异常常见类型

SyntaxError
NameError
IndexError
KeyError
IndentationError

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:
        针对上述错误类型指定的方案

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只当不同的解决方案
	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(可能会出现的错误代码)
    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

异常处理补充

1.断言
	name = 'moon'
    # assert isinstance(name, int)
    assert isinstance(name,str)
    print('我就是字符串')
    name.strip()
    
2.主动抛异常
	name = 'moon'
    if name == 'moon':
        raise Exception('下播!')
    else:
        print('看我表演')

异常处理实战应用

1.异常处理能少用就少用
2.被try检测的代码能少就少
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
        
练习
	使用while循环+异常处理+迭代器对象 完成for煦暖迭代取值的可能
    l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
    # 1.先将列表调用__iter__调用变成迭代器对象
    iter_l1 = l1.__iter__()
    # 2.while循环让迭代器对象反复执行__next__
    while True:
        try:
            print(iter_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('好好学习 天天向上')
        	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__()
        '''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('明月几时有')
        yield 1
        print('把酒问青天')
        yield 2
        print('但愿人长久')
        yield 3
        print('千里共婵娟')
        yield 4
	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'''

自定义range方法

# range方法其实就是一个可迭代对象
使用公式：
def my_range():
    pass
for i in my_range(0, 10):
    print(i)
书写：
# start是起始位置，end为终点位置，step为步长默认为1
def my_range(start, end=None, step=1):
    # 当没有给end传值
    if not end: 
        end = start
        start = 0
    # 当第一个参数没有第二个大
    while start < end:
        # 返回第一个参数
        yield start
        # 每次循环增加一个步长数
        start += step
for i in my_range(1, 10):
    print(i)  # 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# 当只有一个列表时
end 可以不传值，应该设置成一个人默认函数，end=None
end = start
start = 0
# 当有两个数的时候，步长step默认1

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')
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('可乐')

生成器表达式

# 再做代码优化时, 可以使用
表达式为:
    res = (i for i in 'owen') # 里面的值自定义
    print(res) # <generator object <genexpr> at 0x0000021DEF13BB30> 生成器模式
    # 使用双下next()调用
    print(res.__next__()) # o
    
"""
面试题
	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)
    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]
#D. res=[21,22,23,24]
答案为[C]