資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：迭代器可以直接作用于循環的對象統稱為可迭代對象。可以被函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。這個高階函數，關鍵在于正確實現一個篩選函數。
又是日常嘮嗑的一小段
真的是非常話嘮的在下，日常給自己打點雞血吧。
昨晚和老媽聊了一整晚，所以昨天并沒有更新。
然后因為很快要開始算個稅減免的部分，對于溫飽線的在下而言，其實減免的可能就只是奶茶錢吧。
工作的本質是賺錢，我也很想在30歲之前完成財務自由。
所以要更加努力的賺錢錢，想變成自由職業者（我媽最看不上的那種），然后盡可能的獨立吧。無論是財務還是心理，還是有點太軟弱了。
當你覺得辛苦的時候，那就是你在變好的時候！
列表生成式上一次學到Python的高級特性，迭代不同于其他語言的for循環中的下標循環。雖然python也提供了相應的方式，但是精簡才是python的精髓。
列表生成式即List Comprehensions，是Python內置的非常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。
列表生成式-->將生成式放在for循環前，然后for循環之后還可以加入if判斷(真的是相當的簡單粗暴了，是一個用方括號的朋友，畢竟是可以從一個list到另一個list。
原來需要用循環處理的問題，現在用一句簡單的生成式代碼解決。
看廖大神的例子，還可以雙重循環，可以生成全排列。
[m + n for m in "ABC" for n in "XYZ"] ["AX", "AY", "AZ", "BX", "BY", "BZ", "CX", "CY", "CZ"]
for循環其實可以同時使用兩個甚至多個變量，比如dict的items()可以同時迭代key和value
列表生成式也可以使用兩個變量來生成list
做個作業
生成器在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。
創建生成器的辦法有很多。
把列表生成的[]改成()，就創建了一個generator。
如果要打印g的內容，只能用next()函數，獲得下一次的返回值。
generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。
但是正常來說，我們還是使用for循環來進行打印，這樣不需要調用next()函數，也不需要關心StopInteration的錯誤。
generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。
比如，斐波那契數列（我還挺喜歡這個名字的，蜜汁...）
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return "done"
#用函數進行打印
此處的賦值語句要注意。
a, b = b, a + b
相當于
t = (b, a + b) # t是一個tuple a = t[0] b = t[1]
不必顯式寫出臨時變量t就可以賦值。
此處的fib()函數邏輯非常類似generator，此時將print(b)改成yield b就可以把函數變成生成器。
yield關鍵詞很重要，是變成generator的關鍵。
generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。
楊輝三角的作業后面補上，算法真的是硬傷。
迭代器可以直接作用于for循環的對象統稱為可迭代對象：Iterable。
一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象。
生成器不但可以作用于for循環，還可以被next()函數不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。
生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數。
這一章節，emmm，很多概念性的東西。但是還是很厲害的，Iterator的數據流是有序的，但是可能是無限的。對于list而言，不太可能存儲無限的數據。
函數式編程又開始新的大章節啦，因為落后了好幾天的進度，所以一定要抓緊學習啦~
高階函數Higher-order function變量可以指向函數
一般而言，abs()是函數，abs(1)是函數調用。
我們常常使用 b = abs(1) 將函數結果賦給變量，但是如下
b = abs
則是將函數賦給變量，這個是可行的。
且變量指向了函數之后，可以使用變量來調用函數。
函數名也是變量
所以在設定變量賦值的時候，要注意不要覆蓋了函數名
傳入函數
函數可以接收另一個函數做為參數，這種函數稱為高階函數
【十分的抽象了！】
map()和reduce()是倆Python的內建函數。
map()
map()接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable,map()將傳入的函數一次作用到序列的每個元素，并將結果做為Iterator 返回。
**雖然循環也可以完成map()的操作，但是map()可以方便看清運算的需求。
map()僅僅用一行代碼，就完成了復雜的運算。
reduce()
reduce()把一個函數作用在一個序列上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算
計算效果就是
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)fliter
Python內建的filter()函數用于過濾序列。
filter()這個高階函數，關鍵在于正確實現一個“篩選”函數。
下面是廖大神的關于素數的示范
其中輸出結果是無序數列，所以要有一定限制條件。
輸出的Iterator是惰性計算的數列，所以可以簡潔的輸出全體素數，自然數等。
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