异常处理、生成器对象、生成器表达式
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
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
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')
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
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
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)
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__
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]
