一、面向对象编程（OOP）特性回顾

1.封装

2.继承

3.方法覆盖（覆盖，Override）

4.方法重写（重写，Overload）

二、可遍历对象（Iterable） 与 遍历器（Iterator）

1.可遍历对象（Iterable）

• 定义：只要一个对象实现了 __iter__() 方法，就称其为可遍历对象。

• 用途：可以使用 for … in …、iter() 等对它进行遍历。

2.遍历器（Iterator）

• 定义：实现了 __next__() 方法的对象即为遍历器；同时，它自身也必须实现 __iter__()，并返回自身。

• 特性：每调用一次 __next__()，返回下一个元素；遍历结束后抛出 StopIteration 异常。

三、迭代器的实现方式

• 自定义类实现：如上例，通过实现 __iter__ 和 __next__。

• 内置容器产生：Python 内置的 list、tuple、dict 等，只要调用 iter() 就能获得对应的 iterator。

四、生成器（Generator）

1.生成器函数

• 在普通函数中使用 yield 关键字，即可变成生成器函数；每次遇到 yield，会“暂停”函数状态并返回对应值。

2.生成器表达式

• 类似于列表推导式，但外层使用圆括号，按需生成值，更节省内存。

五、结合业务：

• 内存友好：不一次性加载所有数据；

• 可组合：后续还可再套一个过滤、再加工等生成器。

六、yield 在大文件处理 与 死循环处理中的应用

1.大文件分块读取

• 传统一次性读整文件会占用大量内存，可用生成器按行或按块读取：

2.死循环数据源

• 例如，持续监听消息队列或传感器数据：

七、模块化编程与模块概述

1.认识模块化编程：import 与 from … import …

• 使用模块化编程可将功能划分到不同文件中，提升代码可维护性与复用性。

• 基本语法：

• 示例：

2.认识模块：所有的 .py 文件都可看成模块

• 只要一个 Python 文件（如 utils.py）在搜索路径中，就能通过 import utils 加载它。

• 每个模块都有自己的名称空间（namespace），避免命名冲突。

• 模块加载时会执行文件顶层的所有语句，之后可通过模块对象访问其中的属性和方法。

3.模块分类

• 系统模块（标准库）：Python 自带，无需额外安装，如 math、os、sys、datetime 等。

• 第三方模块：社区或厂商开发，需通过 pip install 安装，如 requests、numpy、pandas 等。

• 自定义模块：项目中自行编写的 .py 文件，按需组织在包（package）里。

4.熟悉常用的系统模块

• math：数学运算函数

• os：操作系统接口

• os.path：路径操作

• 其他常用标准库：
• sys（命令行参数、解释器信息）
• datetime（日期与时间处理）
• json（JSON 编解码）
• re（正则表达式）

八、练习：把标注框信息归一化之后存到txt文本

1.代码：

2.运行结果：

3.代码编写过程中出现的错误