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Python
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# 第 2-5 课课堂练习：迭代器与生成器
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# 请先阅读讲义并运行完整示例，再按照题目顺序完成。
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# 需要生成多个结果的函数必须使用 yield，不要提前创建完整结果列表。
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# 不要删除题目、测试数据、预期结果和自查注释。
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# 第一部分：手动使用迭代器
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# 1. 定义 show_first_two_names(agents) 函数。
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# 2. 使用列表推导式取得所有 Agent 名称。
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# 3. 使用 iter() 把名称列表转换成迭代器，并保存为 name_iterator。
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# 4. 连续调用两次 next()，分别保存第一个和第二个名称。
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# 5. return 一个包含两个名称的元组。
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# 6. 调用函数并保存结果，预期返回 ("代码助手", "聊天助手")。
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# 第二部分：处理 StopIteration
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# 1. 定义 consume_iterator(values) 函数，参数接收列表。
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# 2. 使用 iter(values) 创建迭代器。
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# 3. 使用 while True 持续调用 next()，把每个结果加入 result 列表。
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# 4. 捕获 StopIteration 后使用 break 结束循环。
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# 5. return result。
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# 6. 传入 ["搜索", "终端"]，预期返回相同内容的新列表。
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# 7. 传入空列表 []，预期返回 []，程序不能崩溃。
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# 第三部分：定义 generate_enabled_names(agents) 生成器函数
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# 1. 使用 for 遍历 agents。
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# 2. 只处理 enabled 为 True 的 Agent。
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# 3. 使用 yield 逐个生成 Agent 名称，不要创建结果列表。
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# 4. 调用函数时先把生成器对象保存为 enabled_name_generator。
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# 5. 使用 list(enabled_name_generator) 收集结果并输出。
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# 6. 预期结果：['代码助手', '测试助手']。
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# 第四部分：定义 generate_tool_names(agents) 生成器函数
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# 1. 使用两层 for：外层遍历 agents，内层遍历 agent.get("tools", [])。
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# 2. 使用 yield 逐个生成工具名称。
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# 3. 本练习不去重，重复工具也需要保留。
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# 4. 使用 list() 收集生成结果。
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# 5. 预期结果：['搜索', '终端', '搜索', '终端', '测试']。
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# 第五部分：观察生成器只能继续向后取值
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# 1. 调用 generate_enabled_names(agents) 创建一个新生成器。
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# 2. 第一次使用 list() 收集并保存结果，预期有两个名称。
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# 3. 对同一个生成器再次使用 list()，预期得到空列表。
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# 4. 输出两次结果，并用自己的话解释第二次为什么为空。
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# 注意：不要为了让第二次也有数据而重新创建生成器，本题就是观察同一个生成器。
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# 第六部分：定义 main() 函数
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# 1. 依次调用前面四个函数，并把返回值或生成结果保存到有意义的变量中。
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# 2. 输出前两个名称、迭代器消费结果、启用名称和全部工具名称。
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# 3. 完成第五部分的两次生成器收集实验。
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# 4. 添加程序入口判断，直接运行本文件时调用 main()。
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# 最终验收测试：
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# 1. show_first_two_names(agents) 返回正确的两个名称；
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# 2. consume_iterator(["搜索", "终端"]) 返回相同内容的新列表；
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# 3. consume_iterator([]) 返回空列表且不报错；
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# 4. generate_enabled_names() 是包含 yield 的生成器函数；
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# 5. 启用名称生成结果为代码助手和测试助手；
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# 6. generate_tool_names() 是包含 yield 的生成器函数；
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# 7. 工具生成结果保留重复的搜索和终端；
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# 8. 同一个生成器第一次收集有数据，第二次收集为空；
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# 9. 生成器函数中没有先创建完整结果列表再 return。
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# 完成后自查：
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# 1. 是否能解释可迭代对象和迭代器的区别；
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# 2. 是否知道 iter() 创建迭代器、next() 取出下一个值；
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# 3. 是否知道数据取完后会出现 StopIteration；
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# 4. 是否理解 for 循环会自动处理 StopIteration；
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# 5. 是否理解 yield 会交出结果并暂停函数；
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# 6. 是否知道生成器只能从当前位置继续向后执行；
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# 7. 是否保留了完整题目和验收说明。
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