python映射异常继续映射执行

Question

下面的例子非常简单。 我想用一个可以引发异常的函数来执行map() 。 举个例子会更清楚：

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知道我是否会得到异常）。 你知道异常后如何继续映射吗？

Answer 1

您可以在函数中（而不是在for循环中）捕获异常并在ZeroDivisionError引发时返回None （或您选择的任何内容）：

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

如果你选择return None你需要调整你的格式字符串； None不能用%f格式化。

您可以返回的其他值（并且与您的字符串格式兼容）是float('inf') （或float('-inf')取决于您的分子符号）或float('nan') - " inf inity这”或“n OT正红棕色”。

在这里您会发现使用float('inf')一些注意事项。

Answer 2

您可以在函数内移动try/except块。 例子 -

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

然后正常调用它，没有 try/except 块 -

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

Answer 3

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)

如预期的那样打印：

-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，一个可迭代的作为输入（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。

这个包可以使用pip install more-itertools ，对于 pip 用户，或者conda install -c conda-forge more-itertools ，对于 Conda 用户。

Answer 4

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。