异常处理，生成器，模块简介
今日内容概要
- 异常常见类型
- 异常处理语法结构
- 异常处理实战应用
- 生成器对象
- 生成器对象实现range方法
- 生成器表达式
- 生成器笔试题
- 模块简介
今日内容详细
异常常见类型
SyntaxError # 语法错误
NameError # 命名错误
IndexError # 索引错误
KeyError # 键错误
IndenttationError # 缩进错误
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:
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(相当于提前预知)
针对上述错误类型制定不同的解决方案
3.针对不同的错误类型制定不同打的解决方案
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 我就说吧 肯定是字符串')
name.strip()
2.主动抛异常
name = 'jason'
if name == 'jason':
# 主动报错
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用就尽量少
3.当代码在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 报错
编写网络爬虫程序请求数据 断网 报错
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
l1 = l1.__iter__()
# 2.while循环让迭代器对象反复执行__next__
while True:
try:
print(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('哈哈哈 椰子汁很好喝')
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 椰子汁很好喝')
yield 111
print('呵呵呵 我从小喝到大')
yield 222
print('嘿嘿嘿 特种兵牌还可以')
yield 333
print('吼吼吼 千万别整多')
yield 444
res = my_iter()
res1 = res.__next__()
print(res1)
res2 = res.__next__()
print(res2)
res3 = res.__next__()
print(res3)
res4 = res.__next__()
print(res4)
'''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.最后写三个参数的
# 1.生成器
# 两个参数
def my_range(start_num, end_num=None, step=1):
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__()
# print(i)
# except Exception as e:
# break
# for i in res:
# print(i)
for i in my_range(1, 20, 2):
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')
print(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('包子')
res.send('面条')
生成器表达式
# 说白了就是生成器的简化写法
l1 = [i * 2 for i in range(100)]
print(l1)
# 变成元组就是生成器表达式
l2 = (i * 2 for i in range(100))
print(l2)
for i in l2:
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) # 此时n=1，但是没有被输出，继续下一次循环
第二次for循环：
g = (add(n, i) for i in (add(n, i) for i in g)) # 此时n=10，被下边res=list（g）输出
"""
res = list(g)
print(res)
'''不用深入研究 大致知道起始数即可'''
