我与计算机之间的故♂事

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rush！！！

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异常捕获补充(了解)

try:
    被监测的代码
except 错误类型 as e:
    ...
else:
    被监测的代码不报错的时候执行
finally:
    无论是否报错最终都会执行
    
# 断言(了解)
name = 'jason'
assert isinstance(name,str)

# 主动报异常
raise 错误类型

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for循环本质

d = {'name':'jason','pwd':123,'hobby':'read'}

res = d.__iter__()  # StopIteration
while True:
    try:
        print(res.__next__())
    except StopIteration as e:
        break


for i in d:
    print(i)

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迭代取值与索引取值对比

"""
迭代取值
	优点:
		1.不依赖于索引的一种通用取值方式
	缺点:
		1.取值的顺序永远都是固定的从左往右 无法重复获取
索引取值
	缺点:
		1.需要提供有序容器类型才可取值(不是一种通用的方式)
	优点:
		1.可以重复取值
"""

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生成器对象

"""
生成器其实就是自定义迭代器
"""
# 定义阶段就是一个普通函数
def my_ge():
    print('first')
    yield 123,222,333
    print('second')
    # yield 456,444,555
"""
当函数体内含有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)
"""
# 调用函数:不执行函数体代码 而是转换为生成器(迭代器)
# res = my_ge()
# ret = res.__next__()  # 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止 返回后面的数据
# print(ret)
# ret = res.__next__()  # 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后 遇到yield再停止
# print(ret)

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自定义range功能

def my_range(start, stop=None, step=1):
    if not stop:
        stop = start
        start = 0
    while start < stop:
        yield start
        start += step
# res = my_range(10)
# for i in res:
#     print(i)

# res = my_range(1,10)
# for i in res:
#     print(i)

res = my_range(1,10,3)
for i in res:
    print(i)

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yield传值(了解)

def eat(name):
    print('%s 冲冲冲！！！'%name)
    while True:
        food = yield
        print('%s 准备卷到 %s' % (name, food))
res = eat('jason')  # 并不会执行代码 而是转换成生成器
res.__next__()
res.send('11：00')
res.send('4：00！！！')

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yield与return对比

yield
	1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
    2.函数体代码遇到yield不会结束而是"停住"
    3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值
return
	1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
    2.函数体代码遇到return直接结束

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生成器表达式

l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
# res = [i+1 for i in l if i!=44]
# print(res)

# res1 = (i+1 for i in l if i!=44)
"""
生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行
"""
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
"""
    迭代器对象 生成器对象 我们都可以看成是"工厂"
    只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出"数据"
        上述方式就是为了节省空间
"""
# 求和
def add(n, i):
    return n + i
# 调用之前是函数 调用之后是生成器
def test():
    for i in range(4):
        yield i
g = test()  # 初始化生成器对象
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]

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常见内置函数

# 1.abs()  绝对值
# print(abs(123))
# print(abs(-123))
# 2.all()  any()
# l = [11,22,33,0]
# print(all(l))  # 所有的元素都为True结果才是True
# print(any(l))  # 所有的元素只要有一个为True结果就为True
# 3.bin() oct() hex()  进制数
# print(bin(123))
# print(oct(123))
# print(hex(123))
# 4.bytes() str()
# res = '兄弟萌！ rushB!'
# res1 = bytes(res,'utf8')
# print(res1)
# res2 = str(res1,'utf8')
# print(res2)
# res1 = res.encode('utf8')
# print(res1)
# res2 = res1.decode('utf8')
# print(res2)
# 5.callable()  是否可调用(能不能加括号运行)
# s1 = 'jason'
# def index():
#     pass
# print(callable(s1),callable(index))  # False True
# 6.chr()  ord()
# print(chr(65))  # 根据ASCII码转数字找字符
# print(ord('A'))  # 65
# 7.complex()  复数
# print(complex(123))  # (123+0j)
# 8.dir()  查看当前对象可以调用的名字
# def index():
#     pass
# print(dir(index))
# print(index.__name__)
# 9.divmod()
# print(divmod(101,10))
"""总数据100 每页10条  10页"""
"""总数据99  每页10条  10页"""
"""总数据101 每页10条  11页"""
# num,more = divmod(233,10)
# if more:
#     num += 1
# print('总共需要%s页'%num)
# 10.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并执行
# res = """
# 你好啊
# for i in range(10):
#     print(i)
# """
# res = """
# print('hello world')
# """
# eval(res)
# exec(res)
# 11.isinstance()  判断是否属于某个数据类型
# print(isinstance(123,float))  # False
# print(isinstance(123,int))  # True
# 12.pow()
# print(pow(4,3))
# 13.round()
# print(round(4.8))
# print(round(4.6))
# print(round(8.5))
# 14.sum()
# l = [11,22,333,44,55,66]
# print(sum(l))

END~~~~~~