[2022.7.12]异常捕获与生成器的介绍和调用

学习内容目录

  • 异常捕获

  • 自定义迭代器对象（生成器）

  • 自定义迭代器练习题

  • 生成器表达式

    学习内容详细

    异常捕获

    • 1.什么是异常？

      ​ 在程序运行过程中出现的报错 没有按正常的流程走下去 出现错误 导致程序提前结束

      也是就程序员口中的 'bug'

    • 2.异常的结构

例子：
	name  # 随便在pycharm 上输入一个错误代码
    Traceback (most recent call last):
  File "C:/pythonProject/7.11/02.py", line 20, in <module>  # ①
    name
② NameError: name 'name' is not defined ③    
# 上面就是一个报错异常 接下来 我们看一下异常的结构体  里面的关键信息

	1.标注①句子中 有line关键字 提示哪一行代码出错了
	2.标注② 冒号左边的英文提示错误类型
	3.标注③ 冒号右侧提示具体错误的原因  也是修改bug 的关键
  • 3.异常的类型
NameError  # 变量名不存在 没有赋值 报错
IndexError  # 索性超出范围 报错
KeyError  # 键不存在 报错
SyntaxError  # 错误使用标点符号 报错
TypeError  # 类型错误 对象用来表示值的类型非预期类型时发生的错误
AttributeError  # 属性错误 指引用和赋值失败时引发属性错误

  • 4.异常的分类

    语法错误:

    ​ 不允许出现 要求一旦出现立马修改 属于原则错误

    2.逻辑错误

    ​ 允许出现 最好是写好代码后自己先跑一遍 出错后以及修改

    异常捕获实参演练

    1.当自己也不确定写的代码 是否会出现异常情况

    ​ 就需要自己写下代码处理异常

    2.异常捕获就是提前察觉到代码的异常 并提前判断错误的类型 给到相对应的处理措施

    3.异常捕获的代码实现

    ​ 3.1基本的语法结构（对症下药）

    ​

    try:
   可能会出错的代码(被try监控)
except 变量名错误 as e:  # e就是具体错误的原因
      print(e)  # 可以打印出来看到具体原因   
   对应变量名错误的解决措施
except 键错误 as e:  
   对应键错误的解决措施
except 标注符号错误 as e:  
   对应标注符号的解决措施
except 索引错误 as e:  
   对应索引错误2的解决措施
"""
针对具体的错误类型 用具体的解决措施 一一对应 """

# 上述一一对应去预测判断的方式 太过于繁琐 有一种便捷

    ​ 3.2 万能异常

    """
上述一一对应去预测判断的方式 太过于繁琐 有一种便捷方式 万能异常处理
"""
	try:
    # 键错误
	# 变量名错误
	# 标注符号错误
	# 索引错误
except Exception as e:  # 万能异常方式一（推荐）
    # 对应错误的解决措施
except BaseException as e:  # 万能异常方式二 
    # 对应错误的解决措施

    4.异常捕获其他操作补充

    4.1 else 与 finally

	try:
    age  # try 检测代码体的错误
except Exception as e:
    print('变量名错了')
else:
    print('try监测的代码没有出错的情况下正常运行结束 则会执行else子代码')
finally:
    print('try监测的代码不管有没有出错 都会会执行finally子代码')
4.2 断言
    	name = 'jason'  # 通过一系列的手段获取来的数据
    	assert isinstance(name, list)  # 断言数据属于什么类型 如果不对则直接报错 对则正常执行下面的代码
    	print('针对name数据使用列表相关的操作')
4.3 主动抛出异常
age = input('年龄输入>>>:').strip()
if age == '18':
    raise Exception('不通过')  # raise 就是关键字 主动抛出异常 只要输入设定的值就报错
else:
    print('不是18 可以过')
"""
  1. 在写代码的时候 异常捕获尽量不去用
  2.被try监测的代码能尽量少就尽量少 
"""

    异常捕获练习

    1.for 循环内部的本质
	# 用while 循环 加异常捕获 就可以实现for循环的功能
l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
res = l1.__iter__()
while True:
    try:
        print(res.__next__())
    except Exception as e:
        break
2.例题演练

username = input('username>>>:').strip()
password = input('password>>>:').strip()
# 2.比对(循环一一比对 有一个正确就可以)
for data in data_source:  # 'jason|123'     'kevin|321'   'oscar|222'
    real_name, real_pwd = data.split('|')  # jason 123      kevin 321 ...
    if username = real_name and password = real_pwd:
        print('登录成功')
        break  # 只要匹配正确 就应该立刻结束循环 避免资源浪费
else:
    print('用户名或密码错误')
结果报错：
  File "C:/pythonProject/7.11/02.py", line 71
    if username = real_name and password = real_pwd:
                ^
SyntaxError: invalid syntax
"""
分析是在line71行出错的  
出错类型是符号错误 语法错误
找到该问题 纠正就可
if username == real_name and password == real_pwd:
"""

    生成器对象

    1.本质
	生成器对象本质就是迭代器对象  迭代器是由解释器提供给我们的  我们使用时直接调用就可以了
	生成器需要我们自己去定义 也就是相当于我们需要自己去制作  __iter__   __next__
2.生成器对象目的就是为了优化代码
	可以不依赖索引取值的方式去做到循环取值
	主要是可以节省数据类型的内存占用空间
3.生成器对象代码实现的步骤
def func():
    print('我')
    yield 
    print('你')
    yield 
    print('他')
    yield 
"""
当函数体代码中有yield关键字
那么函数名第一次加括号调用不会执行函数体代码
而是由普通的函数变成了迭代器对象(生成器)  用返回值去接收一下就可以调用 __iter__   __next__ 
"""
res = func()
print(res)  # <generator object func at 0x01A8AB88> 已经成为生成器对象
res.__next__()  # 我
res.__next__()  # 你
res.__next__()  # 他
 """
    yield可以在函数体代码中出现多次
    调用__next__方法都会从上往下执行直到遇到yield代码停留在此处
    后续再次调用时 直接从停留的地方 再次运行
    直到调用完毕后报错
 """
    def func():
    print('我')
    yield 100，200，300
    print('你')
    yield 90
    print('他')
    yield 80
print(res.__next__())  # 我 (100,200,300)
print(res.__next__())  # 你 90
print(res.__next__())  # 他 80
 """
    yield后面如果有数据值 则会像return一样返回出去
    如果有多个数据值逗号隔开 那么也会自动组织成元组返回
 """
    • 课堂练习
    # 编写生成器 实现range方法的功能
#  1.可以先以两个参数的功能编写
# def my_range(start_num, end_num):  # 定义好两个形参 range(10)
#     while start_num < end_num:  # 循环打印形参 start_num < end_num
#         yield start_num  # 返回每次循环的start_num形参
#         start_num += 1  # 每次循环打印都让形start_num自增1
#
# for i in my_range(1, 10):
#     print(i)
#  2.再考虑一个参数的情况   range(10)    range(0,10)
# def my_range(start_num, end_num=None):  # my_range(10) 如果传入一个实参 end_unm 为默认值None 如果传入两个实参 就使用传入的参数
#     if not end_num:  
#         end_num = start_num
#         start_num = 0
#     while start_num < end_num:
#         yield start_num
#         start_num += 1
# for i in my_range(10):
#     print(i)
# 3.最后考虑三个参数的情况   range(10)    range(0,10)  range(1, 10, 2)
# def my_range(start_num, end_num=None, step=1):  # my_range(1,10,2) 还是用默认值形参来确定本来的规律 如果传入新的实参就用传入的值
#     if not end_num:  
#         end_num = start_num
#         start_num = 0
#     while start_num < end_num:
#         yield start_num
#         start_num += step  # 正常情况下是间隔1 传入新的值 让间隔几 就加几
# for i in my_range(1, 10, 2):
#     print(i)
# for i in my_range(1, 5):
#     print(i)
# for i in my_range(10):
#     print(i)

    yield其他的用法

    1.示例:
   def index(name, food=None):
    print(f'{name}准备干夜宵!!!')
    while True:
        food = yield  # send 给yield传值 赋值给到 food
        print(f'{name}正在吃{food}')
res = index('小五')
res.__next__()
res.send('羊肉串')  # 小五正在吃羊肉串 关键字send 起到传值并且自动调用__next__的方法
res.send('牛肉串')  # 小五正在吃牛肉串
res.send('猪肉串')  # 小五正在吃猪肉串

    生成器表达式

    l1 = [i*2 for i in range(10) if i >2]
print(l1)  # [6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
"""
上述是列表生成式 演变一下 就可以变成生成器表达式
"""
l1 = (i*2 for i in range(10) if i >2)
print(l1)  # <generator object <genexpr> at 0x01FDAB88>
print(list(l1))  # [6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]  用列表类型转换一下就可以看到生成器表达式里所有的数据值

"""
上述是列表生成式 把中括号换成小括号 就可以变成生成器表达式
和迭代器一样 都是为了优化内存空间 都可以类比成工厂 当你需要什么的时候 工厂可以直接造给你用  随调随用 减少能源消耗 
"""

​

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