构建有效的机器学习 (machine learning)流水线通常需要处理大量数据集和管理复杂的工作流。标准Python虽然能够胜任，但某些高级功能能显著提升效率和可维护性。本章重点介绍这些专门应用于机器学习流水线的Python结构。

您将学习使用高级生成器技术和协程来实现内存高效的数据处理。我们将涵盖上下文 (context)管理器在流水线阶段中用于可靠资源管理的应用，例如文件操作或模型连接。此外，您将看到函数式编程模式（如 map、filter）以及高阶函数和闭包的应用如何生成更清晰、更可重用的数据转换代码。我们还将使用迭代器和 itertools 模块进行复杂序列操作。最后，您将通过构建一个数据流水线组件来实践这些知识点。