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异常常见类型
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
SyntaxError # python语法错误
NameError # 访问一个未声明的变量
IndexError # 下标索引超出序列范围
KeyError # 访问字典里不存在的键
IndentationError # 代码没有正确对齐，主要是缩进错误
IOError # 输入/输出异常，主要是无法打开文件
OverflowError # 数值运算超出最大限制
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
.......
异常处理语法结构
1.基本语法结构:
try:
待检测的代码(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:
待检测的代码(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定制不同的解决方案
try:
待检测的代码(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
try:
待检测的代码(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
try:
待检测的代码(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
...
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: # 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
异常处理补充
1.断言
def zero(s):
a = int(s)
assert a > 0 # 'a'超出范围: 如果a确实大于0 程序继续往下运行
print(a)
return a
zero('-5')
assert a>0 判断为True，所以可以继续执行下面的程序。
assert a<0 判断为False，所以报错AssertionError，程序中断。
2.主动抛异常
name = 'jason'
if name == 'jason'
raise Exception('fuck off')
else:
print('正常执行')
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
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]
# 将l1 变成迭代器对象
list_l1 = l1.__iter__()
# while循环反复执行迭代对象
while True:
try:
print(list_l1.__next__())
except StopIteration as e:
break
生成器对象
1. 定义阶段就是一个普通函数
2.当函数体内含有yield关键字，那么在第一次调用函数的时候，并不会执行函数体代码，而是将函数变成了生成器（迭代器）
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('good good')
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.使用加括号可之后的结果调用__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找第二个yield'''
def my_iter()
print('123456789')
yield 111, 222, 333
print('魏某z最帅')
yield 222,333,444
print('努力')
yield 222,333,444
print('冲')
yield 222, 333, 444
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return 可以返回返回值'''
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)
# 1.
def my_range(start_num, end_num):
while start_num < end_num: # 2.
yield start_num # yield 类似 return 返回 start_num 3.
start_num += 1 # 自增1 直到 start_num = end_num 结束
res = my_range(1, 10).__iter__() # 迭代器对象
while True:
try:
i = res.__next__() # for i in range(1, 10)
print(i)
except StopIteration:
break
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__()
# 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('包子')
res.send('面条')
生成器表达式
# 大白话:生成器的简化写法
l1 = [i ** 2 for i in range(100)]
print(l1) # 列表生成器
l1 = (i ** 2 for i in range(100)) # 生成器对象
print(l1) # <generator object <genexpr> at 0x00000200BB94BAC0>
for i in l1:
print(i)