迭代器：迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问完结束。迭代器只能往前不会后退

　　　　迭代：更新换代（重复）的过程，每次的迭代都必须基于上一次的结果

　　　　迭代器：迭代取值的工具

　　　　使用迭代器的原因：提供了一种不依赖于索引取值的方式

　　　　可迭代对象：

　　　　　　　　只有内置__iter__方法和__next__的都可以叫做可迭代对象

>>> list=[1,2,3,4]

>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象

>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素

1

>>> print (next(it))

2

>>> 

使用for循环进行遍历：

list=[1,2,3,4]

it = iter(list)    # 创建迭代器对象

for x in it:

    print (x, end=" ")

　　　　　StopIteration：这个异常用于标示迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在__next__中我们可以设置在完成指定循环次数后触发StopIteration异常来结束迭代...

生成器：在python中，使用了yield的函数被称为生成器，跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解就是生成器就是迭代器，在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数就会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值，并在下一次执行next方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的就是迭代器对象

import sys

def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契

    a, b, counter = 0, 1, 0

    while True:

        if (counter > n):

            return

        yield a

        a, b = b, a + b

        counter += 1

f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成

while True:

    try:

        print (next(f), end=" ")

    except StopIteration:

        sys.exit()

内置函数：

　　　　abs：求绝对值

　　　　all：只要可迭代对象中有一个为False就返回False

　　　　any：只要可迭代对象中有一个为True就返回True

　　　　locals：当前语句无论在哪个位置，就会返回哪个位置所存储的所有名字

　　　　globals：无论在哪里查看的都是全局名称空间

　　　　callable：可调用的（可以加括号执行相应的功能）

　　　　dir：获取当前对象名称空间里面的名字

　　　　divmod：分页器

　　　　enumerate：枚举

　　　　eval，exec：推荐使用exec返回字符串内部的逻辑表达式

　　　　isinstance：该方法判断对象是否属于某个数据类型

　　　　pow：数学表达式

　　　　round：保留几位小数

面向过程编程：这是一种思想（流水线思维），过程就是解决问题的步骤，面向过程的设计就好像是设计了一条工业流水线，是一种机械式的思维方式。

　　　　优点：程序结构清晰、可以把复杂的问题简单化，流程化。

　　　　缺点：可扩展性差，要是改动一个地方很可能要该多个地方，牵一发动全身