Python学习日志——错误异常与函数

错误和异常

错误

• 语法错误(syntax error)
• 逻辑错误( logic error)
• 执行期间错误(runtime error)

demo:

for i in range(10)
	print(i)

out:

    for i in range(10)
                     ^
SyntaxError: invalid syntax

此过程由Python的语法分析器完成，检测到错误所在文件和行号。以向上箭头标记错误位置，最后显示错误类型。

当程序检测到一个错误，解释器就无法继续执行下去，抛出异常，终止程序。

异常

系统根据不同的错误抛出不同的异常。

常见异常：

异常	描述
NameError	尝试访问一个没有申明的变量
ZeroDivisionError	除数为 0
SyntaxError	语法错误
IndexError	索引超出序列范围
KeyError	请求一个不存在的字典关键字
FileNotFoundError	文件未发现错误（比如你要读的文件不存在）
AttributeError	尝试访问未知的对象属性
ModuleNotFoundError	模块未发现
IndentationError	缩进

异常处理：

程序一旦发生错误，程序就无法继续运行。

为了使程序健壮，可做相关异常处理。

我们使用try…except…

语法：

try :
	<语句>
except [<异常的名称>,[,<异常类的实例变量名称>]]:
	<异常的处理语句>
[else:
	<没有异常产生时的处理语句>]
[finally:
	<最后都会执行的语句>]

• try子句
  • try … except 必须放在可能发生异常的程序段周围，而try_statements则是可能发生异常的程序段。
• except子句
  • 用来捕捉指定的异常，一旦捕捉到，就执行与之对应的except_statements，即用来处理异常的程序语句。
  • 如果要针对不同的异常做不同的处理，可以使用多个except子句，其中，exceptionType是欲捕捉的异常类型，省略不写，表示为预设类型：BaseException，所有异常都继承自该类别。
  • [as identifier]可以将捕捉到的异常指向一个变量，然后，通过该变量获得异常相关的信息。
  • 不带任何异常类型使用except，将捕获所有发生的异常。不推荐这么使用，因为我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。
• else子句
  • 当try_statements没有异常发生时，会跳过except子句，执行else_statements。
  • 该子句为可选语句，可以指定或者省略。
• finally子句
  • 当要离开try … except 时（无论异常是否发生），就会执行finally_statements，可以使清除错误或者收尾的语句。可给可忽略。

demo：

try :
	x = int(input('请输入被除数x:\t'))
	y = int(input('请输入除数:\t'))
	z = x/y
except Exception as e:
	print(e.args)

else:
	print('未捕捉到异常，X/Y = ',z)
finally:
	print("leave this module")	

out:

请输入被除数x:	24
请输入除数:	0
('division by zero',)
leave this module

raise(触发异常)

除了系统抛出的异常，我们可以用raise语句自己触发异常。

格式：

raise [Exception,[,args,[,traceback]]]

• Exception:异常类型
• args:我们自己提供的异常参数
• traceback:可选，如果存在，

try :
	raise NameError('Sorry,Error occurs')
except Exception as e:
	print(e.args)

else:
	print('未捕捉到异常，X/Y = ',z)
finally:
	print("leave this module")	

out:

('Sorry,Error occurs',)
leave this module

assert(断言)

assert condition

逻辑上相当于：

if not condition:
	raise AssertionError()

为断言添加一个异常参数

assert experssion [,args]

arguments

userid = 'lzh'
assert userid == '111','用户名错误'

out:

    assert userid == '111','用户名错误'
AssertionError: 用户名错误

函数

函数定义

在Python中，函数有五大要点，分别是def、函数名、函数体、参数、返回值，以及两个英文版符号，分别是括号（括号内为参数）和冒号（:）。

def：函数的关键字，没它可不行。

函数名：函数的名称，根据函数名调用函数。

函数体：函数中进行一系列的具体操作。

参数：为函数体提供数据。

返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

上述函数的要点中，最重要的是参数和返回值。

1.返回值

函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

2.参数

定义函数时，参数是一定需要考虑的。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。

对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。

Python中，参数类型有：必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。函数中，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

​ 还有的是实参和形参的区别：

• 实参：实参是一个确定的值，能够传递给形参，可作为位置参数或者关键字参数传递
• 形参：只有在调用时才分配内存单元。调用结束后，即释放所分配的内存单元。因此，形参只在内部有效，函数调用结束后返回主调用函数后

3.空函数

空函数：什么事也不做，可以用pass语句。既然“一事不做”，那空函数还有什么用处？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。如此，运行代码程序就不会出现错误了。

1 #空函数
2 def nop():
3     pass

函数参数

Python中，参数是非常灵活的。掌握参数就能领悟函数的真谛了。这是真的。参数是比较难理解的，特别是参数组合。

1.位置参数

既然说函数，就需要展示函数：

1 #位置参数（必选参数）
2 def involution(x):
3     return x * x
4 >>>involution(3)
5 9
6 >>>involution(5)
7 25

如代码所示，参数x就是一个位置参数。

2.默认参数

Python函数支持默认参数，即可以给函数的参数指定默认值。当该参数没有传入相应的值时，该参数就使用默认值。

 1 #默认参数
 2 def involution(x,n = 2):
 3     s = 1
 4     while n > 0:
 5         n = n - 1
 6         s = s * x
 7     return s
 8 >>>involution(6)
 9 36
10 >>>involution(5,3)
11 125

注：1.设置默认参数时，必选参数(位置参数)在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错；

 1 >>>def add_end(L=[]):
 2 ...    L.append('END')
 3 ...    return L
 4 ...
 5 >>>add_end()
 6 ['END']
 7 >>>add_end()
 8 ['END','END']
 9 >>>add_end()
10 ['END','END','END']

上述代码展示的是默认参数不为不可变对象的现象。因此，默认参数必须指向不可变对象【字符串、None……】。

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：

1 #一般性函数
2 def calc(numbers):
3     sum = 0
4     for n in numbers:
5         sum = sum + n * n
6     return sum

如何调用calc()函数呢？需要调用时，需要为参数引入list或者tuple。

1 #函数调用
2 >>> calc([1, 2, 3])
3 14
4 >>> calc((1, 3, 5, 7))
5 84

然而，如果我们使用可变参数，我们可以进行简化，方法如下：

1 #可变参数
2 def calc(*numbers):
3     sum = 0
4     for n in numbers:
5         sum = sum + n * n
6     return sum

1 #可变参数的魅力
2 >>> calc(1, 2, 3)
3 14
4 >>> calc(1, 3, 5, 7)
5 84
6 
7 #参数调用不用calc([1,2,3])，括号内还用写中括号，好麻烦~~~

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*：

1 >>> calc(1, 2)
2 5
3 >>> calc()
4 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：

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

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

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。dict就是字典，它是键值对组合，益处多多~~~

1 #引入关键字参数，默认为**kw
2 def person(name, age, **kw):
3     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（必选参数必须全部传入，否则会出错），也可以传入关键字参数。注：关键字参数可是任意个的。

 1 #调用关键字参数
 2 >>>def person(name,age,**kw):
 3 ...    print('name:',name,'age:',age,'other:',kw)
 4 ...
 5 >>>person('Jack')
 6 Traceback (most recent call last):
 7   File "<stdin>", line 1, in <module>
 8 TypeError: person() missing 1 required positional argument: 'age'
 9 >>>person('Jack',36)
10 name:Jack age:36 other:{}
11 >>>person('Jack',36,city='Hangzhou')
12 name:Jack age:36 other:{'city':'Hangzhou'}
13 >>>person('Jack',36,city='Hangzhou',job='Engineer')
14 name:Jack age:36 other:{'city':'Hangzhou','job':'Engineer'}

关键字参数有什么用呢？其实，既然存在就有它的强大之处。

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。

如何操作呢？我们可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

1 >>> extra = {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}
2 >>> person('Jack', 36, city=extra['city'], job=extra['job'])
3 name: Jack age: 36 other: {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}

当然了，上面代码调用方式有点烦，通过dict键来查找值。我们可以通过关键字简化一下：

1 >>> extra = {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}
2 >>> person('Jack', 36, **extra)
3 name: Jack age: 36 other: {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}

extra表示把extra这个dict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。

5.命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。

1 def person(name, age, **kw):
2     if 'city' in kw:
3         # 有city参数
4         pass
5     if 'job' in kw:
6         # 有job参数
7         pass
8     print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：

1 def person(name, age, *, city, job):
2     print(name, age, city, job)

和关键字参数*kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符，*后面的参数被视为命名关键字参数。
　　调用命名关键字参数方式如下：

1 #调用命名关键字参数
2 >>> person('Jack', 36, city='Hangzhou', job='Engineer')
3 Jack 36 Hangzhou Engineer

若可变参数后面跟着命名关键字参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了。

1 def person(name, age, *args, city, job):
2     print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错。而命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：

1 def person(name, age, *, city='Hangzhou', job):
2     print(name, age, city, job)

由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：

1 >>> person('Jack', 36, job='Engineer')
2 Jack 36 Hangzhou Engineer

6.参数组合

目前，函数中共有5种常用的参数类型。若只传入一种类型的参数，这太简单了。难点在哪？难点就在参数组合使用，那是相当恶心。不过，平时最好不要混合使用参数，不然容易搞得“乌烟瘴气”。

Python中，定义一个函数，我们可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

下面来定义一个函数，该函数参数包含一种或几种参数。

1 def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
2     print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
3 
4 def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
5     print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

可以调用上述函数：

1 >>> args = (1, 2, 3, 4)
2 >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
3 >>> f1(*args, **kw)
4 a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
5 >>> args = (1, 2, 3)
6 >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
7 >>> f2(*args, **kw)
8 a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。

然而，虽然函数参数类型多达5种，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。哎，简简单单才是真啊。

7.函数参数小结

参数，作为函数传入值的媒介，这里有必要做一个总结。

一、Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数；

二、默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误；

三、*args是可变参数，args接收的是一个tuple；

四、**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict；

五、可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；

六、关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})；

七、使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法；

八、命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值；

九、定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。

故而，为了学好Python中的函数部分，参数不容忽视。

函数调用

在学习了函数的定义之后，我们应该需要调用函数，获取我们想要的数据。

如何调用函数呢？语法：函数名(参数)

Python中，大佬们内置了许多有点用的函数，而我们只需拿来就行。

若要调用Python中的内置函数，我们首先要知道函数名和参数。

比如我想要求某数的绝对值。如果你不知道Python有相关的内置函数，就只能这么做：

 1 #求取绝对值
 2 >>>def abs(num):
 3 ...    if num >= 0:
 4 ...        return num
 5 ...    else:
 6 ...        return (-num)
 7 ...
 8 >>>abs(9)
 9 9
10 >>>abs(0)
11 0
12 >>>abs(-8)
13 8

上述代码虽然可以实现求绝对值的功能，但是太繁琐，需要敲几行代码才能实现该功能。然而，Python中有这个函数可以直接调用并输出结果。

 1 #Python内置函数：abs()
 2 >>>abs(-9)
 3 9
 4 >>>abs(9)
 5 9
 6 #获取帮助文档
 7 >>>help(abs)
 8 Help on built-in function abs in module builtins:
 9 
10 abs(x, /)
11     Return the absolute value of the argument.

对于函数参数，通常会遇到以下两个问题：

1.如果函数传入参数的数量错误，会如何呢？简单，直接Error呗。比如abs()：

1 #函数传入参数的数量错误
2 >>> abs(-9,89)
3 Traceback (most recent call last):
4   File "<stdin>", line 1, in <module>
5 TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

2.如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：

1 #传入的参数类型错误
2 >>> abs('a')
3 Traceback (most recent call last):
4   File "<stdin>", line 1, in <module>
5 TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

常见内置函数（Built-in Functions）

Python 3.x版本下官方网站：https://docs.python.org/3/library/functions.html。该网址内显示Python内置函数相关内容（Built-in Functions）。

1.数据结构相关：list()、tuple()、dict()、str()……

2.数字相关：abs()、min()、max()、len()……

3.其他：int()、float()……

如果读者想知道图中函数的详细含义，请点击上述链接网址。调皮一下，这里就不附上网址啦~~~

数据类型转换

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数：

 1 #Python之数据类型转换（int、float、str……）
 2 >>> int('123')
 3 123
 4 >>> int(12.34)
 5 12
 6 >>> float('12.34')
 7 12.34
 8 >>> str(1.23)
 9 '1.23'
10 >>> str(100)
11 '100'
12 >>> bool(1)
13 True
14 >>> bool('')
15 False

函数别名

把函数名赋给变量：

 1 #函数“别名”
 2 >>>abs(-8)
 3 8
 4 >>>a = abs
 5 >>>a(-9)
 6 9
 7 >>>a(0)
 8 0
 9 >>>a(9)
10 9

递归函数

讲述递归函数之前，我想起一个东西：阶乘（n!）。举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x … x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

因此，递归函数：在函数内部，一个函数在内部调用自身本身。

于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

 1 #递归函数
 2 >>>def fact(n):
 3 ...    if n == 1:
 4 ...        return 1
 5 ...    else:
 6 ...        return fact(n - 1) * n
 7 ...
 8 >>>fact(1)
 9 1
10 >>>fact(5)
11 120
12 #递归函数之栈溢出
13 >>>fact(1000)
14 Traceback (most recent call last):
15   File "<stdin>", line 1, in <module>
16   File "<stdin>", line 5, in x
17   File "<stdin>", line 5, in x
18   File "<stdin>", line 5, in x
19   [Previous line repeated 994 more times]
20   File "<stdin>", line 2, in x
21 RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

如代码所示，使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。

下面来个斐波拉契数列：

1 #斐波拉契数列
2 >>>def fibo(arg1,arg2):
3 ...    if arg1 == 0:
4 ...        print(arg1,arg2)
5 ...    arg3 = arg1 + arg2
6 ...    print(arg3)
7 ...    fibo(arg2, arg3)
8 ...
9 >>>fibo(0,1)    

匿名函数

定义函数真得不可多得，但有时候不需要显示地定义函数。因此，函数也需要灵活地运用。使用匿名函数可以更加方便。

匿名函数语法：

lambda x: x * x(关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数)

1 def f(x):
2     return x * x

匿名函数的好处：因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。

1 def is_odd(n):
2    return n % 2==1
3 
4 L = list(filter(lambda n: n%2==1,range(1,20)))
5 print(L)　　

1.匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数。

2.Python中，匿名函数可以作为返回值返回并输出结果。