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一、异常捕获
try:
被监测的代码
except 错误类型 as e:
...
else:
被监测的代码不报错的时候执行
finally:
无论是否报错最终都会执行
# 断言(了解)
name = 'jason'
assert isinstance(name,str)
# 主动报异常
raise 错误类型
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二、for循环本质
-
for循环又称为迭代循环,in后面可以跟任意可迭代对象
d = {'name':'jason','pwd':123,'hobby':'read'}
res = d.__iter__() # StopIteration
while True:
try:
print(res.__next__())
except StopIteration as e:
break
for i in d:
print(i)
'''
goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony']
for item in goods:
print(item)
'''
-
for 循环在工作时,首先会调用可迭代对象goods内置的iter方法拿到一个迭代器对象,然后再调用该迭代器对象的next方法,将取到的值赋给item,执行循环体完成一次循环,周而复始,直到捕捉Stoplteration异常,结束迭代。
三、迭代取值与索引取值对比
"""
迭代取值
优点:
1.不依赖于索引的一种通用取值方式
缺点:
1.取值的顺序永远都是固定的从左往右 无法重复获取
索引取值
缺点:
1.需要提供有序容器类型才可取值(不是一种通用的方式)
优点:
1.可以重复取值
"""
四、生成器对象
# 定义阶段就是一个普通函数
def my_ge():
print('first')
yield 123,222,333
print('second')
# yield 456,444,555
"""
当函数体内含有yield关键字 那么在第一次调用函数的时候
并不会执行函数体代码 而是将函数变成了生成器(迭代器)
"""
# 调用函数:不执行函数体代码 而是转换为生成器(迭代器)
# res = my_ge()
# ret = res.__next__() # 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止 返回后面的数据
# print(ret)
# ret = res.__next__() # 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后 遇到yield再停止
# print(ret)
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五、自定义range功能
def my_range(start, stop=None, step=1):
if not stop:
stop = start
start = 0
while start < stop:
yield start
start += step
# res = my_range(10)
# for i in res:
# print(i)
# res = my_range(1,10)
# for i in res:
# print(i)
res = my_range(1,10,3)
for i in res:
print(i)
六、yield传值
-
若函数体包含yield关键字,再调用函数,并不会执行函数体代码,得到的返回值既生成器对象
def eat(name):
print('%s 准备干饭!!!'%name)
while True:
food = yield
print('%s 正在吃 %s' % (name, food))
res = eat('jason') # 并不会执行代码 而是转换成生成器
res.__next__()
res.send('肉包子')
res.send('盖浇饭')
-
生成器内置有双下iter和双下next方法,所以生成器本身就是一个迭代器
七、yield与return对比
yield
1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
2.函数体代码遇到yield不会结束而是"停住"
3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值
return
1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
2.函数体代码遇到return直接结束
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八、生成器表达式
-
生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行
l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
# res = [i+1 for i in l if i!=44]
# print(res)
# res1 = (i+1 for i in l if i!=44)
"""
生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行
"""
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
"""
迭代器对象 生成器对象 我们都可以看成是"工厂"
只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出"数据"
上述方式就是为了节省空间
"""
# 求和
def add(n, i):
return n + i
# 调用之前是函数 调用之后是生成器
def test():
for i in range(4):
yield i
g = test() # 初始化生成器对象
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]
九、常见内置函数(干货)
# 1.abs() 绝对值
# print(abs(123))
# print(abs(-123))
# 2.all() any()
# l = [11,22,33,0]
# print(all(l)) # 所有的元素都为True结果才是True
# print(any(l)) # 所有的元素只要有一个为True结果就为True
# 3.bin() oct() hex() 进制数
# print(bin(123))
# print(oct(123))
# print(hex(123))
# 4.bytes() str()
# res = '金牌班 最牛逼'
# res1 = bytes(res,'utf8')
# print(res1)
# res2 = str(res1,'utf8')
# print(res2)
# res1 = res.encode('utf8')
# print(res1)
# res2 = res1.decode('utf8')
# print(res2)
# 5.callable() 是否可调用(能不能加括号运行)
# s1 = 'jason'
# def index():
# pass
# print(callable(s1),callable(index)) # False True
# 6.chr() ord()
# print(chr(65)) # 根据ASCII码转数字找字符
# print(ord('A')) # 65
# 7.complex() 复数
# print(complex(123)) # (123+0j)
# 8.dir() 查看当前对象可以调用的名字
# def index():
# pass
# print(dir(index))
# print(index.__name__)
# 9.divmod()
# print(divmod(101,10))
"""总数据100 每页10条 10页"""
"""总数据99 每页10条 10页"""
"""总数据101 每页10条 11页"""
# num,more = divmod(233,10)
# if more:
# num += 1
# print('总共需要%s页'%num)
# 10.eval()只能识别简单的语法 exec()可以识别复杂语法 都是将字符串中的数据内容加载并执行
# res = """
# 你好啊
# for i in range(10):
# print(i)
# """
# res = """
# print('hello world')
# """
# eval(res)
# exec(res)
# 11.isinstance() 判断是否属于某个数据类型
# print(isinstance(123,float)) # False
# print(isinstance(123,int)) # True
# 12.pow()
# print(pow(4,3))
# 13.round()
# print(round(4.8))
# print(round(4.6))
# print(round(8.5))
# 14.sum()
# l = [11,22,333,44,55,66]
# print(sum(l))
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