什么是常用函数？经常使用又经常忘记的函数就是常用函数。
下图中展示了本文内容的脉络。本文仅仅作为 Python 的使用笔记，不涉及 python 虚拟机的内部实现。
有句话说，当你想针对迭代器做某些操作的时候，你就应该去看看 itertools 模块中是不是有你想用的功能。如果有也相应的功能，就不要重复造轮子了，因为你实现的百分之99.99没有 itertools 的效率高。itertools 模块内的函数（或者类）都非常常用，这里只是介绍几个作为代表：
chain(iter1, iter2, ...)：将多个迭代器连接起来，生成一个大的迭代器（使用 yield from 也可以实现类似的功能）dropwhile(callable, iter)：该函数从迭代器 iter 头反复调用 callable 函数，丢弃掉所有满足条件的元素，直到遇到第一个不满足条件的元素。在学习 Python 的过程中，总会遇到与其他语言不太相同的元素，yield 关键字就是其中之一。随着 Python 2.5 加入 yield，一直到 PEP 380 为 Python 3.3 加入 yield from，这个关键字的能力在 Python 中不断地增强。今天就介绍一下强大的 yield 究竟是什么，为什么使用以及究竟该怎么用。
提到 yield 就不得不首先讲到生成器。生成器的概念在 Python 2.2 中首次出现，之所以引入生成器，是为了实现一个在计算下一个值时不需要浪费空间的结构。这么说可能不好理解，但是我们可以通过一个例子来说明问题。
假如你需要返回一个从 1 到 $N$ 的列表，从而将其作为自己的 range 函数，那么你在 Python 中很可能会这么写：
def my_range(N):
index = 0
my_list = []
while index < N:
my_list.append(index)
index += 1
return my_list
当然，上面这段代码看起来毫无问题也能满足要求。但是，如果你需要一个非常非常大的列表，使得 $N$ 值设定的非常大。使用上面的 my_range 返回的结果可能会超出计算机的内存，从而使其不能成功运行。
为了避免超出内存的问题，我们需要一个更加智能的 return 功能，它能够每次返回一个结果，并且在函数的内部记录返回结果时的状态，使得下一次能够在此基础上运行。这样的话，我们就可以在节省内存的前提下实现上述的 my_range 函数。yield 关键字的引入正是为了解决这种问题。
在大部分的编程语言中，我们都要接触迭代器的概念。迭代器（iterator）有时又称游标（cursor），它提供了一种遍历容器的接口，使得使用者无需关心容器的内部实现。在 Python 中，凡是可以使用 for 遍历的结构（例如 list, dict, str, tuple），全部都提供了迭代器接口。然而，我们经常需要创建一些新的类型或者结构，并让它支持 for 语句的遍历。这时候我们需要为新的类型实现一个自定义的迭代器接口。
在 Python 中为一个类添加迭代器共需三个步骤：
__iter__() 方法，该方法返回迭代器本身。next()（在 python3 中是__next__()）方法，该方法返回容器中的下一个元素，并且在超出下标范围时抛出 StopIteration 异常。Python 为了保持语言的简洁，仅仅为用户提供了几种简单的数据结构：int, float, str, list, dict 和 tuple。不同于编译型语言 C/C++，在 Python 中，我们往往不需要关心不同类型的变量在解释器内部的实现方式。例如，对于一个长整形数据，我们在 Python 2 中可以直接写成 a=123456789012345L，而不用去考虑变量 a 占了几个字节。这种抽象的方式为程序的编写提供了足够的支持，但是在某些情况下（比如读写二进制文件，进行网络 Raw Socket 编程）的时候，我们需要一些其他模块来实现我们关于变量长度控制的需求。
当我们在 Python 中跟二进制数据打交道的时候，就要用到 struct 这个模块了。struct 模块为 Python 与 C 的混合编程，处理二进制文件以及进行网络协议交互提供了便利。理解这个模块主要需要理解三个函数：
struct.pack(fmt, v1, v2, ...)
struct.unpack(fmt, string)
struct.calcsize(fmt)
第一个函数 pack 负责将不同的变量打包在一起，成为一个字节字符串，即类似于 C 语言中的字节流。第二个函数 unpack 将字节字符串解包成为变量。第三个函数 calsize 计算按照格式 fmt 打包的结果有多少个字节。这里打包格式 fmt 确定了将变量按照什么方式打包成字节流，其包含了一系列的格式字符串。这里就不再给出不同格式字符串的含义了，详细细节可以参照 Python Doc (struct).
下面的代码在64位机器上会输出多少呢？
# include <iostream>
struct Foo {
void bar() const { }
};
int main() {
std::cout << sizeof(&Foo::bar) << std::endl;
}
我想如果你没关注过这个问题，你一定会毫不犹豫的回答8。 如果这是你的回答，这篇文章你可以继续读下去了。
首先郑重声明一下，这篇文章转载自这里。
