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【磐创AI导读】: 本本篇为 Python 进阶干货系列第四篇,主要为大家详细介绍了Python条件判断、循环语句、循环控制、迭代器和生成器以及异常。更多详情: AI算法工程师学习路线总结之Python篇 | 粉丝福利 ,欢迎大家点击了解更多信 息。 第 一篇: 干货 | Python进阶之学习笔记(一) 第二篇: 干货 | Python进阶系列之学习笔记(二) 第三篇: 干货|Python基础入门 课程笔记(三)
目录
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Python条件判断
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Python循环语句
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Python循环控制
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迭代器与生成器
一、Python 条件判断
如果某些条件满足,才能做某件事情;条件不满足时,则不能做,这就是所谓的判断。
不仅生活中有,在软件开发中"判断"功能也经常会用到
(1)if 语句发
介绍
if 翻译成中文是 如果 的意思。if 后面写判断的条件。使用格式如下
使用格式
if 要判断的条件: 条件成立时,要做的事情
如果 if 判断的条件是正确的,那么就执行 if 下面缩进段内的代码。否则不执行
# 举个栗子
age = 30 # 代表年龄30岁
print("------if判断开始------")
if age >= 18: # 判断条件
print("我已经成年了") # 条件成立则执行
print("------if判断结束------")
实际操作:
执行过程:
(2)比较运算符:
刚刚在和大家讲解 if 的使用方式时,不知道观察仔细的各位有没有发现 if 后面的条件判断的写法,除了这个大于号,还有什么写法呢?
实际操作:
a = 3
b = 3
print(a == b) # 检查两个值
print(a != b) # != ,a 是否不等于 b
print(a > b) # > ,a 是否大于 b
print(a < b) # < ,a 是否小于 b
print(a >= b) # >= ,a 是否大于等于 b
print(a <= b) # <= ,a 是否小于等于 b
(3)逻辑运算符:
刚才上个知识点和大家讲的是比较的运算符,那么咱们再来看看逻辑运算符
实际操作:
a = 10
b = 20
c = 30
d = 10
print(a < b and a > b) # and 当两侧的表达式都正确的时候,返回True,否则返回 False。
print(a < b or b > a) # or 当两侧的表达式,只要有一个是正确时就返回True。
print(not b > a) # b > a 结果是正确的。但是 not 会返回 False。
# 如果结果是错误的,则返回 True。
(4)if-else 语句
想一想:在使用 if 的时候,它只能做到满足条件时要做的事情。那万一需要在不满足条件的时候,做某些事,该怎么办呢?
答:使用 if-else
其使用格式如下:
if 条件:
满足条件时要做的事情1
满足条件时要做的事情2
满足条件时要做的事情3
...(省略)...
else:
不满足条件时要做的事情1
不满足条件时要做的事情2
不满足条件时要做的事情3
...(省略)...
# 举个栗子
chePiao = 1 # 用1代表有车票,0代表没有车票
if chePiao == 1: # 判断条件
print("还好买到车票了")
print("终于可以回家陪伴父母了,珍惜~~~")
else: # 条件不成立则执行 else
print("没有车票,不能上车")
print("我要再想想其它的办法")
实际操作:
执行过程:
(5)if-eilf-else 语句
if 能完成当条件成立时做的事情
if-else 能完成当条件成立时做事情 1 ,否则做事情 2
如果有这样一种情况:当 条件一 满足时做事情 1 ;当 条件一 不满足、条件二 满足时做事情2;当 条件二 不满足、条件三 满足时做事情3,那该怎么实现呢?
答:使用 eilf
其使用格式如下:
if 条件一成立:
执行事情1
elif 条件二成立:
执行事情2
elif 条件三:
执行事情3
# 举个栗子
score = 77 # 代表分数
if score>=90 and score<=100:
print('本次考试,等级为A')
elif score>=80 and score<90:
print('本次考试,等级为B')
elif score>=70 and score<80:
print('本次考试,等级为C')
elif score>=60 and score<70:
print('本次考试,等级为D')
elif score>=0 and score<60:
print('本次考试,等级为E')
实际操作:
执行过程:
二、Python 循环语 句
在Python中 for 循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表或者一个字符串等。
(1)for 循环
for 循环,重点在于循环。可以理解为在某种情况下反复的做一些事情。比如咱们生活中的电子表,分别有时针分针和秒针,秒针从 0 开始,每一秒则递增1,60秒时,分钟递增1,就这样一直反复,这就可以理解为循环。
其使用格式如下:
for 临时变量 in 列表或者字符串等可迭代对象:
循环满足条件时执行的代码
# 举个栗子
name = '天下第一帅'
for x in name:
print(x)
实际操作:
执行过程:
(2)while 循环
Python 编程中 while 语句也是循环语句种的一种,主要用于循环执行程序,即在某条件下,循环执行某段程序,以处理需要重复处理的相同任务。
其使用格式为:
while 判断条件:
执行语句……
# 举个栗子
count = 1 # 表示为次数
while (count < 9):
print( 'count 运行次数:', count)
count = count + 1
print("while 循环条件不满足 count 等于 9,退出 while 循环")
实际操作:
(3)while 死循环
有一种循环叫死循环,一经触发,就运行个天荒地老、海枯石烂。
这是为什么捏?
因为 while 后面的条件一直成立。什么情况下会一直成立呢?
# 举个栗子
count = 0
while True: # 判断条件一直为真,那么就会一直进行循环
print("count:",count)
count += 1 # count = count + 1
实际操作:
三、Python 循环控制
(1)break 结束循环
break 翻译成中文有:打破、折断、弄坏等意思。在 Python 中 break 的作用是 退出相关的所有的循环,结束所有循环。
# 举个栗子
count = 0
while True:
print('正在执行第'+str(count)+'循环')
count += 1
if count == 10:
print('检测到 count 等于 10 将执行 break 退出循环')
break
print('退出循环成功')
实际操作:
大家只需要记住 break 的作用是结束循环 ,就可以啦。
(2)continue 退出当前循环
Continue 退出是当前的循环,进入下一次循环.表示跳过当前这次循环,进行下一次循环
# 举个栗子
count = 0
while count < 15:
count += 1
if count == 10:
print('检测到 count 等于 10 将执行 continue 跳过当前循环')
continue
print('正在执行第'+str(count)+'循环')
实际操作:
continue 的作用是,跳出当前这一次循环。
四、迭代器与生成器
在了解 Python 的数据结构时,容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水
容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuple 都是容器对象
(1)可迭代对象
可以被 for 循环的语句统称为可迭代对象
如: list , set , dict , tuple,str
# 举个栗子
list1 = [1,2,3,4]
dict1 = {"a":1,"b":2,"c":3}
tuple1 = (1,2,3,4)
for i in list1
print(i)
实际操作:
(2)不可迭代对象
无法使用 for 循环进行迭代的数据,称为不可迭代对象.
# 举个栗子
age = 17
for i in age:
print(i)
实际操作:
(3)迭代器
定义
迭代器内含 iter() 方法 和 next() 方法 . 对于 字符串,列表,字典,元组 等这类容器对象,在使用 for 循环时,会对这些容器调用 iter() 方法 , iter() 方法是 python 内置的函数,iter()函数会返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象 .它在容器中逐渐访问容器内的元素 , next() 也是python 的内置函数,在 没有后续函数时 , next() 函数会抛出一个 StopIteration 异常
使用
# 举个栗子
name = '我最帅,不接受反驳'
name = iter(name)
实际操作:
(4)生成器
定义
生成器是创建迭代器的一个工具,写起来就像一个正常的函数一样,只是 在需要有返回数据的时候使用 yield 语句 ,每次 next() 方法被调用时,生成器会返回它脱离的位置(返回它脱离的位置和所有的数据值)
也就是说, 使用了 yield 关键字的函数不再是函数,而是生成器。
创建生成器的方法1
# 举个栗子
# a = [item*2 for item in range(5)] 这个是列表推导式
# a = (item*2 for item in range(5)) 这个是生成器
# 不同的地方在于 列表推导式使用中括号,生成器使用圆括号.
实际操作:
创建 列表 a 和 生成器a 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ,列表a 是⼀个列表,⽽ 生成器a,是⼀个⽣成器。我们可以直接打印出列表a的每⼀个元素,⽽对于⽣成器a,我们可以按照迭代器的使⽤⽅法来使⽤,即可以通过next()函数、for循环、list()等⽅法使⽤。
创建生成器方法2
generator⾮常强⼤。如果推算的算法⽐较复杂,⽤类似列表⽣成式的 for 循环⽆法实现的时候,还可以⽤函数来实现。
我们仍然⽤上⼀节提到的斐波那契数列来举例,回想我们在上⼀节⽤迭代器的实现⽅式:
def fibonacci(n):
# 定义斐波那契数列的前2个值
a = 0
b = 1
# 定义当前的位置
current_index = 0
print("------------1111-----------")
while current_index < n:
# 定义要返回的值
result = a
# ⽣成新的 a、b值
a,b =b,a+b
# 让当前值+1
current_index += 1
print("-----------2222----------")
yield result
print("-----------3333------------")
# ⽣成器,⽣成斐波那契数列
fib = fibonacci(5)
value = next(fib)
print(value)
value = next(fib)
print(value)
操作结果:
使⽤了yield关键字的函数不再是函数,⽽是⽣成器。(使⽤了yield的函数就是⽣成器)
yield关键字有两点作⽤: 1.保存当前运⾏状态(断点),然后暂停执⾏,即将⽣成器(函数)挂起 2.将yield关键字后⾯表达式的值作为返回值返回,此时可以理解为起到了return的作⽤
特点
生成器可以做到迭代器能做的所有事情,而且因为自动创建了 iter() 和 next() 方法,生成器会显得比较简洁一些,而且生成器相对更高效.使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存.除了创建和保存程序状态的自动方法,当生成器终止时,还会自动抛出 StopIteration 异常。
五、异常
(1)异常介绍
在介绍异常之前,咱们先看个例子:
# 举个小栗子
print(name) # 很简单的输出 name 变量数据
实际操作:
说明:
当我们在打印输出一个未被定义的变量时,Python 解释器就会为我们抛出一个 NameError 类型的错误,错误信息的描述是 : name 'name' is not defined 显示 名字 'name ' 没有被定义
异常
还有很多类型的异常错误,当程序抛出异常错误之后,程序就无法继续向下执行了.反而出现了一些错误的提示,这就是所谓的"异常"
(2)捕获异常
那么咱们有什么方法,可以将这个异常进行捕获吗?
可以使用 try ... except ...
try ... except ...捕获异常:
看个栗子:
# 先举个栗子
try:
print('-----test--1---')
print(name)
print('-----test--2---')
except NameError:
print('使用 try...except...成功捕获到异常')
实际操作:
说明:
此程序看不到任何错误提示(没有标红),因为用 except 捕获到了 NameError 异常 ,并添加了处理的方法(except 缩进段内的语句就是处理方法)
小总结
except ...捕获多个异常:
看个栗子:
try:
print('-----test--1---')
open('123.txt','r') # 以 r 只读方式,打开文件 123.txt
print('-----test--2---')
except NameError:
print ('使用 try ... except ... 捕获到 NameError 类型错误')
实际操作:
原因:
except 捕获的错误类型是 NameError ,而此时程序产生的异常为 FileNotFoundError ,所以 except 没有生效.
修改代码:
try:
print('-----test--1---')
open('123.txt','r') # 以 r 只读方式,打开文件 123.txt
print('-----test--2---')
except FileNotFoundError:
print ('使用 try ... except ... 捕获到 FileNotFoundError 类型错误')
这样 except 就可以成功捕获到 FileNotFoundError 类型的错误信息了.
那么其实, 实际开发过程中,捕获多个异常的方式如下:
try:
print('-----test--1---')
open('123.txt','r') # 如果123.txt文件不存在,那么会产生 IOError 异常
print('-----test--2---')
print(num)# 如果num变量没有定义,那么会产生 NameError 异常
except (IOError,NameError):
#如果想通过一次except捕获到多个异常可以用一个元组的方式
print('捕获到 IOError 或者 NameError 错误')
实际操作:
注意:
当 捕获多个异常时 ,可以把要 捕获的异常的名字 ,放到 except 后 ,并 使用元组的方式进行存储
获取异常的信息描述
来通过图片的方式,为大家进行详解
捕获所有异常
有些情况下,我们开发人员也不知道程序的运行会出现什么类型的错误,总不能每个类型错误都写一次吧?
当然不会了,Python 在捕获异常时,可以针对性写异常错误类型,也可以不写.
try:
print(name)
except:
print('捕获到程序出现异常')
# 结果:捕获到程序出现异常
except 后面什么都不写的情况下,可以捕获全部异常类型的错误.但是眼尖的同学能发现,虽然捕获异常了,但是却没有了异常的信息描述.那么怎么办呢?
try:
print(name)
except Exception as result:
print('捕获到程序出现异常:',result)
实际操作:
这次 except 后面写的是 Exception ,但是我没有写 NameError ,程序却成功捕捉到了异常。 因为 Exception 是常规错误的基类.所以一些常规的错误可以进行捕获 .
else 无异常则执行
咱们应该对 else 并不陌生,在 if 中,它的作用是当条件不满足时执行的实行;同样在try...except...中也是如此,即如果没有捕获到异常,那么就执行 else 中的事情
try:
num = 100
print(num)
except NameError as errorMsg:
print('产生错误了:%s'%errorMsg)
else:
print('没有捕获到异常,真高兴')
实际操作:
try ... finally ...
try...finally... 语句用来表达这样的情况:
在程序中,如果一个段代码必须要执行,即无论异常是否产生都要执行,那么此时就需要使用 finally。 比如文件关闭,释放锁,把数据库连接返还给连接池等.
无论有没有异常,最后都会执行 finally 下面的语句
# 举个栗子
try:
num = 100
print(num)
except NameError as errorMsg:
print('产生错误了:%s'%errorMsg)
else:
print('没有捕获到异常,真开心')
finally: # 可以和 else 一起使用.
print('哎,对,就是开心~')
实际操作:
(3)异常的传递
异常的传递 函数嵌套,怎么理解呢,咱们向下看.
函数嵌套
如果一个函数发生异常,没有进行捕获,那么异常会传递给调用的函数.
# 举个例子
def func1():
print("---正在执行 func1 ---开始")
print(num)
print("---正在执行 func1 ---结束")
def func2():
try:
print("---正在执行 func2 ---开始")
func1()
print("---正在执行 func2 ---结束")
except:
print("---func2 捕捉到异常---")
print("---无论func1 是否有异常,都执行这行代码---")
func2()
大家猜猜,这两个函数的执行流程是什么?
实际操作:
这就是在函数嵌套中,如果出现异常,异常会逐层向上传递,异常出现后,异常下面的代码不会执行,直到 except 捕获异常为止.
(4)抛出自定义异常
你可以用 raise 语句 来 引发 一个 异常 。异常/错误对象必须有一个名字(自定义的类名),且它们应是 Error 或 Exception 类的子类 。
下面是一个引发异常的例子:
class ShortInputException(Exception):
'''自定义的异常类'''
def __init__(self, length, atleast):
#super().__init__()
self.length = length
self.atleast = atleast
def main():
try:
s = input('请输入 --> ') # 根据输入的字符串的长度进行判断
if len(s) < 3:
# raise引发一个你定义的异常
raise ShortInputException(len(s), 3)
except ShortInputException as result:#x这个变量被绑定到了错误的实例
print('ShortInputException: 输入的长度是 %d,长度至少应是 %d'% (result.length, result.atleast))
else:
print('没有异常发生.')
main()
运行结果:
注意:
以上程序中,关于代码 #super().__init__() 的说明。
这一行代码,可以调用也可以不调用,建议调用,因为 __init__ 方法往往是用来对创建完的对象进行初始化工作,如果在子类中重写了父类的 __init__ 方法,即意味着父类中的很多初始化工作没有做,这样就不保证程序的稳定了,所以在以后的开发中, 如果重写了父类的__init__ 方法,最好是先调用父类的这个方法,然后再添加自己的功能
【写在最后】本文是针对七月在线《Python基础入门第三期》的课程笔记第四篇,大家想了解关于本课程的更多内容,欢迎访问: AI算法工程师学习路线总结之Python篇 | 粉丝福利 ,学习和咨询,本周我们将送出10个免费学习课程的名额、大量的课程代金券以及价值3299元的七月在线VIP会员,具体参与方式可点击阅读原文。
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最高人民法院《关于行政诉讼证据若干问题的规定》释义与适用
李国光 / 人民法院出版社 / 2002-9 / 30.0
为进一步深入贯彻实施《中华人民共和国行政诉讼法》,最高人民法院发布了《关于行政诉讼证据若干问题的规定》。本书即是对《行政证据规定》作出的充分的阐释。《行政证据规定》是我国第一部关于行政诉讼证据问题系统的司法解释,对我国行政审判的发展和行政诉讼制度的完善必将产生重要而深远的影响。本书对这一《行政证据规定》进行阐述,是为了让广大读者更具体深入的了解这一重要的规定。 本书均将《最高人民法院......一起来看看 《最高人民法院《关于行政诉讼证据若干问题的规定》释义与适用》 这本书的介绍吧!