切片（slice）
切片提供了一种对list列表，tuple元组，str字符串，新的获取方式，以往使用下标或者索引的操作可以被代替。
语法：对象[a:b:c] 代表从a开始检索（当从0开始检索时可省略），到b结束，但不包括b，c代表步长。
迭代（Iteration）
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。
在python中用for...in...来迭代
list和tuple迭代
L=[1,2,3,4,5]
for l in L:
print(l)‘
dict迭代
key迭代
L={'a':1,'b':2,'c':3}
for key in L:
print(key)
value迭代
L={'a':1,'b':2,'c':3}
for value in L.values():
print(value )
也可key value同时迭代，使用到items（）函数。
for k, v in L.items()
生成器
在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
列表的容量有限，会受到内存的限制，生成器解决了这一问题，生成器中保留着得到列表所有元素的算法，当需要时可以用next（）函数一一生成元素，也可通过for循环一次性得到查看所有生成元素。
简而言之，生成器中保留的是算法，而非元素，使用时生成器可使用next（）函数来调用生成器内部的算法计算出各个元素。
迭代器 Iterator
迭代器是一种状态对象，不使用时处于休眠状态，当调用next（）函数时，迭代器会退出休眠状态，去取下一个值。迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
但集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等并不是迭代器，根据迭代器的含义可以认为迭代器对象都是一个未知的数据流，数据流的大小长度未知，只有通过next（）函数才能知道下一个元素或者下一个元素是否存在，而集合数据类型是已知的对象，其长度和大小已知。集合数据类型可以通过函数iter（）来转换为迭代器对象。