python except用法和作用_3800 字 Python 流程控制专题总结

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今天流程控制专题 流程控制与代码的执行顺序息息相关，流程控制相关的关键字，如if,elif,for,while,break,continue,else,return,yield,pass等。

本专题详细总结与流程控制相关的基础和进阶用法，大纲如下：

• 基础用法

  • 1 if 用法

  • 2 for 用法

  • 3 while,break,continue

• 进阶用法

  • 4 for 使用注意

  • 5 range 序列

  • 6 Python特色：循环与else

  • 7 pass 与接口

  • 8 return 和 yield

  • 9 短路原则

• 总结

基础用法

专题的开始，先总结与流程控制相关的基础用法。

1 if 用法

if 对应逻辑控制的条件语句，它的基本结构可以表示为：如果满足某个条件，则怎么怎么样。

如下函数maxChunksToSort中，如果满足当前数组nums的索引i等于区间[0,i]的最大值，则[0,i]区间能被分割为一个Chunk.

def maxChunksToSort(nums):    maxn, count = nums[0], 0    for num in nums:        maxn = max(maxn, num)        if i == maxn:            count += 1    return count

if后的语句指定了一个条件，若满足if则，:后的语句成立。

如果if不满足，再使用elif判断其他情况，可以一直写elif，若是最后一个判断条件，可使用else，其基本结构为：

if A:    print('condition A meets')elif B:    print('condition B meets')elif C:    print('condition C meets')else:    print('other conditions meets')

2 for 用法

Python的for除了具备控制循环次数外，还能直接迭代容器中的元素。

控制循环次数：

for i in range(1, len(nums)):    print(i)

还能直接操作容器内的元素：

a = [1, [2, 4], [5, 7]]for item in a:    print(item)

3 while,break,continue

while后面紧跟一个判断条件，若满足条件则会一直循环，直到不满足条件时退出。但这不是绝对的，如果while后的语句块内含有break，即便条件依然满足，但遇到break也会一样退出。

如下检测输入是否为整数，直到输入整数时，执行break退出while循环：

while True:    a = input('please input an Integer: ')    try:        ai = int(a)        print('输入了一个整数 %d ，input 结束' % (ai,))        break    except:        print("%s isn't a Integer" % (a,))

做如下测试：

please input an Integer: 1.21.2 isn't a Integerplease input an Integer: 1输入了一个整数 1 ，input 结束

continue与最近的循环语句for或while组合，表示接下来循环体内的语句不执行，重新进入下一次遍历。

def f(nums):    for num in nums:        if num <= 0:            continue        print('得到一个大于0的数 %d' % (num,))

做如下测试：

得到一个大于0的数 2得到一个大于0的数 4

进阶用法

基础用法保证我们能够应付日常遇到的基本的代码流程，不过要想进一步深入理解Python特色的、与顺序相关的执行功能，还需要理解下面的进阶用法。

4 for 使用注意

for 语句遍历容器类型或可迭代类型时，如果涉及到增加、删除元素，就需要小心。比如请先看下面的例子：

删除列表中的某个元素值，可能有重复，要求元素顺序不变，空间复杂度为O(1)，如果像下面这样写就会有问题：

def delItems(nums, target):    for item in nums:        if item == target:            nums.remove(item)    return nums

对于大多数情况，上面的代码无法暴露出bug。但是考虑下面输入(特点：被删除的值连续出现)：

r = delItems([2, 1, 3, 1, 1, 3], 1)print(r)

打印结果为：[2,3,1,3]

对于刚接触编程的朋友对此很不解，为什么其中一个1未被remove.

不管是Python, Java, C++，列表或数组删除元素时，其后面的元素都会逐次前移1位，但是for依然会正常迭代，因此“成功”规避了相邻的后面元素1.

图形解释命中目标后的一系列动作：

下步最关键：解释器自动前移删除位置后的所有元素

但是，等到下一次迭代时，迭代器不等待，正常移动到下一个位置：

这样元素3成功逃避是否与目标值相等的检查。

结论：命中目标处的后一个位置都逃避了是否与目标值相等的检查，所以一旦有连续目标值，必然就会漏掉，进而触发上面的bug.

明白上面这个原因后，重新再改写一遍删除所有重复元素的代码，下面代码不再使用for直接遍历元素(再说一遍：增删元素原来迭代器发生改变，所以会导致异常行为)，而是使用索引访问：

def delItems(nums, target):    i = 0    while i         if nums[i] == target:            del nums[i]            i -= 1        i += 1    return numsr = delItems([2, 1, 3, 1, 1, 3], 1)print(r) # [2,3,3]

如果元素等于target，从数组nums中删除nums[i]，删除后解释器自动将i后的元素都前移1位。据此，巧妙的控制i值，一旦命中立即i减去1，这样确保不漏检查。

5 range 序列

range在Python中经常用于生成一串数字序列，对刚入门Python的朋友想尝试打印其中的值：

In [3]: print(range(10))range(0, 10)

要想看到每个值可与for结合：

In [21]: for i in range(10):    ...:     print(i,end=",")    ...:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,

那么有的朋友不禁要问range函数的返回值为什么能与for结合？

类型为Iterable的对象都可与for结合，下面确认range(10)返回值是否为Iterable:

In [13]: from collections.abc import IterableIn [14]: isinstance(range(10),Iterable)Out[14]: True # 它是 Iterable 类型

它为什么不是一次全部输出一个列表，就像下面这样：

In [23]: list(range(10))Out[23]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

而是要一个一个的输出？

range函数为了高效节省内存，一次只返回一个值，而不是直接将构成序列的全部元素加载到内存。

Python里的range不支持创建浮点序列，所以为了更加清楚的展示range的原理，编写一个创建浮点数的序列frange：

def frange(start, stop, step):    i = start    while i         yield i        i += step

代码只有几行，yield作为控制流程的一个关键字，下面我们会详细说到。

使用frange：

fr = frange(0, 1.,0.2)for i in fr:    print("{:.2f}".format(i),end=",")

打印结果如下，得到一个差值为0.2的等差数列：

0.00,0.20,0.40,0.60,0.80,

6 Python特色：循环与else

6.1 for能和else组对

Python一大特色：while,for能和else组对，不仅如此，try except和else也能组对，下面介绍它们存在的价值。

找出2到15的所有素数，如果不是素数打印出一对因子，实现代码如下：

for num in range(2, 16):    is_prime = True     for item in range(2, num):        if num % item == 0:            print('%d = %d*%d ' % (num, item, num // item))            is_prime = False            break    if is_prime:        print("%d is prime" % (num))

打印结果如下：

2 is prime3 is prime4 = 2*25 is prime6 = 2*37 is prime8 = 2*49 = 3*310 = 2*511 is prime12 = 2*613 is prime14 = 2*715 = 3*5

使用is_prime标志位判断是否找到num的一对因子，若都遍历完仍无发现则打印此数是素数。

这是我们比较熟悉的常规解决思路，但是如果使用for和else组对，它的价值便能体现出来：

for num in range(2, 16):    for item in range(2, num):        if num % item == 0:            print('%d = %d*%d ' % (num, item, num // item))            break    else:        print("%d is prime" % (num))

上面代码实现同样的功能，但代码相对更加简洁。通过前后代码对比，我们便能看出for和else组对的功能：for遍历完成后执行else，但是触发break后，else不执行。

大家平时多多使用，便能习惯以上用法。通过上面的对比，我们也能直观的感受到它们的价值。

6.2 try,except 和 else 组对

try 和 except 组对比较容易理解，触发异常执行 except 里的代码，否则不执行。

但是加上一个else实现怎样的作用呢？

首先看下面的例子：

In [9]: while True:   ...:     try:   ...:         a = int(input('请输入一个整数: '))   ...:     except ValueError:   ...:         print('input value is not a valid number')   ...:     else:   ...:         if a % 2 == 0:   ...:              print('输入的 %d 是偶数' %(a,))   ...:         else:   ...:             print('输入的 %d 是奇数' %(a,))   ...:         break

测试：

请输入一个整数: tinput value is not a valid number请输入一个整数: 5输入的 5 是奇数

try 保护的代码正常通过后，else才执行。

有的朋友会问，为什么不把else这块代码放到try里面？这还是有一定区别的：放到else中意味着这块代码不必受保护，因为它不可能触发ValueError这样的异常。

7 pass 与接口

Python中最特别的关键字之一便是pass，它放在类或函数里，表示类和函数暂不定义。

class PassClass:    passdef PassFun():    pass 

如上实现最精简的类和函数定义。

今天跟大家分享一个pass的特别有用的用法，尤其对Java语言的interface，implements等较熟悉的朋友，在Python中也能实现类似写法。

首先安装一个包:

pip install python-interface

下面是这个包的基本用法，首先创建一个接口类：

from interface import implements, Interfaceclass MyInterface(Interface):    def method1(self, x):        pass    def method2(self, x, y):        pass

下面实现接口：

class MyClass(implements(MyInterface)):    def method1(self, x):        return x * 2    def method2(self, x, y):        return x + y

这个包对熟悉Java语言的朋友还是非常实用，接口和实现类用法，可以平稳过渡到Python语言中。

8 return 和 yield

程序遇到 return 和 yield 都是立即中断返回。那么yield和return又有什么不同呢？

与return不同，yield中断返回后，下一次迭代会进入到yield后面的下一行代码，而不像return下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。

用图解释一下：

第一次 yield 返回 1

第二次迭代，直接到位置2这句代码。

然后再走for ,再yield，重复下去，直到for结束。

以上就是理解yield的重要一个点，当然yield还会与from 连用，还能与send实现协程等，这些都放在后面的专题。

9 短路原则

最后以一个有意思的短路问题结束流程控制专题。

布尔运算符 and 和 or 也被称为短路运算符：它们的参数从左至右解析，一旦可以确定结果解析就会停止。

Python中的短路运算符常见的有两个：and , or

A and B : 如果 A 不成立，B 不会执行

A or B : 如过 A 成立，B不会执行

所以被称为短路运算符

举几个例子一看就明白，请看下面代码：

代码1：

a = ''b = a and 'i will not execute'print(b)

打印结果为空，因为and运算符从左到右检查，一旦a为空即为假，则结果已确定为假，'i will not execute'被短路。

代码2：

a = 'python'b = a or 'i will not execute'print(b)

打印结果为：python，因为or运算符从左到右检查，一旦a为真则结果已确定为真，所以'i will not execute'被短路。

总结

本专题细致总结了流程控制的基础和进阶用法，具体包括以下：

• 基础用法

  • 1 if 用法

  • 2 for 用法

  • 3 while,break,continue

• 进阶用法

  • 4 for 使用注意

  • 5 range 序列

  • 6 Python特色：循环与else

  • 7 pass 与接口

  • 8 return 和 yield

  • 9 短路原则

• 总结

《end》

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