异常处理和生成器对象

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]

原文地址：http://www.cnblogs.com/LZXSDM/p/16800227.html