引言：
在Python中，理解可迭代对象、迭代器、生成器和装饰器的概念是非常重要的，这些概念构成了Python中处理数据和函数的高级特性。
可迭代对象
可迭代对象(Iterable)是指那些可以使用iter()函数来获取迭代器的对象。常见的可迭代对象包括列表、元组、字符串等。
# 列表是可迭代对象
my_list = [1, 2, 3]
it = iter(my_list) # 获取迭代器
print(next(it)) # 输出: 1
print(next(it)) # 输出: 2迭代器
迭代器(Iterator)是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器有两个基本的方法：__iter__()和__next__()。
class MyDatas:def __init__(self, n):self.datas = [i for i in range(1, n + 1)]self.current_index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current_index >= len(self.datas):raise IndexErrorelse:current = self.datas[self.current_index]self.current_index += 1return currentmd = MyDatas(5)
print(isinstance(md, Iterable), isinstance(md, Iterator))
try:for i in md:print(i)
except IndexError as e:print(f"超出索引范围")生成器
生成器(Generator)是一个用于创建迭代器的简单而强大的工具。生成器函数允许你声明一个像迭代器那样的行为，不需要编写__iter__()和__next__()方法。生成器使用yield语句来返回一个值，同时记住它的位置，以便下次迭代时从上次离开的位置继续执行。
# 生成器函数
def my_gen(): n = 1 print('first') yield n n += 1 print('second') yield n n += 1 print('last') yield n # 使用生成器
for item in my_gen(): print(item)装饰器
装饰器(Decorator)本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能。装饰器通过@符号来应用。
datas1 = [random.randint(1,1000) for i in range(10000)]
datas2 = datas1.copy()def time_cost(f):def calc():start = time.time()f()print(f"时间开销为{time.time() - start}")return calc@time_cost
def my_sort1():datas1.sort()print(datas1)my_sort1()@time_cost
def my_sort2():datas3 = sorted(datas2)print(datas3)my_sort2()