- 异常处理语法结构
- 异常处理实战应用
- 生成器对象
- 自定义range功能
- yield冷门用法
- yield与return对比
- 生成器表达式
- 笔试题
异常处理语法结构
# 常见的异常类型
SynataxError 语法错误
NameError 变量名错误
IndexError 索引错误
KeyError 键取值错误
IndentationError 缩进错误
TypeError: must be str, not int 类型错误
# 数据类型错误，该数据不是正确的数据类型，⽐如字符串和数字直接拼接，检查⼀下数据类型
ValueError: substring not found 值错误
# 值错误，输入的数据类型跟要求的不符合
TabError：Tab错误
# 相邻的两句的缩进需要统一使用tab或统一使用空格，不能混用，否则就会出现报错
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.查看错误类型
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(可能会报错的代码)
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信息
正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的子代码
# 异常处理补充
1.断言
name = 'jason'
assert isinstence(name, int) # 提前去判断它是不是整型 是的话打印下面一句 不是则报错断言错误错误
print('好好学习')
2.主动报异常
name = 'jason'
if name == 'jason': # 当name是jason的时候就主动报错：raise Exception('啊哈') Exception: 啊哈
raise Exception('啊哈')
else:
print('哦豁')
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用就少用
3.当代码中可能会出现一些无法控制的情况才应该考虑使用
如：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
练习：
使用while循环+异常处理+迭代器对象 完成for循环迭代取值得功能
l1 = [11, 33, 44, 55, 33, 66, 77, 33, 99]
# 1.首先将列表调用_iter_转变成迭代器对象
res = l1.__iter__()
# 2.while循环让迭代器对象反复执行_next_
while True:
try:
print(res.__next__())
except Exception as e:
break
生成器对象
1.本质
还是内置有_iter_和_next_的迭代对象
2.区别
迭代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('我爱学习')
yield
'''
函数体代码中如果有yield关键字
那么函数名加括号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()
'''
使用加括号之后的结果调用_next_才会执行函数体代码
'''
res._next()
'''
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yie
'''
def my_iter():
print('哈哈')
yield 11, 22, 33
print('呵呵')
yield 11, 22, 33
print('嘿嘿')
yield 11, 22, 33
res = my_iter_()
r1 = res._next_()
print(r1) # 哈哈 (11 22 33)
r2 = res._next_()
print(r2) # 呵呵 (11 22 33)
r3 = res._next_()
print(r3) # 嘿嘿 (11 22 33)
自定义range功能
自定义生成器实现跟range方法一样的功能(一个参数 两个参数 三个参数)
for i in range(1, 10):
print(i)
def my_range(first, second=None, third=1):
# 判断second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 second:
second = first
first = 0
while first < second:
yield first
first += third
for i in my_range(9):
print(i)
for i in my_range(1, 10):
print(i)
for i in my_range(1, 20, 2):
print(i)
如果是倒着取my_range(100, 50, -1)呢?
def my_range(first, second=None, third=1):
if not second:
second = first
first = 0
while first < second: # 判断第一个数小于第二个数
yield first
first += third
while first > second: # 判断第一个数大于第二个数
yield first
first -= abs(third) # 把负数转换为绝对值
for i in my_range(100, 50, -1):
print(i)
for i in my_range(1, 10):
print(i)
for i in my_range(1, 10, 2):
print(i)
yield冷门用法
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('面条') # 通过send传值给yield赋值号左边的的变量名
res.send('盖浇饭')
yield与return对比
yield
1.可以有返回值(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
2.函数体代码遇到return直接结束
生成器表达式
# 就是生成器的简化写法
l1 = [i ** 2 for i in range(10)]
print(l1) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
l1 = (i ** 2 for i in range(10)) # 就是个生成器对象
print(l1) # <generator object <genexpr> at 0x0000026509542DB0>
print(l1._next_()) # 0
print(l1._next_()) # 1
print(l1._next_()) # 4
for i in l1:
print(i)
print(list(l1)) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
笔试题
"""
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): # 0 1 2 3
yield i
g = test() # 激活变成生成器
for n in [1, 10]:
g = (add(n, i) for i in g)
# add(1, i) for i in test()
# add(10, i) for i in add(1, i) for i in test()
# for循环结束完n是10 add(10, i) for i in add(1o, i) for i in test() test是0 1 2 3 到add(10, 0)
# add(10, 1) add(10, 2) add(10, 3)求和函数 add(10, i) for i in (10, 11, 12, 13) 再到求和函数中
"""
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) # for循环遍历列表接收值[20, 21, 22, 23]
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]
答案：C
