5.1 引言
在这一章中，我们通过开发新的工具来处理有序数据，继续讨论真实世界中的应用。在第二章中，我们介绍了序列接口，在 Python 内置的数据类型例如tuple和list中实现。序列支持两个操作：获取长度和由下标访问元素。第三章中，我们开发了序列接口的用户定义实现，用于表示递归列表的Rlist类。序列类型具有高效的表现力，并且可以让我们高效访问大量有序数据集。
但是，使用序列抽象表示有序数据有两个重要限制。第一个是长度为n的序列的要占据比例为n的内存总数。于是，序列越长，表示它所占的内存空间就越大。
第二个限制是，序列只能表示已知且长度有限的数据集。许多我们想要表示的有序集合并没有定义好的长度，甚至有些是无限的。两个无限序列的数学示例是正整数和斐波那契数。无限长度的有序数据集也出现在其它计算领域，例如，所有推特状态的序列每秒都在增长，所以并没有固定的长度。与之类似，经过基站发送出的电话呼叫序列，由计算机用户发出的鼠标动作序列，以及飞机上的传感器产生的加速度测量值序列，都在世界演化过程中无限扩展。
在这一章中，我们介绍了新的构造方式用于处理有序数据，它为容纳未知或无限长度的集合而设计，但仅仅使用有限的内存。我们也会讨论这些工具如何用于一种叫做协程的程序结构，来创建高效、模块化的数据处理流水线。