2.4 Python异常处理与函数

本节主题: 2.4 Python异常处理与函数

课程讲师: Yunlin

观看地址: 点我进入


1 本节要点

  • 了解Python中异常处理的概念
  • 重点掌握Python中函数的概念、用法

2 课前准备

2.1 检查pip命令

在cmd输入pip或终端中输入pip或pip3 ,会输出pip的使用方法


3 课程ne

3.1 异常处理

3.1.1 程序常见的错误

什么是异常?

  • 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。
  • 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。
  • 异常是Python对象,表示一个错误。
  • 当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。

异常名称 描述
BaseException 所有异常的基类
SystemExit 解释器请求退出
KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C)
Exception 常规错误的基类
StopIteration 迭代器没有更多的值
GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError 所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError 所有数值计算错误的基类
FloatingPointError 浮点计算错误
OverflowError 数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError 断言语句失败
AttributeError 对象没有这个属性
EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError 操作系统错误的基类
IOError 输入/输出操作失败
OSError 操作系统错误
WindowsError 系统调用失败
ImportError 导入模块/对象失败
LookupError 无效数据查询的基类
IndexError 序列中没有此索引(index)
KeyError 映射中没有这个键
MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)
NameError 未声明/初始化对象 (没有属性)
UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量
ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象
RuntimeError 一般的运行时错误
NotImplementedError 尚未实现的方法
SyntaxError Python 语法错误
IndentationError 缩进错误
TabError Tab 和空格混用
SystemError 一般的解释器系统错误
TypeError 对类型无效的操作
ValueError 传入无效的参数
UnicodeError Unicode 相关的错误
UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误
UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误
UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误
Warning 警告的基类
DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告
FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告
OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告
PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告
RuntimeWarning 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告
SyntaxWarning 可疑的语法的警告
UserWarning 用户代码生成的警告

3.1.2 如何判断和捕捉异常

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。 如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它。

以下为简单的try…except…else的语法:

try:
<语句>        #运行别的代码
except <名字>:
<语句>        #如果在try部份引发了'name'异常
except <名字>,<数据>:
<语句>        #如果引发了'name'异常,获得附加的数据
else:
<语句>        #如果没有异常发生
  • try的工作原理是,当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
  • 如果当try后的语句执行时发生异常,python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句,异常处理完毕,控制流就通过整个try语句(除非在处理异常时又引发新的异常)。
  • 如果在try后的语句里发生了异常,却没有匹配的except子句,异常将被递交到上层的try,或者到程序的最上层(这样将结束程序,并打印默认的出错信息)。
  • 如果在try子句执行时没有发生异常,python将执行else语句后的语句(如果有else的话),然后控制流通过整个try语句。

下面是简单的例子,它打开一个文件,在该文件中的内容写入内容,且并未发生异常:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件,用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

下面是简单的例子,它打开一个文件,在该文件中的内容写入内容,但文件没有写入权限,发生了异常:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件,用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

3.2 函数

3.2.1 函数的概念

  • 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
  • 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号**()**;
  • 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数;
  • 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明;
  • 函数内容以冒号起始,并且缩进;
  • return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

3.3 构建一个函数

在Python中,定义一个函数要使用def语句:

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
print(my_abs(-99))

函数可以返回多个值吗?

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)

3.4 形参与实参

username就是一个形参,小明是我在调用函数时传入的一个实参,它的值被存储在形参username中;


3.5 局部变量与全局变量

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
   #返回2个参数的和."
   total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
   print "函数内是局部变量 : ", total
   return total
#调用sum函数
sum( 10, 20 )
print "函数外是全局变量 : ", total

在函数中声明变量为全局变量

#在函数里定义全局变量
a=0

def plus_a():
  global a
  a +=1

3.6 关键词参数、默认参数、收集参数

3.6.1 位置参数

我们先写一个计算x^2的函数:

def power(x):
    return x * x

对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。 当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x:

>>> power(5)
25
>>> power(15)
225

现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。 你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn:

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125

修改后的power(x, n)函数有两个参数:x和n,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。


3.6.2 默认参数

新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'

Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n。 这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2):

>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25

而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)。

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

  • 一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报
  • 二是如何设置默认参数。

当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。


3.6.3 可变参数

在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

def calc(numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84

所以,我们把函数的参数改为可变参数:

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14

这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

注:nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。


3.6.4 关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数:
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到name和age这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

**extra表示把该变量的所有key-value用关键字参数传入到函数的kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra。

本文是否对您有帮助?
 有帮助
 没帮助
您是否遇到了以下问题?
如需获取即时帮助,请联系技术支持