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這樣處理主要是 Lazy 求值的做法
設想一些應用場景，你需要對1000萬個斐波那切數相加求和。
一種方法是先用一個列表，寫一個函數，直接生成1000萬個個斐波那切數，然后再把1000萬個存儲，然后迭代這個list的每一個數進行疊加求和。(先生成，再處理)
另外一種方式就是，寫一個能按照要求，每次生成一個斐波那切數函數，求和的過程為每調用函數，生成一個斐波那切數，然后進行求和一次。(一邊生成一遍處理)
第二種方法，就是一種 lazy 的方式，也就是 python 慣用的 generator
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首先關于問題里面引用的那句話：不要這樣理解，會把自己繞進去，而且也不準確。
這個問題要往簡單來看。對于一個簡單的 list comprehension?[x**2 for x in range(10)]，它等價于：
l?=?[]for?x?in?range(10): ????l.append(x**2)
所以，list comprehension 只是一個語法糖，能讓容器的初始化變得更加簡潔，但它本質上還是在往容器里不斷塞東西。（當然，由于這個語法存在，python 也可以針對性的優化性能，性能會比自己?append?好一些）
List comprehensions provide a concise way to create lists.
List comprehensions 提供了一種簡潔明了的方式來創建?list。
來自?python 官方文檔
它跟 generator 概念不一樣，如果要說的話，迭代器（iterator）可能才是描述?x**2 for x in range(10)?這種語法的正確方法，雖然它的名字確實叫做?generator expression。
其次，什么是 generator。
這個概念本身是很晦澀，如果初學不要強行理解。
簡單說它就是一個數據生成器，或者精確點說，它是個調用者可控的迭代器（iterator），僅此而已。
Generator 函數就像一個扭蛋機，使用者每次投入一枚硬幣它就吐出一顆扭蛋。
扭蛋機不知道也不關心使用者是誰
使用者不知道也不關心下次吐出的扭蛋是什么
當使用想要扭蛋的時候就投幣，立即就會出一個扭蛋，或者告訴他已經沒有庫存了
當使用者不需要扭蛋的時候，他就可以一直無視這個扭蛋機
這樣設計的好處是，耦合低和可控。
至于 generator 的高級用法，比如模擬 coroutine 什么的，可以暫時無視。
最后，關于?map、filter?等函數的設計思路。
從 generator 的特性可以看出，它所能表達的只能是一種順序輸出的情況，無法后悔，除非從頭開始。
這就像一條工廠的流水線，只能向前不能后退。
如果我們有這樣一條流水線，我們能做什么呢？
流水線的入口接著一個 generator，源源不斷的從 generator 輸出到流水線
我們可以對流水線上的東西進行加工，一塊鋼板在上面銼一下變成某米的后蓋，這就是?map
我們可以把流水線上的殘次品扔掉，這就是?filter
流水線生產是工業時代智慧體現，能夠將執行效率做到最高，并且流水線上各個環節都沒有耦合性，它的合理性相當明顯。
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