用通俗的语言讲解一下PYTHON的迭代器、生成器和装饰器，要求语言有类比，有具体应用案例

好的，我可以解释一下Python的迭代器、生成器和装饰器。

迭代器是一种Python对象，它可以遍历序列、集合或其他可迭代对象。我们可以把像列表、元组、字符串这些可以迭代的对象称为可迭代对象。一个迭代器必须实现两个方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()方法返回迭代器对象本身，__next__()方法返回序列中下一个对象，当没有更多的元素时，它会引发一个StopIteration的异常。

生成器也是一种Python对象，它是实现迭代器的一个更加简单的方法。Python中，生成器可以使用yield语句来定义，它可以像函数一样被调用，但是每次返回时，它会记住它的状态，以便下一次从它离开的位置继续执行。即，生成器会自动实现__iter__()和__next__()方法，不需要手动去实现。比如，我们可以实现一个生成斐波那契数列的函数：

def fib(n):
a = 0
b = 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a+b

这个函数可以用来生成斐波那契数列的前n个数，我们可以这样调用：

for i in fib(5):
print(i)

这样就可以将前5个斐波那契数列打印出来。

同时也可以创建带参数的生成器函数：

def create_gen(x):
for i in range(x):
yield i

gen = create_gen(4)

print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

这样我们就可以使用generate来创建一个迭代对象，每次根据yield的结果输出下一个值。

而装饰器则是一种特殊的函数，可以对函数进行增强或修改。它可以在不改变原有函数的情况下对其进行扩展或修改。可以理解为把一个函数，通过在函数定义前加上@decorator的方式，来使用一个函数来对它进行装饰。比如，我们可以定义一个记录函数执行时间的装饰器：

import time

def timeit(func):
def wrapper():
start = time.time()
func()
end = time.time()
print('used:', end-start, 'seconds.')

return wrapper

@timeit
def func1():
time.sleep(1)

func1()

当我们使用@timeit来装饰func1函数时，它会自动记录func1函数的执行时间。

这就是Python的迭代器、生成器和装饰器，它们不仅能让代码变得更加简洁，同时也能增强Python的编程功能。