内置方法补充（结合匿名函数使用）
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map(func,iterable)：它会根据传入的函数func对指定的序列iterable做映射。过程描述：循环第二个参数
iterable中的每一个元素，传入第一个参数func中调用，返回包含每次调用结果的新列表。示例：生成一个新列表，使其中的元素为原列表中各元素的平方。
# 传统方式： l = [1, 2, 3, 4, 5] new_l = [] for i in l: new_l.apppend(i ** 2) print(new_l) # 使用map方法,不使用匿名函数 def square(x): return x ** 2 new_l = list(map(square,l)) print(new_l) # 使用map方法，使用匿名函数 new_l = list(map(lambda x: x ** 2, l)) print(new_l) # 执行结果：[1, 4, 9, 16, 25] -
zip(iterable, ...)：它会将可迭代对象中的元素打包成列表套元组的形式返回。过程描述：将每个可迭代对象中对应的元素打包成一个个元组，然后将这些元组组成列表返回。如果各个可迭代对象中的元素数量不一致，则返回列表的长度与最短的可迭代对象元素数量一致。
示例：将两个列表之间的元素按照索引一一对应
l1 = [1, 2, 3, 4, 5] l2 = ['huawei', 'vivo', 'oppo', 'redme', 'iphone'] l3 = ['a', 'v', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] l4 = [111,222,333] # 传统方式： new_l = [] for i in range(len(l1)): new_l.append((l1[i],l2[i])) print(new_l) # 使用zip方法 new_l = list(zip(l1,l2)) print(new_l) # 上面两种执行结果：[(1, 'huawei'), (2, 'vivo'), (3, 'oppo'), (4, 'redme'), (5, 'iphone')] # zip也可以实现多个参数同时对应，返回长度以最短的为准 res = list(zip(l1, l2, l3,l4)) print(res) # 执行结果：[(1, 'huawei', 'a', 111), (2, 'vivo', 'v', 222), (3, 'oppo', 'b', 333)] -
max()/min()：返回最大值/最小值。示例一：打印列表中最大的元素。
l = [1,2,3,4,66,44,9,88] # 方法一： l.sort() print(l[-1]) print(l[len(l)-1]) # 方法二： l.sort(reverse=True) print(l[0]) # 方法三：max/min print(max(l)) # 返回最大的元素 print(min(l)) # 返回最小的元素示例二：打印字典中value最大的key。
d = { 'mark': 9999999, 'mary': 1000, 'smith': 2000, 'tom': 20 } # 注意：使用max的时候，内部循环比较的是字典的key值，不能直接比较返回，因此需要用到max方法的key参数 # 方式一：使用max方法，不使用匿名函数 def index(key): return d[key] print(max(d, key=index)) print(min(d, key=index)) # 底层也是for循环，index返回什么值就按照什么值进行比较，最终max的返回值依旧是字典的key值 # 方式二：使用max方法，使用匿名函数 print(max(d, key=lambda key: d[key])) print(min(d, key=lambda key: d[key])) # 执行结果均为： mark tom -
filter(func, iterable)：用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的列表。过程描述：将第二个参数
iterable中的元素作为参数，逐个传入第一个函数func中进行判断，判断结果为True或False，最后将判断结果为True的元素放入一个新列表中返回。示例：将列表中大于30的元素放入一个新的列表中
l = [1,2,3,4,66,44,9,88] # 传统方式： new_l = [] for i in l: if i > 30: new_l.append(i) print(new_l) # 使用filter方法，不使用匿名函数 def index(x): return x > 30 print(list(filter(index,l)) # 执行结果：[66, 44, 88] # 使用filter方法，使用匿名函数 print(list(filter(lambda x: x > 30, l))) # 执行结果：[66, 44, 88]
迭代器
迭代器即用来迭代取值的工具，每一次取值都要依赖上一次的结果，而不是单纯的重复，但是前提条件是不能使用索引取值。
举例：
phone = ['huawei', 'vivo', 'oppo', 'redme', 'iphone']
index=0
while index < len(phone):
print(phone[index])
index+=1
可迭代对象
python中，内置有__iter__()方法的对象都是可迭代对象，通俗讲，内置的意思就是可以通过.查看。调用iter()方法返回的结果就是可迭代对象。
示例：
a = 1 # 不是
b = 1.22 # 不是
c = 'hello' # 是
d = [1, 2, 3, 4] # 是
f = (1, 2, 3, 4) # 是
h = {'username': 'ly'} # 是
i = {1, 2, 3, 4} # 是
j = True # 不是
k = open('a.txt', 'w', encoding='utf-8') # 是
总结：属于可迭代对象的数据类型有：字符串，列表，元祖，字典，集合，文件
补充：所有以双下划线开头并且以双下划线结尾的方法，都可以以一种简单的方法调用，即函数名()
print(c.__iter__())
print(h.__iter__())
print(d.__iter__())
# 另外一种简便写法
print(iter(c))
print(iter(h))
print(iter(d))
len(c)
c.__len__()
迭代器对象
在python中，内置有__iter__()方法，并且内置有__next__()方法的对象才是迭代器对象。调用iter()方法返回的结果就是可迭代对象，用可迭代对象再调用next()方法返回的结果才是迭代器对象。
迭代器的作用：提供了一种不依赖于索引取值的方式。
示例：
c = 'hello' # 是
d = [1, 2, 3, 4] # 是
f = (1, 2, 3, 4) # 是
h = {'username': 'ly'} # 是
i = {1, 2, 3, 4} # 是
# 文件对象本省就是可迭代对象和迭代器对象
k = open('a.txt', 'w', encoding='utf-8') # 是
res = c.__iter__()
res.__next__() # 迭代器对象
print(res.__next__())
print(res.__next__())
练习题：
#练习题1：
# 对应一个可迭代对象，可以连续多次__iter__(),得到的结果还是本身
d = [1, 2, 3, 4]
res = d.__iter__()
print(res2.__next__())
# 练习题2：
a = d.__iter__()
print(a.__next__())
a = d.__iter__()
print(a.__next__())
print(d.__iter__().__next__())
print(d.__iter__().__next__())
print(d.__iter__().__next__())
print(d.__iter__().__next__())
# 执行结果均为1，而非1,2,3,4
异常捕获
引出：for循环内部原理
在使用for循环的时候，我们想一个问题，如果没有值可循环的时候，那应该怎么办，理应会抛出异常，但实际上没有，说明for循环内部帮助我们做了处理。下面是for循环内部原理：
- 先把in后面的可迭代对象调用
__iter__() - 再调用
__next__取值 - 当值取完之后，for内部自动进行异常处处理
l = [1, 2, 3, 4, 5]
# 循环打印出每一个元素，不能使用for循环
res = l.__iter__()
while True:
print(res.__next__())
for i in l:
print(i)
# 我们猜想的异常处理应该需要对代码进行检测，如果有错，我们应该有所措施对应
res = l.__iter__()
while True:
# 检测的代码
print(res.__next__())
# 如果有错，处理掉
异常捕获
异常就是错误发生的信号，如果不对该信号做处理，那么，之后的代码都不能正常执行。异常捕获就是对于该信号进行检测。
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异常的分类
语法错误：是人为错误，不应该出现，应该在出现之前就处理掉。
逻辑错误：允许出现，但是一般情况下需要做到尽量完美。
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异常的三大部分：
Traceback ：表示错误发生的位置
xxxError：表示错误类型
xxxError:后面的内容：表示错误发生的原因
举例：
异常处理
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语法结构
try: 被检测的代码 except 错误类型: 处理操作 except 错误类型: 处理操作 except 错误类型: 处理操作 -
示例：
try: # 写可能会报错的代码 # l = [1,2,3,4] # l[6] # IndexError # 1/0 # ZeroDivisionError d = {'username': 'aaa'} d['aaa'] # KeyError except IndexError as e: print(e) # except ZeroDivisionError as e: # print(e) # except KeyError as e: # print(e) except Exception as e: # 捕获所有异常 print(e)练习题：
l = [1, 2, 3, 4, 5] # 循环打印出每一个元素，不能使用for循环,使用__next__ res = l.__iter__() while True: try: print(res.__next__()) except Exception as e: break
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