首页 > 其他分享 >异常处理和生成器对象

异常处理和生成器对象

时间:2022-10-17 18:57:31浏览次数:49  
标签:__ 对象 res 代码 生成器 yield print 异常

目录

一.异常常见类型

AssertionError    断言语句失败(assert 后的条件为假)
AttributeError    访问的对象属性不存在
ImportError    无法导入模块或者对象,主要是路径有误或名称错误    
IndentationError 代码没有正确对齐,主要是缩进错误
IndexError    下标索引超出序列范围
IOError        输入/输出异常,主要是无法打开文件
KeyError    访问字典里不存在的键
NameError     访问一个未声明的变量
OverflowError    数值运算超出最大限制
SyntaxError    python语法错误
TabError    Tab和空格混用
TypeError    不同类型数据之间的无效操作(传入对象类型与要求的不符合)
ValueError    传入无效的值,即使值的类型是正确的
ZeroDivisionError    除法运算中除数0 或者 取模运算中模数为0
--------------------------------------------------------------------------------
一旦程序发生异常,表明该程序在执行时出现了非正常的情况,无法再执行下去。默认情况下,程序会终止退出。

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:
	针对上述错误类型制定的方案

2.查看错误信息

try:
	待监测的代码(可能出错的代码)
except 错误类型 as e:  # e就是系统提示的错误信息
	针对上述错误类型定制的方案

3.针对不同的错误类型定制不同的解决方案

try:
	待监测的代码(可能会出错的代码)
except 错误类型1 as e:
	针对上述错误类型1定制的方案
except 错误类型2 as e:
	针对上述错误类型2定制的方案
except 错误类型3 as e:
	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:
	针对各种常见类型的错误全部统一处理
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:
	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

三.异常处理补充

1.断言

name = 'jason'
# assert isinstance(name, int)
assert isinstance(name, str)
print('我是字符串')
name.strip()

2.主动抛异常

name = 'jason'
if name == 'jason':
	raise Exception('老子不干了')
else:
	print('继续干吧·')

四.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]
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
# 1.现将l1变成可迭代对象
l2 = l1.__iter__()
# 2.while循环让迭代器对象反复执行__next__
while True:
    try:
        print(l2.__next__())
    except Exception as e:
        break

五.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('全是科技与狠活儿啊,铁汁')
	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,而是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寻找第二个yield'''
def my_iter():
	print('我一勺三花淡奶')
	yield 111, 222, 333
	print('我一勺十里香')
	yield 111, 222, 333
	print('千万别整多了了铁汁,整多倒沫子了')
	yield 111, 222, 333
	print('都是科技与狠活啊铁汁,头发掉光光')
	yield 111, 222, 333
res = my_iter()
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)
r4 = res.__next__()
print(r4)
'''4.yield还有点类似于return 可以返回返回值'''

4.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

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 StopIteration:
        break
for i in my_range(100):
    print(i)
for i in my_range(1, 10):
    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)

5.yield冷门用法

def eat(name, food=None):
	print(f'{name}准备用餐')
	while True:
		food = yield
		printf(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('薯条')
res.send('鸡翅')
-----------------------------
jason准备用餐
jason正在吃汉堡
jason正在吃薯条
jason正在吃鸡翅

六.生成器表达式

说白了就是生成器表达式

l1 = [i ** 2 for i in range(100)]
print(11)


l1 = (i ** 2 for i in range(100))  # 生成器对象
print(l1)  # <generator object <genexpr> at 0x000001DFC07F7E40>
for i in l1
	print(i)

面试题(有难度)

def add(n, i):  # 普通函数 返回两个数的和求对象
    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) 这里相当于给g重新绑定了一个生成器没有运行代码
    第二次for循环  g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g)) 
    这里就相当于用到for循环去(add(n, i) for i in g)里面取值了,这个时候n是10,生成器给的四个值是0、1、2、3,然后运行add就等于c选项
    """
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]

标签:__,对象,res,代码,生成器,yield,print,异常
From: https://www.cnblogs.com/LZXSDM/p/16800227.html

相关文章

  • 解决 Error creating bean with name 'UserMapper' defined in file异常处理和Cause:
    Errorcreatingbeanwithname'UserMapper'definedinfile异常处理和Cause:java.lang.IllegalArgumentException:ResultMapscollectionalreadycontains这两个问......
  • 异常、生成器
    异常、生成器异常常见类型异常以不同的类型出现,这些类型都作为信息的一部分打印出来:例子中的类型有SyntaxErrorNameErrorIndexErrorKeyErrorIndentationError......
  • 异常处理与生成器
    异常处理与生成器异常处理异常处理语法结构1.基本语法结构try:待监测的代码(感觉要BBQ的代码)except错误类型:针对上述错误制定的方案......
  • MySQL 5.7.39 group by查询异常
    一、异常摘要Errorqueryingdatabase.Cause:java.sql.SQLSyntaxErrorException:Expression#1ofSELECTlistisnotinGROUPBYclauseandcontainsnonaggregated......
  • 异常生成器
    目录异常生成器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手动实现range简单功能yield冷门用法生成器表达式异常生成器异常常见类型语法错误......
  • 关于System.InvalidOperationException:“Nullable object must have a value.异常
    关于System.InvalidOperationException:“Nullableobjectmusthaveavalue.异常,检查数据库的设计以及EF中的实体模型是否准确首先出现这个问题的原因在于你所要获取的......
  • 6_面向对象基础
    1.面向对象和面向过程面向过程重点在于:步骤面向对象重点在于:对象一般大型项目都采用面向对象编程思维2.面向对象三大特性object:所有类的父类,超类,上帝类,......
  • 7_面向对象高级
    1.单继承知识点:单继承:一个类继承一个父类1.单继承格式calss子类名(父类名):pass 2.注意:一个父类可以有多个子类示例:#1.定义父类classPe......
  • python学习记录:简单二维码生成器源码
     Function:  二维码生成器Author:  琴棋书画'''importioimportsysimportqrcodefromPyQt5importQtWidgets,QtGuifromPyQt5.QtWidgetsimportQA......
  • 关于异常-git日常开发问题
    问题解决方法      是.husky下面的pre-commit已经存在了删除掉这个pre-commit文件再从stash里把内容Apply拿出来提交就可以了 ......