創建過程封裝到一個函數中，這樣可以在需要時輕松地替換或修改生成器表達式。例如：

def create_generator(data, func):
    return (func(item) for item in data)

data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用生成器表達式計算平方
squared_generator = create_generator(data, lambda x: x ** 2)

for num in squared_generator:
    print(num)

2. 使用可擴展的數據結構：使用如列表、集合、字典等數據結構來存儲和管理數據。這樣可以在需要時輕松地添加、刪除或修改數據，從而提高程序的擴展性。例如：

data = {
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
}

# 使用生成器表達式計算每個子列表的和
sum_generator = (sum(sublist) for sublist in data.values())

for total in sum_generator:
    print(total)

3. 使用模塊化和可重用的代碼：將生成器表達式的創建過程分解為多個模塊化的函數或類，這樣可以在需要時輕松地重用這些模塊。例如：

# generator_utils.py
def filter_data(data, condition):
    return (item for item in data if condition(item))

def map_data(data, func):
    return (func(item) for item in data)

# main.py
from generator_utils import filter_data, map_data

data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用生成器表達式過濾偶數并計算平方
filtered_and_squared_generator = filter_data(map_data(data, lambda x: x ** 2), lambda x: x % 2 == 0)

for num in filtered_and_squared_generator:
    print(num)

通過這些方法，你可以使生成器表達式更具擴展性，從而提高程序的可維護性和可重用性。