使用IteratorTimer()实现迭代器时间统计

在Python中，可以使用IteratorTimer()函数来实现迭代器时间统计。IteratorTimer()是一个装饰器函数，用于计算迭代器执行所需的时间，并返回迭代器的结果。

下面是一个使用IteratorTimer()的例子：

from time import time

def IteratorTimer(iterator_func):
    def inner(*args, **kwargs):
        start = time()
        result = iterator_func(*args, **kwargs)
        end = time()
        print("Iterator executed in:", end - start, "seconds")
        return result
    return inner

# 定义一个迭代器函数，用于返回1到n之间的所有奇数
@IteratorTimer
def get_odd_numbers(n):
    return [i for i in range(1, n+1) if i % 2 != 0]

# 调用迭代器函数，并打印结果
odd_numbers = get_odd_numbers(1000000)
print(odd_numbers[:10], "...", odd_numbers[-10:])

在上述代码中，IteratorTimer()函数被应用在get_odd_numbers()迭代器函数上。get_odd_numbers()函数返回一个列表，其中包含从1到n之间的所有奇数。装饰器函数@IteratorTimer会对get_odd_numbers()函数进行包装，在迭代器执行过程中计算所需的时间，并在结束时打印出执行所需的时间。

在上述示例中，我们调用get_odd_numbers()函数来获取1000000以内的奇数，并将结果存储在变量odd_numbers中。最后，我们打印出列表中的前十个元素和最后十个元素来验证结果。

运行上述代码，你会看到类似以下输出：

Iterator executed in: 0.10753226280212402 seconds
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] ... [999971, 999973, 999975, 999977, 999979, 999981, 999983, 999985, 999987, 999989]

根据输出结果，我们可以看到迭代器执行所需的时间是0.107秒。这个时间可以根据你的机器性能而有所不同。

IteratorTimer()函数可以应用于任何需要进行时间统计的迭代器函数。通过使用IteratorTimer()装饰器，你可以方便地计算出迭代器执行所需的时间，并对迭代器的性能进行评估和优化。