【python】迭代器协议iterable iterator

from collections.abc import Iterator

class Company(object):
    def __init__(self, employee_list):
        self.employee = employee_list

    def __iter__(self):
        return MyIterator(self.employee)

    # def __getitem__(self, item):
    #     return self.employee[item]


class MyIterator(Iterator):
    def __init__(self, employee_list):
        self.iter_list = employee_list
        self.index = 0

    def __next__(self):
        #真正返回迭代值的逻辑
        try:
            word = self.iter_list[self.index]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.index += 1
        return word

if __name__ == "__main__":
    company = Company(["tom", "bob", "jane"])
    my_itor = iter(company)
    # while True:
    #     try:
    #         print (next(my_itor))
    #     except StopIteration:
    #         pass

    # next(my_itor)
    for item in company:
        print (item)
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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