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目录

• 异常处理语法结构
• 异常处理实战应用
• 生成器对象
• 生成器对象实现range方法
• 生成器表达式
• 生成器笔试题
• 模块简介

今日python小节详细

• 异常常见类型

SyntaxError  # 语法错误；
NameError  # 命名错误
IndexError  # 索引错误
KeyError  # 元素不存在
IndentationError  # 缩进错误
......

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方案
2.查看错误信息
	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
		针对上述错误类型制定方案
	except 错误类型2：as e:  # e就是系统提示的错误信息
		针对上述错误类型制定方案
	except 错误类型3：as e:  # e就是系统提示的错误信息
		针对上述错误类型制定方案
......
4.万能异常——Exception/BaseException
	Try：
		带监测的代码（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同意处理
5.结合else使用
	Try：
		带监测的代码（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同意处理
	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
6.结合finally使用
	Try：
		带监测的代码（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同意处理
	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, str)
	print('呵呵 我就说肯定是字符串')
	name.strip()
2.主动抛异常
	name = 'jason'
	if name =='jason':
		raise Exception('老子不干了')
	else:
		print('正常走')

异常处理实战应用

1.异常处理尽量少用就少用
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能考虑使用
	eg：使用手机访问网络软件 断网
		编写网络爬虫程序要求数据 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]
		# 1.先将列表调用_iter_转变成迭代器对象
		iter_l1 = l1.__iter__()
		# 2.while循环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_的迭代对象
2.区别
	迭代器对象是解释器自动提供
		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('哈哈椰汁还不错')
		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.每次执行玩_next_代码都会停在yideld位置、下次基于该位置继续往下找第二个yield
	'''


	def my_iter():
		print('哈哈椰汁还可以')
		yield 11, 22, 33
		print('从小喝到大')
		yield 11, 22, 33
		print('嘿嘿牌子还可以')
		yield 11, 22, 33
		print('你好好说')
		yield 11, 22, 33


	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
	'''

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）
	for i in range(1, 10):
		print(i)


	# 1.先写两个参数
	# 2.再写一个参数
	# 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，其实数字应该是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 rangge (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(100, 50, -1):
		print(i)
	for i in range(100, 20, -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('包子')
res.send('面条')

生成器表达式

说白了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 0x000001DFC07F7E40>
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]
'''不用深入研究 大致知道起始数即可'''