内容概要
- 异常捕获（补充）
- for循环本质
- 生成器
- yield 和 return优缺点
- 笔试题
- 常用内置函数
内容详细
一、异常捕获补充
try:
print(name)
except NameError as e:
print('接收类型错误')
except Exception:
print('接收所有错误类型')
else:
print('代码出错的时候才会执行这段代码')
finally:
print('无论代码出不出错，都会执行这段自代码')
# 主动报错，一般用于监控某些代码运行到一定峰值的时候报警
raise NameError
# 插入，判断一个变量名是否为指定类型
name = 'elijah'
assert isinstance(name, str)
二、for循环本质
# in 后面的的可迭代对象调用__iter__方法转为迭代器对象
# 开启循环，打印迭代器对象调用__next__方法取出来的值
# 做异常处理，当值被取完之后会报错，报错处理是break退出循环
l = [11, 33, 44, 55, 66, 77]
res = l.__iter__()
while True:
try:
print(res.__next__())
except Exception:
break
# for 循环
for i in l:
print(i)
三、索引取值与迭代器对象取值
迭代器取值：
优：
1.不依赖于索引的一种通用取值方式
缺：
1.取值的顺序永远都是固定从左往右，无法重复获取
索引取值：
缺：
1.需要提供有序容器类型才可取值（不是一种通用的方式）
优：
1.可以重复取值
四、生成器对象
'''
生成器是自定义的迭代器，和迭代器一样，都是相当于一个“工厂”，只在需要数据的时候调用__next__方法取出数据，节省内存空间
'''
'''列表生成式'''
l = ['elijah', 'jason', 'kevin', 'egon']
res = [f'{i}_DSB' for i in l]
print(res) # ['elijah_DSB', 'jason_DSB', 'kevin_DSB', 'egon_DSB']
'''字典生成式'''
l = ['elijah', 'jason', 'kevin', 'egon']
l1 = [30000, 40000, 50000, 60000]
res1 = {j: l1[i] for i, j in enumerate(l)}
print(res1) # {'elijah': 30000, 'jason': 40000, 'kevin': 50000, 'egon': 60000}
# 没有元组生成式，加括号的是生成器
l = ['elijah', 'jason', 'kevin', 'egon']
res2 = (i for i in l)
while True:
try:
print(res2.__next__())
except Exception:
break
'''yield关键字'''
def genorates():
print('first code')
yield
print('second code')
yield
'''
当函数体内有yield关键字，那么在第一次调用函数的时候
并不会执行函数体代码，而是将函数变成了生成器（迭代器）
'''
res = genorates()
print(res.__next__())
'''
函数代码执行碰到yield,只会停止不会立刻结束，直至函数代码运行结束
'''
# yield传值
def eat(name):
print('%s 准备干饭!!' % name)
while True:
food = yield
print('%s 正在吃 %s' % (name, food))
res = eat('elijah') # 并不会执行代码 而是转换成生成器
res.__next__()
res.send('肉包子') # 给yield传值
res.send('盖浇饭')
五、笔试题
def run(n, i):
return n + i
def test():
for i in range(4):
yield i
g = test()
for n in [1, 10]: # 别把[1, 10]看成range(1, 10), 这是个只有两个元素的列表
g = (run(n, i) for i in g)
'''
循环两次：
1.n=1, g = (run(n, i) for i in g)
2.n=10，g= (run(n, i) for i in (run(n, i) for i in g))
'''
# 运行两遍，相当于 g = (run(n, i) for i in (run(n, i) for i in g))
# 因为生成器在未调用之前把它当成一个式子
res = list(g)
print(res)
六、yield 和 return
yield
1.可以返回值（支持返回多个并组织成元组）
1.yield可以将函数变成生成器，并且支持外界传值
2.只是让函数'停止'，不会结束
return
1.可以返回值（支持多个并组织成元组）
1.运行函数遇到return即停止
七、内置函数
# 1.abs() 取绝对值
abs(123)
abs(-123)
# 2.chr() ord()
chr(97) # a => 返回数字对应的字符串
ord('A') # 65 => 返回字符串对应的ASCII表数字
# 3.isinstance(name, str)
判断变量名是否是指定的数据类型
# 4.callable(func)
判断变量名是否是可运行的函数名
# 5.all() any()
l = [1, 2, 3, 0]
all(l) -> False, 当容器里所有的值都是True时才返回True
any(l) -> True, 只要容器里有一个值是True，就会返回True
# 6.bin() oct() hex() 进制数
print(bin(123)) # 转为二进制 0b1111011
print(oct(123)) # 转为十进制 0o173
print(hex(123)) # 转为十六进制 0x7b
# 7.bytes() str()
res = '选择方向，有效努力'
res1 = bytes(res, 'utf8') # 把字符串按照指定编码转换成二进制数,第一个传入变量名参数，第二个是字符编码
print(res1)
res2 = str(res1, 'utf8')
print(res2)
# 8.complex() 复数
print(complex(123)) # (123 + 0j)
# 9.dir() 查看当前对象可以调用的名字
def index():
pass
print(dir(index)) # ['__dict__', '__dir__', '__doc__'......]
# 10.divmod()
print(divmod(101, 10))
print(divmod(233, 10))
# 小应用：10条数据为一页，有233条数据，要分多少页
def count(nums, num):
c1, c2 = divmod(nums, num)
if c2:
c1 += 1
print('需要分 %s 页' % c1)
count(233, 10)
# 11.eval() 只能识别简单的语法， exec()可以识别复杂语法，都是将字符串中的数据内容加载，如果识别到可执行的python语法会执行
res = '''
for i in range(5):
print(i)
'''
exec(res) # 打印0，1，2，3，4
res = '''
print('hello, world!')
'''
eval(res) # hello, world!
# 12.pow(a, b) 求a的b次方
pow(3, 3) # 27
# 13.round() 五舍六入
print(round(4.8)) # 5
print(round(4.6)) # 5
print(round(4.5)) # 4
# 14.sum() 求总和
l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77]
print(sum(l))
生成器对象知识仿造range()
# 生成器形式
def my_range(start, stop=None, step=1):
if not stop:
stop = start
start = 0
while start < stop:
yield start
start += 1
res = my_range(10) # 需要注意的是，含有yield关键字函数第一次运行只是转换成生成器对象
print(res.__next__()) # 依次取值
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())
# 易错点
print(my_range(10).__next__())
print(my_range(10).__next__())
print(my_range(10).__next__())
'''
这样子其实是每次都重新把函数转换成一个新的生成器对象，所以每次都只能取到第一个值
'''