python进阶之路15 之异常处理、生成器相关

异常捕获处理

1.异常
    异常就是代码运行报错 行业术语叫bug
    代码运行中一旦遇到异常会直接结束整个程序的运行 我们在编写代码的过程中要尽可能避免
2.异常分类
    语法错误
    	不允许出现 一旦出现立刻改正 否则提桶跑路
    逻辑错误
    	允许出现的 因为它 一眼发现不了 代码运行之才可能会出现
3.异常结构
    错误位置
    错误类型
    错误详情

异常常见类型

SyntaxError
NameError
IndexError
KeyEroor
IndentationError
...

异常处理的语法结构

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
	name = 'jason'
	# assert isinstance(name,int)
	assert isinstance(name,str)
	print('哈哈哈哈哈哈，大长腿')
	name.strip()
2.主动抛异常
	name = 'jason'
	if name == 'jason'
		raise Exception('俺老张不干了')
	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量就尽量少
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
    res = l1.__iter__()
    # 2.while循环让迭代器对象反复执行__next__
while True:
    try:
        ret = res.__next__()
        print(ret)
    except Exception:
        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('哈哈哈哈')
		# 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__next__代码都会停在yiled位置下次基于该位置继续往下找第二个yieled
'''
def my_iter():
    print('哈哈哈')
    yield '呸呸呸'
    print('嘿嘿嘿嘿嘿')
    yield 222222
    print('嘻嘻嘻嘻')
    yield 333333
res = my_iter()
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)
'''
4.yield还有点类似于return 可以返回返回值
'''

课堂练习

自定义生成器对比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

# 1.生成器
# 两个参数
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 StopAsyncIteration:
#         break
# for i in my_range(100):
#     print(i)
# for i in my_range(1,100):
#     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)

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('2222')
res.send('33333')

生成器表达式

就是生成器的简化写法
l1 = [i ** 2 for i in range(100)]
print(l1)

l1 = (i ** 2 for i in range(100)) # 生成器对象
print(l1)  # <generator object <genexpr> at 0x000001E249ED3C10>
for i in l1:
    print(i)
    
"""
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):
        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]

原文地址：http://www.cnblogs.com/xm15/p/16799772.html