python map exception继续映射执行

时间:2015-09-25 10:28:20

标签: python dictionary exception-handling python-3.4

以下示例非常简单。我想用一个可以引发异常的函数执行 map()。用一个例子来说会更清楚:

number_list = range(-2,8)

def one_divide_by(n):
    return 1/n

try:
    for number, divide in zip(number_list, map(one_divide_by, number_list)):
        print("%d : %f" % (number, divide))
except ZeroDivisionError:
    # Execution is stopped. I want to continue mapping
    pass

当我执行此代码时,我得到:

-2 : -0.500000
-1 : -1.000000

这是由于我的列表中的0。我不想删除这个0(因为在实际情况下,我不能先知道我是否会得到Exception)。 你知道如何在异常后继续映射吗?

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

你可以在你的函数中捕获异常(而不是在for循环中)并在None被引发时返回ZeroDivisionError(或者你选择的任何东西):

def one_divide_by(n):
    try:
        return 1/n
    except ZeroDivisionError:
        return None

如果您选择return None,则需要调整格式字符串;无法使用None格式化%f

您可以返回的其他值(并且与您的字符串格式兼容)为float('inf')(或float('-inf'),具体取决于您的分子符号)或float('nan') - &#34 ; INF inity这"或" n ot a n umber"。

here您会发现使用float('inf')的一些注意事项。

答案 1 :(得分:3)

您可以在函数内移动try/except块。示例 -

def one_divide_by(n):
    try:
        return 1/n
    except ZeroDivisionError:
        return 0   #or some other default value.

然后正常调用,不需要try / except块 -

for number, divide in zip(number_list, map(one_divide_by, number_list)):
    print("%d : %f" % (number, divide))

答案 2 :(得分:2)

如果您可以替换 map 而不是更改函数 one_divide_by 的定义,我会推荐 more_itertools.map_except

from more_itertools import map_except

number_list = range(-2,8)

def one_divide_by(n):
    return 1/n

for number, divide in map_except(
        lambda number: (number, one_divide_by(number)),
        number_list,
        ZeroDivisionError
):
    print(number, ':', divide)

这会打印,正如预期的那样:

-2 : -0.5
-1 : -1.0
1 : 1.0
2 : 0.5
3 : 0.3333333333333333
4 : 0.25
5 : 0.2
6 : 0.16666666666666666
7 : 0.14285714285714285

函数 more_itertools.map_except 接受一个函数、一个可迭代对象作为输入(就像内置的 map)和预期的异常。当在映射过程中引发这些异常之一时,该元素将被简单地跳过。

此软件包可以使用 pip install more-itertools 安装,适用于 pip 用户,或使用 conda install -c conda-forge more-itertools 安装,适用于 Conda 用户。

答案 3 :(得分:0)

另一种选择是定义一个辅助函数,它接受这样的异常处理程序:

def map_e(function, *iterables, on_exception=None):
    for elements in zip(*iterables):
        try:
            yield function(*elements)
        except Exception as e:
            yield on_exception(elements, exception=e) \
                if callable(*on_exception) \
                else None


list_a = [1,  2, 5, 1]
list_b = [2, -2, 6, 6]
list_c = [2,  1, 0, 8]


def sum_then_divide(a, b, c):
    return (a + b) / c


def none_on_exception(*args, **kwargs):
    return None


result = list(
    map_e(
        sum_then_divide,
        list_a,
        list_b,
        list_c,
        on_exception=none_on_exception
    )
)

print(result)

不需要在你的主函数中处理异常,也不需要添加外部库。