1.assert:python assert断言是声明其布尔值必须为真的判定，如果发生异常就说明表达示为假。可以理解assert断言语句为raise-if-not，用来测试表示式，其返回值为假，就会触发异常。

2.

容器(container)

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，

容器中的元素可以逐个地迭代获取，

可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。

通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中

(也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象)在Python中，常见的容器对象有：

list, deque, ....

set, frozensets, ....

dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ....

tuple, namedtuple, …

str

容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。

从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，

比如 list，set，tuples都是容器对象：

d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}

assert 1 in d

尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，

但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，

当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如：Bloom filter，

虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，

因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。

可迭代对象(iterable)

>>> x = [1, 2, 3]

>>> y = iter(x)

>>> z = iter(x)

>>> next(y)

1

>>> next(y)

2

>>> next(z)

1

>>> type(x)

>>> type(y)

这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，

并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，

set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，

该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。

迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。

可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。

迭代器(iterator)

那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，

任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器，

__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，

则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。

所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。

有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。

生成器(generator)

生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，

生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。

它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，

只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器(反之不成立)，

因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：