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今日内容回顾
- 异常常见类型
- 异常处理语法结构
- 异常处理补充
- 异常处理实战应用
- 生成器对象
- 生成器练习
- yield冷门用法
- 生成器表达式
- 面试题
今日内容详情
异常常见类型
SyntaxError # 语法错误
NameError # 名字错误
IndexError # 索引错误
Key Error # 键错误
IndentationError # 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 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定制的方案
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 定制的方案
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 定制的方案
···
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:
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：
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东西报错后 再执行else子代码
6.结合finally使用
try：
待监测的代码（可能会报错的代码）
except Exception as e :
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 再执行else子代码
finally：
无论try的子代码是否报错 最后都要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（主动报错） raise
name ='jason'
if name =='jason':
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
iter_l1 = l1.__iter__()
# 2.whlie 循环 让迭代器对象反复执行__next__
while True：
try :
print( iter_l1.__next__())
except Stoplteration 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.创造生成器的基本语法
函数体代码中填写yield关键字
# def my_iter():
# print('哈哈哈')
# 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.每次执行完毕__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')
yield 11,22,33
print('呵呵')
yield 11,22,33
print('嘿嘿嘿')
yield 11,22,33
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return 可以返回返回值 但不是return'''
生成器练习
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(a, b=None, step=1):
if not b:
b = a
a = 0
while a < b:
yield a
a += step
res = my_range(1,10).__iter__()
while True:
try:
i = res.__next__()
print(i)
except StopIteration:
break
for i in range(100):
print(i)
yield冷门用法
def eat(name, food=None):
print(f'{name}吃')
while True:
food = yield
print(f'{name}吃{food}')
res = eat('jason')
res.__next__()
res.send('baba') # 1.将括号内的数据传给yield前面的变量名 2.再自动调用__next__
生成器表达式
就是生成器的简化写法
l1 = (i**2 for i in range(100)) #生成器对象
print(l1)
for i in l1:
print(i)
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] 正确
#D. res=[21,22,23,24]