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异常处理语法结构
异常处理实战应用
生成器对象
自定义range功能
yield冷门用法
yield与return对比
生成器表达式
笔试题

异常处理语法结构

# 常见的异常类型

SynataxError  语法错误

NameError  变量名错误

IndexError  索引错误

KeyError  键取值错误

IndentationError  缩进错误

TypeError: must be str, not int  类型错误

# 数据类型错误，该数据不是正确的数据类型，⽐如字符串和数字直接拼接，检查⼀下数据类型

ValueError: substring not found  值错误

# 值错误，输入的数据类型跟要求的不符合

TabError：Tab错误

# 相邻的两句的缩进需要统一使用tab或统一使用空格，不能混用，否则就会出现报错

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.查看错误类型

	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(可能会报错的代码)

    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

        正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的子代码

# 异常处理补充

1.断言

name = 'jason'

assert isinstence(name, int) # 提前去判断它是不是整型 是的话打印下面一句 不是则报错断言错误错误

print('好好学习')

2.主动报异常

name = 'jason'

if name == 'jason':  # 当name是jason的时候就主动报错：raise Exception('啊哈') Exception: 啊哈

    raise Exception('啊哈')

else:

    print('哦豁')

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用就少用

3.当代码中可能会出现一些无法控制的情况才应该考虑使用

如：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循环迭代取值得功能

l1 = [11, 33, 44, 55, 33, 66, 77, 33, 99]

# 1.首先将列表调用_iter_转变成迭代器对象

res = l1.__iter__()

# 2.while循环让迭代器对象反复执行_next_

while True:

    try:

        print(res.__next__())

    except Exception as e:

        break

生成器对象

1.本质

	还是内置有_iter_和_next_的迭代对象

2.区别

	迭代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('我爱学习')

        yield

        '''

        函数体代码中如果有yield关键字

        那么函数名加括号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()

        '''

        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yie

        '''

def my_iter():

    print('哈哈')

    yield 11, 22, 33

    print('呵呵')

    yield 11, 22, 33

    print('嘿嘿')

   yield 11, 22, 33

res = my_iter_()

r1 = res._next_()

print(r1)  # 哈哈 (11 22 33)

r2 = res._next_()

print(r2)  # 呵呵 (11 22 33)

r3 = res._next_()

print(r3)  # 嘿嘿 (11 22 33)

自定义range功能

自定义生成器实现跟range方法一样的功能(一个参数 两个参数 三个参数)

for i in range(1, 10):

    print(i)

def my_range(first, second=None, third=1):

# 判断second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 second:

        second = first

        first = 0

    while first < second:

        yield first

        first += third

for i in my_range(9):

    print(i)

for i in my_range(1, 10):

    print(i)

for i in my_range(1, 20, 2):

    print(i)

如果是倒着取my_range(100, 50, -1)呢?

def my_range(first, second=None, third=1):

    if not second:

        second = first

        first = 0

    while first < second:  # 判断第一个数小于第二个数

        yield first

        first += third

    while first > second:  # 判断第一个数大于第二个数

        yield first

        first -= abs(third)  # 把负数转换为绝对值

for i in my_range(100, 50, -1):

    print(i)

for i in my_range(1, 10):

	print(i)

for i in my_range(1, 10, 2):

	print(i)

yield冷门用法

def eat(name):

    print('%s 准备干饭！！！'%name)

    while True:

        food = yield

        print('%s 正在吃 %s' % (name, food))

res = eat('jason')  # 并不会执行代码 而是转换成生成器

res.__next__()

res.send('面条')  # 通过send传值给yield赋值号左边的的变量名

res.send('盖浇饭')

yield与return对比

yield

	1.可以有返回值(支持多个并且组织成元组)

    2.函数体代码遇到yield不会结束而是'停住'

    3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值

return

	1.可以返回值

    2.函数体代码遇到return直接结束

生成器表达式

# 就是生成器的简化写法

l1 = [i ** 2 for i in range(10)]

print(l1)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

l1 = (i ** 2 for i in range(10)) # 就是个生成器对象

print(l1)  # <generator object <genexpr> at 0x0000026509542DB0>

print(l1._next_()) # 0

print(l1._next_())  # 1

print(l1._next_())  # 4

for i in l1:

    print(i)

print(list(l1))  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

笔试题

"""

面试题(有难度)

	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):   # 0 1 2 3

        yield i

g = test()  # 激活变成生成器

for n in [1, 10]:

    g = (add(n, i) for i in g)

# add(1, i) for i in test()

# add(10, i) for i in add(1, i) for i in test()

# for循环结束完n是10 add(10, i) for i in add(1o, i) for i in test()  test是0 1 2 3 到add(10, 0)

# add(10, 1) add(10, 2) add(10, 3)求和函数 add(10, i) for i in (10, 11, 12, 13) 再到求和函数中

    """

    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)  # for循环遍历列表接收值[20, 21, 22, 23]

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：C

巴特西

异常处理语法结构、yield生成器及其表达式

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