在完整代码中，哪些代码可以看出它通过前100个数据预测第101个的预测值，然后通过2-101个数据预测第102个的预测值，以此类推直到预测出第177个的预测值。解释一下

在完整代码中，可以看出通过前100个数据预测第101个的预测值，然后通过2-101个数据预测第102个的预测值，以此类推直到预测出第177个的预测值的部分是以下代码块：

for i in range(1, len(series) + n_preds):
    if i >= len(series):
        # 预测新值
        m = i - len(series) + 1
        result.append(level + m * trend + season)
    else:
        # 更新水平、趋势和季节性指数
        value = series[i]
        last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend)
        trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend
        season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season
        result.append(level + trend + season)

在这个代码块中，利用`for`循环迭代从1到`len(series) + n_preds`，即从第2个数据开始到预测的第177个数据（`len(series)`代表前100个数据的长度，`n_preds`代表预测的值数量）。如果`i >= len(series)`，即当前索引i大于等于前100个数据的长度，则执行预测新值的操作。通过计算m = i - len(series) + 1来确定预测新值的位置，并利用三步指数平滑法的公式计算出预测值，并将其添加到结果列表result中。

如果`i < len(series)`，即当前索引i小于前100个数据的长度，则执行更新水平、趋势和季节性指数的操作。根据三步指数平滑法的公式，更新水平、趋势和季节性指数，并计算出预测值，并将其添加到结果列表result中。

因此，通过这段代码的循环迭代，可以实现通过前100个数据预测第101个的预测值，通过2-101个数据预测第102个的预测值，以此类推直到预测出第177个的预测值。