异常处理生成器
今日内容概要
- 异常处理
- 异常处理实战应用
- 生成器对象
- 生成器对象实现range方法
- 生成器表达式
今日内容详细
一、异常处理
1.异常常见类型
SyntaxError语法错误
NameError名字错误
IndexErroe索引错误
KeyError键错误
IndentationError缩进错误
2.异常基本语法结构
try:
待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型:
针对上述错误类型制定的方案
3.查看错误的信息
try:
待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型 as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型制定的方案
4.针对不同类型的
try:
待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型1 as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型1制定的方案
except 错误类型2 as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型2制定的方案
except 错误类型3 as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型3制定的方案
...
5.万能异常 Exception/BaseException
try:
待检测的代码(可能会出错的代码)
except Exception as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型3制定的方案
6.结合else使用
try:
待检测的代码(可能会出错的代码)
except Exception as e: # e就系统提示的错误信息
针对上述错误类型3制定的方案
else:
try的子代码正常运行结束没有任何报错后 再执行else子代码
7.结合finally使用
try:
待监测的代码(可能会出错的代码)
except Exception as e: # e就是系统提示的错误信息
针对各种常见的错误类型全部统一处理
else:
try的子代码正常运行结束没有任何的报错后 再执行else子代码
finally:
无论try的子代码是否报错 最后都要执行finally子代码
8.断言assert
name = 'jason'
# assert isinstance(name, int)
assert isinstance(name, str)
print('哈哈哈 我就说吧 肯定是字符串')
name.strip()
9.主动报错raise
name = 'jason'
if name == 'jason':
raise Exception('老子不干了')
else:
print('正常走')
二、异常处理实践应用
1.异常处理尽量少用
2.被try监测的代码越少越好
3.当代码中可能会出现一些无法控制的情况报错才应该考虑使用
eg:使用手机正常访问网络软件断网
编写网络爬虫出现请求数据断网
'''
课堂练习
使用while循环+异常处理+迭代器对象 完成for循环迭代取值的功能
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
'''
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
# 1.先将列表调用__iter__转变成迭代器对象
iter_l1 = l1.__iter__()
# 2.while循环让迭代器对象反复执行__next__
while True:
try:
print(iter_l1.__next__())
except StopIteration as e:
break
三、生成器对象
1.本质
还是内置有__iter__和__next__的迭代器对象
2.区别
迭代器对象是解释器自动提供的
数据类型\文本对象>>>:迭代器对象
生成器对象是程序员编写出来的
代码、关键字>>>:迭代器对象(生成器)
3.创建生成器的基本语法
函数体代码中填写yield关键字
def my_iter():
print('希望你快点跟上大部队，别总是拖后腿')
yield
'''
1.函数体代码中如果有yield关键字
那么函数名加括号并不会执行函数体代码
会生成一个生成器对象(迭代器对象)
'''
res = my_iter()
'''
2.使用加括号之后的结果调用___next__才会执行函数体代码
'''
res.__next__()
'''
3.每次执行完__next__代码都会停留在yield位置
下次基于该位置继续往下找第二个yield
'''
def my_iter():
print('阿丽米热你不丢脸吗？？')
yield '渍渍渍'
print('赶快醒醒 你没有退路 你不能失败')
yield 11111
print('这条路是你自己选择的')
yield 9999
print('你要衣锦还乡啊!!!')
yield 666
res = my_iter()
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)
r4 = res.__next__()
print(r4)
'''
4.yield 有点像return 可以返回返回值
'''
# yield关键字的冷门用法
def eat(name, food=None):
print(f'{name}准备用餐')
while True:
food = yield
print(f'{name}正在吃{food}')
res = eat('almira')
res.__next__()
# send 将括号内的数据传给yield前面的变量 再自动调用__next__
res.send('汉堡')
res.send('新疆美食')
res.send('西餐')
4.课堂练习
自定义生成器对标range功能(一个参数 两个参数 三个参数 迭代器对象)
for i in range(1, 10):
print(i)
def my_range(start_num, end_num=None, step=1):
if not end_num:
end_num = start_num
start_num = 0
while start_num < end_num:
yield start_num
start_num += step
res = my_range(1, 10).__iter__()
while True:
try:
i = res.__next__()
print(i)
except StopIteration:
break
for i in my_range(100):
print(i)
for i in my_range(1, 10):
print(i)
for i in my_range(100, 50, -1):
print(i)
四、生成器表达式
1.生成器的表达式其实就是生成器的简化用法
# l1 = [i ** 2 for i in range(100)]
# print(l1)
l1 = (i ** 2 for i in range(100)) # 生成器对象
print(l1) # <generator object <genexpr> at 0x00000154ED986AC0>
for i in l1:
print(i)
2.生成器笔试题
def add(n, i): # 普通函数 返回两个数的和 求和函数
return n + i
def test(): # 生成器
for i in range(4):
yield i
g = test() # 激活生成器
for n in [1, 10]:
g = (add(n, i) for i in g)
"""
第一次for循环
g = (add(n, i) for i in g)
第二次for循环
g = (add(10, i) for i in add(10, i) for i in g)
"""
res = list(g)
print(res)
#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]
#C. res=[20,21,22,23]
#D. res=[21,22,23,24]
