一、迭代器
对于Python 列表的 for 循环，他的内部原理：查看下一个元素是否存在，如果存在，则取出，如果不存在，则报异常 StopIteration。（python内部对异常已处理）
class listiterator(object) | Methods defined here: | | __getattribute__(...) | x.__getattribute__('name') <==> x.name | | __iter__(...) | x.__iter__() <==> iter(x) | | __length_hint__(...) | Private method returning an estimate of len(list(it)). | | next(...) | x.next() -> the next value, or raise StopIteration listiterator
二、生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator，或者生成器内部基于yield创建，即：对于生成器只有使用时才创建，从而不避免内存浪费
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
三,深浅拷贝
当进行修改时，想要保留原来的数据和修改后的数据，而在python中深浅拷贝是不一样的，特别是在数字字符串和集合在修改时差异：
在修改数据时：对于数字字符串，在内存中重新新建一份数据，集合则是修改内存中的同一份数据
对于list，tuple，dict，set中的元素，若想要进行拷贝以后的修改的话最好进行深拷贝比较不容易出错，否则还是很容易出错的。
Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果
其实这个是由于共享内存导致的结果
拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。
先看 一个非拷贝的例子
=赋值：数据完全共享（=赋值是在内存中指向同一个对象，如果是可变(mutable)类型，比如列表，修改其中一个，另一个必定改变
如果是不可变类型(immutable),比如字符串，修改了其中一个，另一个并不会变
浅拷贝：数据半共享（复制其数据独立内存存放，但是只拷贝成功第一层）
l1 = [1,2,3,[11,22,33]] l2 = l1.copy() print(l2) #[1,2,3,[11,22,33]] l2[3][2]='aaa' print(l1) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']] print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']] l1[0]= 0 print(l1) #[0, 2, 3, [11, 22, 'aaa']] print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']] print(id(l1)==id(l2)) #Flase
比较一下l2与l1的内存地址：False，说明，l2在内存中已经独立出一部分复制了l1的数据，但是只是浅拷贝，第二层的数据并没有拷贝成功，而是指向了l1中的第二层数据的内存地址，所以共享内存‘相当于‘’等号赋值’‘，所以就会有l2中第二层数据发生变化，l1中第二层数据也发生变化
如图，这就是浅拷贝的原理，l2拷贝l1的时候只拷贝了他的第一层，也就是在其他内存中重新创建了l1的第一层数据，但是l2无法拷贝l1的第二层数据，也就是列表中的列表，所以他就只能指向l1中的第二层数据
由此，当修改l1中第二层数据的时候，浅拷贝l1的l2中的第二层数据也随之发生改变
深拷贝：数据完全不共享（复制其数据完完全全放独立的一个内存，完全拷贝，数据不共享）
深拷贝就是完完全全复制了一份，且数据不会互相影响，因为内存不共享。
深拷贝的方法有
导入模块
import copy l1 = [1, 2, 3, [11, 22, 33]] # l2 = copy.copy(l1) 浅拷贝 l2 = copy.deepcopy(l1) print(l1,'>>>',l2) l2[3][0] = 1111 print(l1,">>>",l2)
由此可见深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动
