异常处理与生成器

今日内容总结

目录

• 今日内容总结
  • 异常常见类型
  • 异常处理语法结构
  • 异常处理补充
  • 异常处理实战应用
  • 生成器对象
  • yield冷门用法
  • 生成器表达式
  • 练习题

异常常见类型

SyntaxError		 语法错误

AttributeError    访问的对象属性不存在

ImportError    无法导入模块或者对象，主要是路径有误或名称错误    

IndentationError 代码没有正确对齐，主要是缩进错误

IndexError    下标索引超出序列范围

IOError        输入/输出异常，主要是无法打开文件

KeyError    访问字典里不存在的键

NameError     访问一个未声明的变量

OverflowError    数值运算超出最大限制

SyntaxError    python语法错误

TabError    Tab和空格混用

TypeError    不同类型数据之间的无效操作（传入对象类型与要求的不符合）

ValueError    传入无效的值，即使值的类型是正确的

ZeroDivisionError    除法运算中除数0 或者 取模运算中模数为0
......

异常处理语法结构

1.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
2.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就是系统提示的错误信息
	针对上述错误类型制定的方案
3.针对不同的错误类型制定不同的解决方案
try:
	待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型1 as e:  # e就是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就是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就是系统提示的错误信息
	针对上述错误类型3制定的方案
    ...
4.万能异常 Exception/BaseException
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
5.结合else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
	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
6.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

异常处理补充

1. 断言

   assert语句的格式是[assert 表达式，返回数据]，当表达式为False时则触发AssertionError异常

try:
    n=input("请输入一个数字:")
    assert n.isdigit(),"只能输入数字"
    print("你输入的是：",n)
except Exception as ex:
    print("发现错误:",ex)

2. 主动抛出异常

   raise 语句的基本语法格式为：

   raise [exceptionName [(reason)]]

   其中，用 [] 括起来的为可选参数，其作用是指定抛出的异常名称，以及异常信息的相关描述。如果可选参数全部省略，则 raise 会把当前错误原样抛出；如果仅省略 (reason)，则在抛出异常时，将不附带任何的异常描述信息。

   name = 'jason'
   if name == 'jason':
   	raise Exception('老子不干了')
   else:
   	print('正常走')
   

异常处理实战应用

1.异常处理能尽量少用就少用
2.被try监测的代码能尽量少就尽量少
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:使用手机访问网络软件 断网
  编写网络爬虫程序请求数据 断网
简单练习
	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]
# 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

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\文件对象>>>: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('椰子汁nice')
	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()  # 生成器对象my_iter的内存地址绑定给变量名res
"""2.加了括号之后再调用__next__才会执行函数体代码"""
res.__next__()  # 运行函数体代码 椰子汁nice
"""3.每次执行完__next__代码都会停在yield位置下次基于该位置继续往下找第二个yield"""
def my_iter():
    print('哈哈哈 椰子汁good')
    yield 111, 222, 333
    print('呵呵呵 从小喝到大')
    yield 444, 555, 666
    print('嘿嘿嘿 特种兵牌还可以')
    yield 777, 888, 999
    print('哼哼哼 not good')
    yield 1, 2, 3


res = my_iter()
r1 = res.__next__()  # 哈哈哈 椰子汁good r1接收yield返回值
print(r1)  # (111, 222, 333)
r2 = res.__next__()  # 呵呵呵 从小喝到大
print(r2)  # (444, 555, 666)
r3 = res.__next__()  # 呵呵呵 从小喝到大
print(r3)  # (777, 888, 999)
r4 = res.__next__()  # 哼哼哼 not good
print(r4)  # (1, 2, 3) 
"""4.yield类似于return 可以返回返回值"""

yield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('qyf')
res.__next__()  # qyf准备用餐
res.send('kfc')  # 1.将括号内的数据传给yield前面的变量名 2.再自动调用__next__ qyf正在吃kfc
res.send('coco')  # qyf正在吃coco
res.send('a little little')  # qyf正在吃a little little

生成器表达式

生成器简化写法
l1 = (i ** 2 for i in range(100))  # 生成器对象
print(l1)  # <generator object <genexpr> at 0x000001DFC07F7E40>
for i in l1:
    print(i)
"""
面试题(有难度)
	大致知道流程即可
"""
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]
'''不用深入研究 大致知道起始数即可'''

练习题

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)
 
1.先写两个参数的
2.再写一个参数的
3.最后写三个参数

# 1.生成器
# 两个参数
def my_range(start_num, end_num=None, step=1):
    # 判断end_num是否有值 没有值说明用户只给了一个值 起始数字应该是0 终止位置应该是传的值
    if not end_num:
        end_num = start_num
        start_num = 0
    while start_num < end_num:
        yield start_num
        start_num += step
for i in my_range(100):
    print(i)
for i in my_range(1, 10):
    print(i)
for i in my_range(10):
    print(i)
for循环底层运行
res = my_range(1, 10).__iter__()
while True:
    try:
        i = res.__next__()  # for i in range(1, 10): print(i)
        print(i)
    except StopIteration:
        break