迭代器、生成器及异常处理
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迭代器
迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需的目标或结果，每一次对过程的重复称为一次'迭代'，而每次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值，单纯的重复并不是迭代
通过索引的方式进行迭代取值，实现简单，仅适用于字符串，列表，元组，但没有索引的字典、集合等非序列类型，必须找到一种不依赖索引来进行迭代取值的方式，这就用到了迭代器。
可迭代对象
1.可迭代对象
对象内置有__iter__方法的都称为可迭代对象
1.内置方法 通过点的方式能够调用的方法
2.__iter__ 双下iter方法
2.可迭代对象的范围
可迭代对象
string list dict tuple set 文件对象
不可迭代对象
int float bool 函数对象
3.可迭代的含义
迭代：更新换代（每次更新都必须要依赖上一次的结果）
eg: 手机app更新（版本迭代）
可迭代再python中可以理解为是否支持for循环
迭代器对象
1.迭代器对象
是由可迭代对象调用__iter__方法产生
迭代器对象判断的本质：看内置是否有__iter__和__next__
2.迭代器对象的作用
提供了一种不依赖于索引取值的方式
正因为有迭代器的存在 我们的字典 集合才能够被for循环
3.迭代器对象实操
S1 = 'hello' # 可迭代对象
res = S1.__iter__() # 迭代器对象 本质在调用S1.__iter__(),返回S的迭代器对象 可简写iter(S1)
print(res.__next__()) # h 迭代取值 for循环的本质
print(res.__next__()) # e 可简写next(res)
print(res.__next__()) # l
"""一旦__next__ 取不到值 会直接报错"""
4.注意事项
可迭代对象调用__iter__会成为迭代器对象，迭代器对象如果还调用__iter__不会有任何变化 还是迭代器对象本身
迭代器的优缺点
优点
1.为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式
2.惰性计算： 迭代器对象表示的是一个数据流，需要时才去掉调用__iter__来计算出一个值，迭代器可以存放无限大的数据，但是同一时间内存只能有一个值，但是列表需要把所有的元素都存放在内存中，受内存大小的限制，能存放的数据是有限的
缺点
1.除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
2.只能取下一个值，不能回到开始，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽
for循坏内部原理
for 变量名 in 可迭代对象：
循环体代码
"""
1.先将in 后面的数据调用__iter__转变成迭代器对象
2.依次让迭代器对象调用__next__取值
3.一旦__next__取不到值报错 for循环会自动捕获并处理
"""
异常处理
1.异常
异常就是代码运行报错，行业俗称叫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的避免
2.异常分类
语法错误
不允许出现，一旦出现立刻改正
逻辑错误
允许出现的，因为它一眼发现不了，代码运行之后才可能会出现
3.异常结构
错误位置 # File "D:/PycharmProjects/test15/02 常见内置函数.py", line 89,name = kiki
错误类型 # NameError
错误详情 # name 'kiki' is not defined
常见错误
常见的错误：
SyntaxError: 语法错误
NameError: 名字错误
IndexError: 索引错误
KeyError : 键错误
IndentationError :缩进错误
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制定不同的解决方案
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: # 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
try:
待检测的代码（可能会出错的代码）
except Exception as e: # e就是系统会提示的错误信息
5.结合else使用
try:
待检测的代码（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 在执行else子代码
6.结合finally使用
try:
待检测的代码（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assert和raise
1.断言
name = 'kiki'
# assert isinstance(name,int)
# print('肯定是字符串') # AssertionError
assert isinstance(name,str)
print('肯定是字符串') # 肯定是字符串
2.主动报错
name = 'kimi'
if name == 'kimi':
raise Exception('找到这里，说明我该走了')
else:
print('正常走')
异常处理实战应用
1.异常处理能尽量能少用就少用
2.被try检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]
# 1.先将列表调用__iter__转变为迭代器对象
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: # StopIteration和Exception一样的
break
生成器
生成器对象
1.本质
1.生成器内置由__iter__和__next__方法，所以生成器本身就是一个迭代器
2.函数体代码中如果由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）
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
yield关键字，我们就有了自定义迭代器的实现方向，yield可以用于返回值，但不同于return,函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值。
函数体代码中填写yield关键字
""" 1.函数体代码中如果由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）"""
eg: def my_iter(): # 定义函数，先不执行
print('奶茶真好喝')
yield
res = my_iter() # 拿到生成器
""" 2.使用加括号之后的结果调用__next__才会执行函数体代码"""
eg1:
def my_iter():
print('奶茶真好喝')
yield
res.__next__() # 执行函数体，在yield后面停
""" 3.每次执行完__next__代码都会停在yield位置，下次基于这个位置继续往下找第二个yield """
""" 4.yield还有点类似于return 可以返回返回值"""
eg2:
def my_iter():
print('奶茶真好喝')
yield 110
print('果汁真好喝')
yield 120
print('火锅是真香')
yield 119
print('烧烤也不错')
yield 114
res = my_iter() # 生成生成器
r1 = res.__next__() # 执行到第一个yield停
print(r1)
r2 = res.__next__() # 执行到第二个yield停
print(r2)
r3 = res.__next__() # 执行到第三个yield停
print(r3)
r4 = res.__next__() # 执行到第四个yield停
print(r4)
代码结果展示 ：
""" 奶茶真好喝
110
果汁真好喝
120
火锅是真香
119
烧烤也不错
114
"""
生成器对象实现range方法
"""
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.先写两个参数的
2.再写一个参数的
3.最后写三个参数
"""
1.两个参数
def my_range(start_num, end_num):
while start_num < end_num:
yield start_num
start_num += 1
for i in my_range(1, 10):
print(i)
2.一个参数
# 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
def my_range(start_num, end_num=None):
if not end_num:
end_num = start_num
start_num = 0
while start_num < end_num:
yield start_num
start_num += 1
for i in my_range(10):
print(i)
3.三个参数
def my_range(start_num, end_num, step=1):
while start_num < end_num:
yield start_num
start_num += step
for i in my_range(1, 10, 2):
print(i)
4.一个参数、两个参数、三个参数通用的
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，起始位置应该是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: # 用while 迭代取不到值会报错
# try:
# i = res.__next__() # 循环相当于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 range(100,50,-1):
print(i)
生成器冷门用法
def class1(name, python = None):
print(f'{name}准备上课')
while True:
python = yield
print(f'{name}正在上课{python}')
res = class1('kiki')
res.__next__()
res.send('chemistry class') # 1.将括号内的数据传给yield 变量名。2.自动调用__next__
res.send('English')
res.send('invention')
生成器表达式
就是生成器的简化写法
''' 列表生成式'''
l1 = [i**2 for i in range(100)]
print(l1)
'''生成器表达式'''
l1 = (i**2 for i in range(100))
print(l1) # 返回生成器对象的内存地址 <generator object <genexpr> at 0x00000229DD89BA50>
for i in l1:
print(i)
生成器笔试题
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):
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))
第二次循环套第二次循环时n=10, for i in g=for i in get调用test()函数输出0，1，2，3 ，第二步是最里面的add(10,i)调用变成了10，11，12，13，最外的add(10,i)for i (10,11,12,13)
"""
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C'''
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