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bisect模块能够提供保持list元素序列的支持。它使用了二分法完成大部分的工作。它在向一个list插入元素的同时维持list是有序的。在某些情况下，这比重复的对一个list进行排序更为高效，并且对于一个较大的list来说，对每步操作维持其有序也比对其排序要高效。
假设你有一个range集合：
如果我想添加一个range (250, 400)，我可能会这么做：
我们可以使用bisect()函数来寻找插入点：
bisect(sequence, item) => index 返回元素应该的插入点，但序列并不被修改。
新元素被插入到第5的位置。
weakref模块能够帮助我们创建Python引用，却不会阻止对象的销毁操作。这一节包含了weak reference的基本用法，并且引入一个代理类。
在开始之前，我们需要明白什么是strong reference。strong reference是一个对对象的引用次数、生命周期以及销毁时机产生影响的指针。strong reference如你所见，就是当你将一个对象赋值给一个变量的时候产生的：
在这种情况下，这个列表有两个strong reference，分别是a和b。在这两个引用都被释放之前，这个list不会被销毁。
Weak reference则是对对象的引用计数器不会产生影响。当一个对象存在weak reference时，并不会影响对象的撤销。这就说，如果一个对象仅剩下weak reference，那么它将会被销毁。
你可以使用weakref.ref函数来创建对象的weak reference。这个函数调用需要将一个strong reference作为第一个参数传给函数，并且返回一个weak reference。
一个临时的strong reference可以从weak reference中创建，即是下例中的b()：
请注意当我们删除strong reference的时候，对象将立即被销毁。
如果试图在对象被摧毁之后通过weak reference使用对象，则会返回None：
若是使用weakref.proxy，就能提供相对于weakref.ref更透明的可选操作。同样是使用一个strong reference作为第一个参数并且返回一个weak reference，proxy更像是一个strong reference，但当对象不存在时会抛出异常。
引用计数器是由Python的垃圾回收器使用的，当一个对象的应用计数器变为0，则其将会被垃圾回收器回收。
最好将weak reference用于开销较大的对象，或避免循环引用(虽然垃圾回收器经常干这种事情)。
提示：只有library模块中定义的class instances、functions、methods、sets、frozen sets、files、generators、type objects和certain object types(例如sockets、arrays和regular expression patterns)支持weakref。内建函数以及大部分内建类型如lists、dictionaries、strings和numbers则不支持。
通过shallow或deep copy语法提供复制对象的函数操作。
shallow和deep copying的不同之处在于对于混合型对象的操作(混合对象是包含了其他类型对象的对象，例如list或其他类实例)。
对于shallow copy而言，它创建一个新的混合对象，并且将原对象中其他对象的引用插入新对象。
对于deep copy而言，它创建一个新的对象，并且递归地复制源对象中的其他对象并插入新的对象中。
普通的赋值操作知识简单的将心变量指向源对象。
shallow copy (copy())操作创建一个新的容器，其包含的引用指向原对象中的对象。
deep copy (deepcopy())创建的对象包含的引用指向复制出来的新对象。
假定我有两个类，名为Manager和Graph，每个Graph包含了一个指向其manager的引用，而每个Manager有一个指向其管理的Graph的集合，现在我们有两个任务需要完成：
1) 复制一个graph实例，使用deepcopy，但其manager指向为原graph的manager。
2) 复制一个manager，完全创建新manager，但拷贝原有的所有graph。
Pprint模块能够提供比较优雅的数据结构打印方式，如果你需要打印一个结构较为复杂，层次较深的字典或是JSON对象时，使用Pprint能够提供较好的打印结果。
假定你需要打印一个矩阵，当使用普通的print时，你只能打印出普通的列表，不过如果使用pprint，你就能打出漂亮的矩阵结构
如果
一些基本的数据结构
译者注：普林姆算法(Prims Algorithm)是图论中，在加权连通图中搜索最小生成树的算法。
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