Python是一种流行的编程语言，它的简洁性和易于学习的特点使得它成为了初学者和专业开发人员的首选。但是，随着你对Python的深入学习，你会发现它还有很多高级功能和技巧可以提高你的编码效率和代码质量。
下面我们来看几个关于高级Python代码的例子。
迭代器
迭代器是Python中的一种常用的数据类型，它可以用于在数据集合上进行迭代。与普通的列表不同，迭代器在迭代时才会生成数据，而不是一次性将所有数据都加载到内存中。这使得迭代器更加高效，特别是在处理大型数据集合时。
下面是一个使用迭代器进行迭代的例子：
1-1在这个例子中，我们定义了一个名为MyIterator的迭代器类。这个类的构造函数接收一个数据列表，然后在__iter__方法中返完的迭代器实例。在__next__方法中，我们检查当前是否已经遍历完了所有的数据。如果是，则抛出StopIteration异常，否则返回当前的数据。
使用迭代器的好处在于，它可以帮助我们更高效地遍历数据集合。例如，我们可以使用迭代器读取大型文件的数据，而不用将整个文件加载到内存中。
生成器
生成器是Python中的一种特殊类型的迭代器，它可以帮助我们快速生成大量的数据。使用生成器，我们可以在迭代时动态生成数据，而不是一次性生成所有的数据。
下面是一个使用生成器生成斐波那契数列的例子：
1-2在这个例子中，我们定义了一个名为fibonacci的生成器函数。这个函数使用yield关键字在迭代时动态生成数据。我们使用循环不断地调用生成器函数，并在每次调用时打印生成的数据。
使用生成器的好处在于，它可以帮助我们快速生成大量的数据，而不用消耗大量的内存空间。
装饰器
装饰器是Python中的一种常用的高级技巧，它可以帮助我们在不改变原函数代码的情况下，为函数添加新的功能。
下面是一个使用装饰器计算函数执行时间的例子：
1-在这个例子中，我们定义了一个名为timeit的装饰器函数。这个函数接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数（称为包装器函数）。包装器函数在调用原函数之前和之后记录时间，并打印出函数执行的时间。
我们使用
timeit语法将装饰器函数应用到long_running_function函数上。这样，每次调用long_running_function函数时，都会打印出函数执行的时间。使用装饰器的好处在于，它可以帮助我们快速为函数添加新的功能，而不用修改原函数的代码。这使得我们可以在不改变函数功能的情况下，快速地为函数添加新的特性。
内置高级函数
Python自带了一些高级的内置函数，可以帮助我们快速完成一些常见的任务。
下面是一些常用的内置高级函数的例子：
1.map(func,iterable):对iterable中的每个元素执行func函数，并返回一个生成器。
2.filter(func,iterable):过滤iterable中符合func函数条件的元素，并返回一个迭代器。
.reduce(func,iterable):对iterable中的元素进行聚合，使用func函数作为聚合函数，并返回最终的结果。
4.sorted(iterable,key=None,reverse=False):对iterable中的元素进行排序，并返回一个列表。可以使用key函数指定排序关键字，使用reverse参数指定是否倒序排列。
下面是使用这些内置高级函数的例子：
1-4
内置高级函数可以帮助我们快速完成一些常见的任务，例如数据转换、过滤、聚合和排序等。使用这些函数，我们可以编写简洁、高效的代码。
###小结###
在本文中，我们介绍了Python中的一些高级技巧，包括迭代器、生成器、装饰器和内置高级函数。这些技巧可以帮助我们编写高效、灵活的代码。希望本文能对你有所帮助，并能提高你的编程能力。喜欢本文章的话可以点个赞来支持一下我哦。