异常处理、生成器对象、生成器表达式

1|0异常处理、生成器对象、生成器表达式

目录

• 异常处理、生成器对象、生成器表达式
  • 一、异常常见类型
  • 二、异常处理语法结构
  • 三、异常处理的补充
  • 四、异常处理的实战应用
  • 五、生成器对象
  • 六、课堂练习
  • 七、yield的冷门语法
  • 八、生成器表达式

1|1一、异常常见类型

NameError    名称错误
IndexError   索引错误
KeyError     键错误
ValueError   值错误
SyntaxError  语法错误
IndentationError  缩进错误

1|2二、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:
    针对错误信息的类型制定的方案
2.看错误信息
try:
    待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型 as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型制定的方案
3.针对不同的错误制定不同的方案
try:
    待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型1 as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型1制定的方案
except 错误类型2 as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型2制定的方案
except 错误类型3 as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型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是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型1制定的方案
5.与else结合使用
try:
    待监测的代码(可能会出错的代码)
except Exception as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型1制定的方案
else:
    try的子代码正常运行结束没有任何报错后，再执行else子代码
5.与finally结合使用
try:
    待监测的代码(可能会出错的代码)
except Exception as e:  # e是系统提示的错误信息
    针对错误信息的类型1制定的方案
else:
    try的子代码正常运行结束没有任何报错后，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

1|3三、异常处理的补充

1.断言
  断言数据属于什么类型，如果不对直接报错负责正常执行下面的代码
  关键字：assert isinstance(变量名，数据类型)
  eg:
        name = 'jason'
        assert isinstance(name,int)
        print('数据')
 2.主动抛异常
 关键字：raise Exception
 eg:
    name = input('请输入姓名：').strip()
    if name == 'jason':
        raise Exception('报错了，不能继续执行下面代码')
    else:
        print('没有错误，执行下面的代码')

1|4四、异常处理的实战应用

异常处理的注意事项：
1.异常处理能少用就少用吧
2.被try监测的代码能少则少
3.代码中出现一些无法控制的情况导致报错，得考虑到
  eg:访问网络/写网络爬虫程序请求数据  ----->>断网
4.异常处理(应用for循环的底层原理)
eg:
  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in后面得数据调用__iter__,转变成迭代器对象
   l2 = l1.__iter__()
   # 2.while循环让迭代器对象重复反复执行__next__
   while True:
        #3.一旦_next__报错，自动捕获并结束，我们这里用异常捕获来异常处理
        try:
            print(l1.__next__())
        except Exception as e:
            break

1|5五、生成器对象

1.生成器的本质：
  内置含有__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(字符串，列表，字典，集合，元组，文件)>>>迭代器对象
  生成器对象是程序员编写出来的
     代码，关键字>>>含有迭代器对象的生成器
 eg:
     # 函数名不能调用__iter__和__next__
     def my_iter():
         print('你猜猜我在哪里')
         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
     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.__iter__()

    def my_iter():
        print('今天中午吃了什么')
        yield  11
        print('今天中午吃了炒年糕')
        yield  22
        print('糯糯叽叽的炒年糕')
        yield  33
        print('非常好吃')
        yield  44
    res = my_iter()
    r1 = res.__next__()
    #3. 每次执行完__next__代码都会停留在yield的位置，形参基于该位置继续往下找第二个
    print(r1)
    r2 = res.__next__()
    print(r2)
    r3 = res.__next__()
    print(r3)
    r4 = res.__next__()
    print(r4)
    #4. yield可以返回返回值

1|6六、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'''
1.两个参数的
eg:	
    def my_range(start_num,end_num):
        while start_num < end_num:
            yield start_num  # 代码碰到yield会停止
            start_num += 1
    res = my_range(1,10).__iter__()
    while True:
        try:
            i = res.__next__()   #相当于for i in range(1,10)
            print(i)
        except Exception as e:
            break
2.一个参数
eg:
    def my_range(start_num,end_num = None):
        if not end_num:
            end_num = start_num
            start_num = 0
        while start_num < end_num:
            yield start_num
            start_num += 1
    for i in my_range(100):
        print(i)
   # for i in my_range(100):
   #    print(i)   这样写两个参数也可以
3.三个参数
 eg:
        def my_range(start_num,end_num,step=1):
            if not end_num:
                end_num = start_num
                start_num = 0
            while start_num < end_num:
                yield start_num
                start_num += 1
        for i in my_range(10):
            print(i)

1|7七、yield的冷门语法

def index(name, food = None):
    print(f'{name}准备吃东西')
    while True:
        food =yield
        print('f{name}准备吃{food}')
res = index('jason')
res.__next__()
res.send('米饭')
res.send('面条')
# 1.将括号内的数据传给yield前面的变量名 
#2.再自动调用__next__

1|8八、生成器表达式

# 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)

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

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本文作者：泡芙有点甜
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