异常捕获处理
1.异常
异常就是代码运行报错 行业术语叫bug
代码运行中一旦遇到异常会直接结束整个程序的运行 我们在编写代码的过程中要尽可能避免
2.异常分类
语法错误
不允许出现 一旦出现立刻改正 否则提桶跑路
逻辑错误
允许出现的 因为它 一眼发现不了 代码运行之才可能会出现
3.异常结构
错误位置
错误类型
错误详情
异常常见类型
SyntaxError
NameError
IndexError
KeyEroor
IndentationError
...
异常处理的语法结构
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
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
name = 'jason'
# assert isinstance(name,int)
assert isinstance(name,str)
print('哈哈哈哈哈哈，大长腿')
name.strip()
2.主动抛异常
name = 'jason'
if name == 'jason':
raise Exception('俺老张不干了')
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量就尽量少
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
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]
# 1.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:
ret = res.__next__()
print(ret)
except Exception:
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('哈哈哈哈')
# 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__代码都会停在yiled位置下次基于该位置继续往下找第二个yieled
'''
def my_iter():
print('哈哈哈')
yield '呸呸呸'
print('嘿嘿嘿嘿嘿')
yield 222222
print('嘻嘻嘻嘻')
yield 333333
res = my_iter()
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)
'''
4.yield还有点类似于return 可以返回返回值
'''
课堂练习
自定义生成器对比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的值
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__() # for i in range(1,10):print(i)
# print(i)
# except StopAsyncIteration:
# break
# for i in my_range(100):
# print(i)
# for i in my_range(1,100):
# print(i)
# for i in my_range(10):
# print(i)
for i in my_range(100, 50, -1):
print(i)
# for i in range(100, 50, -1):
# print(i)
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('jason')
res.__next__()
res.send('汉堡') # 1.将括号内的数据传给yield前面的变量名 2.再自动调用__next__
res.send('2222')
res.send('33333')
生成器表达式
就是生成器的简化写法
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 0x000001E249ED3C10>
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]
