随笔- 87 文章- 0 评论- 0 阅读- 16475

进入python的世界_day16_python基础——异常捕获的处理、生成器对象、生成器表达式

一、异常捕获

1.错误类型

语法错误>>>syntaxerror

名字错误>>>namerror

索引错误>>>Indexerror

缩进错误>>>indentationerror

等等......

2.异常处理语法结构

1.语法结构

try:
    可能报错的代码
except 错误类型：
	针对上述错误制定的方案

时刻监视，一旦报错，就会拿着报错行去比except行，如果错误类型对的上，就按一开始设置的法子绕过不报错，如果对不上还是会报错

2.查看错误的信息

try:
    可能报错的代码
except 错误类型 as x: # 拿一个变量接收一下
	针对上述错误制定的方案
    print(x)  # 可以把报错那个描述单独拎出来，不影响程序中止

3.再多留几手针对不同的错误类型

try:
    可能报错的代码
except 错误类型1 as a：
	针对上述错误制定的方案
    
except 错误类型2 as a：
	针对上述错误制定的方案

except 错误类型3 as a：
	针对上述错误制定的方案
______________________________

但是注意，如果自上而下，只要报错，就会去下面的预留里找，找到一个类型符合的就不再找其他可能报错的代码了

4.万能异常

Exception

try:
    可能报错的代码
except Exception as a：
	针对上述错误制定的方案
    
    
try:
    name
except Exception as x:
    print(x)
    >>>
name 'name' is not defined

5.与else连用

当try的子代码都没有错误，就走else的子代码

6.与finall连用

不管try的子代码有没有错误，最后都执行finally子代码

3.异常处理补充

1.断言（可能会在底层代码看到）>>>assert

用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常

预言一个条件，如果符合就往下走，不符合就报错预言错误

	assert xxxxxx

2.主动抛异常 ***重要

重要性：

某些情况下，需要反馈消息给更上层的调用者，告诉它有一些异常情况发生

语法结构：

raise Exception('不玩了！') # 主动报错

↑

(上面这个错误类型可以自行设置，也可以用万能报错）

try:
    username = input('请输入用户名>>>:').strip()
    if username != 'jason':
        raise Exception('未授权的用户名')
    password = input('请输入密码>>>:').strip()
    if password != '666':
        raise Exception('密码错误')
except Exception as e:
    print(e)

4.实战应用

1.前提:

能少用就少用——监测会占用资源

被try监测的代码，越少越好，影响效率

当代码可能碰到一些无法控制的情况报错才考虑

课堂小题目：
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
运用while循环+迭代器对象+异常捕获 模拟for循环的原理
try:
    res = l1.__iter__()
    while True:
        print(res.__next__())
except Exception as e:
    pass

二、生成器对象

1.本质

本质还是自带__iter__ __next__用法的迭代器对象

2.区别

生成器对象是自己创的，迭代器

3.用法

函数体代码内，写一个关键字yield，就变成生成器对象，可以逐步取值

一个函数内一旦存在yield，调用函数时不会直接执行函数体代码

yield可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了

了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值

def my_iter():
    print('嘿嘿')
    yield 111
    print('哈哈哈')
    yield 222
    print('嗨害嗨')
    yield 333
————————————————————
my_iter()  # 如果这样调，不好意思，没反应，因为已经变生成器了    ————————————————————

res = my_iter()
# 生成器就是迭代器
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)

# 函数体代码中如果有这个关键字，那么函数名+（）不会执行函数体代码，而是变成一个生成器对象
    
# 拿一个变量名来接收生成器（迭代器对象）
# res = my_iter()

# 使用加括号之后的结果调用__next__才会执行函数体代码
# 每次执行完__next__后会停在yield位置，下次基于这个位置继续往下找yield
# yield有点类似return
#  后面可以设置返回数据
#  再拿一个变量名来接受yield的返回数据

>>>
嘿嘿
111
哈哈哈
222
嗨害嗨
333

课堂中习题：
	自定义生成器，对标range功能 # range 本身就是一个迭代器
    
def my_range(start, stop=None, step=1):
    if not stop: # 意味只传了一个数
        stop = start   # 指向一下
        start = 0
    while start < stop:  # 就相当于只要比预期值小就一直循环返回小的值，然后加一次步长
        yield start
        start += step
————————————————————————————————————

res = my_range(10) #  等于 res = my_range(0,10,1)
for i in res:
    print(i)

4.yield冷门用法（接受传参）

拓展send()

  >>>传值 # 将括号内的数据传给yield 前面的变量名，再自动调用__next__

def func(name):
    food_list = []
    print('大哥%s准备吃东西了...' % name)
    while True:
        # x拿到的是yield接收到的值
        # x = ['一杆枪', '两枚C4']
        x = yield food_list # x = ['一杆枪', '两枚C4']
        print('大哥%s抽了 %s' % (name, x))
        food_list.append(x)

t = func('jack')
res = t.send(None)  # 等同于next(t)，先完成初始化
print(res)
t.send(['一杆枪', '两枚C4']) # 不能传2个值，会报错,但是列表算一个值
print(res)
——————————
# 如果不想传参了，用close()关闭
t.close()

三、生成器表达式

本质就是生成器的简化写法,生成器代码只有调用的时候才执行

res = ( i for i in [1,2,3,4,5,6] if i != 2)
# 不用他列表的值永远产生不出来,不用就是摆设

面试题

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)

#  for n in [1,10] # 注意，就两个值，不调就肯定不运行，但是运行肯定以n=10收尾，所以n必等于10

#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]    
#C. res=[20,21,22,23]    
#D. res=[21,22,23,24]

# 答案为C