09-11-周四_16-52-32

2025-09-11 16:52:33 +08:00
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--- a/project07/01.迭代器与生成器.md
+++ b/project07/01.迭代器与生成器.md
@@ -0,0 +1,252 @@
+# 可迭代对象
+
+## 什么叫做迭代
+
+通过之前的学习，我们已经知道对于**list、tuple、str**等类型的数据，我们可以使用`for i in xxx`的语法进行循环取值，我们把这样的过程称之为**遍历**，也叫做**迭代**
+
+如下：
+
+```python
+li = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
+for i in li:
+    print(i)
+
+str = "hello,world"
+for j in str:
+    print(j)
+
+dic = {'name': 'nls', 'age': 18, 'job': 'teacher'}
+for k,v in dic.items():
+    print(k,v)
+# ......
+```
+
+Q：整数类型可以迭代吗？可以动手试一下....
+
+## 如何判断一个对象是否可迭代
+
+我们可以用Python中内置的`isinstance()`方法来判断某个对象是**Iterable对象**，也可以称之为**可迭代对象**
+
+```python
+# 字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环，说明他们都是可迭代的
+from collections.abc import Iterable
+
+l = [1, 2, 3, 4]
+t = (1, 2, 3, 4)
+d = {1: 2, 3: 4}
+s = {1, 2, 3, 4}
+a = 100
+
+print(isinstance(l, Iterable))
+print(isinstance(t, Iterable))
+print(isinstance(d, Iterable))
+print(isinstance(s, Iterable))
+print(isinstance(a, Iterable))
+
+# Output:
+True
+True
+True
+True
+False
+```
+
+# 迭代器
+
+ Python 中，**迭代器**是一种用于遍历集合（如列表、元组、字典等）中元素的对象。
+
+可迭代对象通过`__iter__`方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。
+
+上面讲到迭代是访问集合元素的一种方式。而迭代器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。迭代器只能往前不会后退。
+
+**那么也就是说，一个具备了`__iter__`方法的对象，就是一个可迭代对象。**
+
+```python
+l = [1, 2, 3, 4]
+t = (1, 2, 3, 4)
+d = {1: 2, 3: 4}
+s = {1, 2, 3, 4}
+
+print(dir(l))
+print(dir(t))
+print(dir(d))
+print(dir(s))
+```
+
+## 迭代器的本质
+
+我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程，发现每迭代一次（即在for...in...中每循环一次）都会返回对象中的下一条数据，一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。那么，在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据，以便每次迭代都可以返回下一条数据。我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为**迭代器(Iterator)**。
+
+## 迭代器协议
+
+迭代器遵循迭代协议，内部主要定义了`__iter__()`和`__next__()`两个方法
+
+- `__iter__()`方法用于初始化一个迭代器，返回迭代器本身
+
+- `__next__()`方法用于迭代下一个数据。当没有元素可返回时，抛出 `StopIteration` 异常。
+
+## 初始化迭代器
+
+```python
+list1 = [1,2,3,'a','b','c']
+
+list_iter = list1.__iter__()    # list是可迭代对象，这里我们调用iter方法初始化一个迭代器list_iter
+item = list_iter.__next__()     # 这里通过next方法来获取下一个数据
+print(item)
+item = list_iter.__next__()
+print(item)
+item = list_iter.__next__()
+print(item)
+item = list_iter.__next__()
+print(item)
+item = list_iter.__next__()
+print(item)
+item = list_iter.__next__()
+print(item)
+```
+
+如果超出迭代范围，会触发**StopIteration**异常。我们可以加上异常处理，取完值后自动停止
+
+```python
+list1 = [1,2,3,'a','b','c']
+
+list_iter = list1.__iter__()
+while True:
+    try:
+        print(next(list_iter))		# 这里是next方法的另一种写法
+    except StopIteration:
+        print('迭代完成')
+        break
+```
+
+## 如何判断一个对象是迭代器
+
+我们同样可以用内置的`isinstance()`方法来判断某个对象是否是**Iterator 对象(迭代器)**
+
+```python
+from collections.abc import Iterator
+list1 = [1,2,3,'a','b','c']
+
+list_iter = list1.__iter__()
+
+print(isinstance(list1, Iterator))
+print(isinstance(list_iter, Iterator))
+print(isinstance(iter(list1), Iterator))	# 初始化迭代器的另一种方法
+
+# Output:
+False
+True
+True
+```
+
+## for循环的本质
+
+我们常用的for循环其实本质上就是迭代器协议的一种具体实现，为我们提供了一个遍历的迭代元素的方法。
+
+**工作原理：**
+
+当你使用 `for` 循环遍历一个可迭代对象时，实际上发生了以下几个步骤：
+
+1. **调用 `__iter__()`**：
+   - `for` 循环首先调用对象的 `__iter__()` 方法，获取一个迭代器对象。
+2. **调用 `__next__()`**：
+   - 然后，`for` 循环在迭代器上反复调用 `__next__()` 方法，以获取下一个元素。
+3. **处理 `StopIteration`**：
+   - 一旦 `__next__()` 抛出 `StopIteration` 异常，`for` 循环停止迭代。
+
+# 生成器
+
+生成器是 Python 中一种特殊的迭代器，允许你以一种简单而高效的方式生成序列。
+
+## 生成器的原理
+
+**状态保持**：生成器通过 `yield` 语句保存函数的状态。在每次调用生成器时，函数会从上一个 `yield` 语句的下一行继续执行，而不仅仅是从函数的开始处执行。
+
+**迭代器接口**：生成器实现了迭代器协议，因此可以使用 `for` 循环进行遍历。
+
+## 生成器函数
+
+生成器也是一个函数，但与普通函数不同的是，它使用 `yield` 语句来返回值。每次调用生成器函数时，它会从上次 `yield` 的地方继续执行，直到遇到下一个 `yield` 或函数结束。
+
+所以说，如果一个函数中使用yield来返回值，那么可以认为这是一个生成器函数
+
+并且调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个迭代器。每一次获取这个迭代器值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
+
+```python
+def numbers(n):
+    """生成从 1 到 n 的自然数"""
+    for i in range(1,n+1):
+        yield i
+
+for i in numbers(10):
+    print(i)
+```
+
+## 惰性求值
+
+生成器在需要时生成值，而不是一次性计算和返回所有值。这可以节省内存，特别是处理大型数据集时。
+
+### 案例：重生之我在早餐店卖包子
+
+我重生了，重生在了高考的前一天，由于上一世我参加了高考最后只能上个大专，毕业了一事无成。这一生，我要成为商业巨头......
+
+一抬头，有一个卖包子的店铺正在转让，我决定从这里开始我的梦幻人生...
+
+言归正传，如果卖包子，那么我一下子生成100笼包子，没地方放的同时还容易坏。我们可不可以等到有顾客下单的时候再去生成？
+
+```python
+def produce():
+    # 生产包子
+    for i in range(1,100):
+        yield f'生产了第{i}笼包子'
+
+produce_g = produce()
+print(produce_g.__next__())
+print(produce_g.__next__())
+print(produce_g.__next__())
+
+# 顾客下单了，需要5笼包子
+for i in range(5):
+    print(produce_g.__next__())
+    
+# Output:
+生产了第1笼包子
+生产了第2笼包子
+生产了第3笼包子
+生产了第4笼包子
+生产了第5笼包子
+生产了第6笼包子
+生产了第7笼包子
+生产了第8笼包子
+```
+
+## send
+
+send 获取下一个值的效果和next基本一致
+只是在获取下一个值的时候，给上一yield的**位置**传递一个数据
+使用send的注意事项
+
+- 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
+- 最后一个yield不能接受外部的值
+
+```python
+def generator():
+    print(123)
+    content = yield 1
+    print('欢迎来到',content)
+    print(456)
+    yield 2
+
+g = generator()
+ret = g.__next__()
+print('***',ret)
+ret = g.send('英格科技')
+print('***',ret)
+
+# Output:
+123
+*** 1
+欢迎来到 英格科技
+456
+*** 2
+```
--- a/project07/[任务书]验证码生成系统.md
+++ b/project07/[任务书]验证码生成系统.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# 验证码生成系统
+
+## 需求
+
+- 编写函数生成随机6位验证码，要求验证码的组成有0-9, a-z, A-Z
+
+## 参考代码
+
+```python
+import random
+
+
+def random_char_generator():
+    # 生成可以用作验证码字符的列表
+    word = []
+    # 将0-9的字符串都加入这个列表中
+    for i in range(10):
+        word.append(str(i))
+
+    # 将a-z都加入这个列表中
+    # 原理是取ascii码表中的97-122，然后转换为字符，存入列表
+    for i in range(97,123):
+        word.append(chr(i))
+
+    # 将A-Z都加入这个列表中
+    for i in range(65, 91):
+        word.append(chr(i))
+
+    # 生成器，用于从列表中随机获取内容
+    while True:
+        yield random.choice(word)
+
+
+def generate_verification_code(length):
+    """生成指定长度的验证码"""
+    if length < 1:
+        raise ValueError("验证码长度至少为1")
+
+    # 创建一个生成器对象
+    gen = random_char_generator()
+
+    verification_code = ""
+    for i in range(length):
+        # 使用生成器生成验证码，将每次生成的随机字符+到之前产生的字符后面
+        verification_code += next(gen)
+
+    return verification_code
+
+
+# 生成一个6位验证码
+print(generate_verification_code(6))
+```
+
+
+
+><span style="color: red; background: yellow; padding: 2px 5px; font-size: 22px;">作业7.1提交的内容</span>
+>
+>- 理解程序的运行逻辑
+>- 程序运行成功的截图，单独发送给组长