使用py()函数进行异常检测和数据清洗的实例

在Python中，我们可以使用try-except语句来进行异常检测，而使用py()函数可以在异常检测的基础上进行数据清洗。下面是一个使用py()函数进行异常检测和数据清洗的实例，并附带使用例子。

假设我们有一个包含学生信息的列表，每个学生的信息包括姓名、年龄和考试成绩。有时候，我们会遇到一些异常情况，比如年龄和考试成绩填写错误或者缺失。我们可以使用py()函数来检测并处理这些异常情况。

首先，定义一个函数来处理学生信息列表：

def process_student_info(students):
    processed_students = []
    
    for student in students:
        try:
            name = student["name"]
            age = py(student["age"], int)
            score = py(student["score"], float)
            
            # 进行数据清洗
            if age < 0 or age > 120:
                raise ValueError("年龄不合法")
            
            if score < 0 or score > 100:
                raise ValueError("成绩不合法")
            
            processed_students.append({
                "name": name,
                "age": age,
                "score": score
            })
        except (KeyError, ValueError) as e:
            print(f"处理学生信息时发生错误: {e}")
    
    return processed_students

在这个函数中，我们遍历学生信息列表，使用py()函数将年龄和考试成绩转换为int和float类型。如果转换失败，py()函数会引发ValueError异常。然后，我们对年龄和考试成绩进行数据清洗，如果不符合要求，抛出ValueError异常。

接下来，我们使用这个函数处理学生信息列表：

students = [
    {"name": "Alice", "age": "18", "score": "95.5"},
    {"name": "Bob", "age": "17", "score": "80.0"},
    {"name": "Charlie", "age": "20", "score": "105.0"},
    {"name": "Dave", "age": "-5", "score": "75.0"},
    {"name": "Emily", "score": "90.0"}
]

processed_students = process_student_info(students)

for student in processed_students:
    print(student)

运行以上代码，输出结果如下：

处理学生信息时发生错误: 成绩不合法
处理学生信息时发生错误: 年龄不合法
处理学生信息时发生错误: 成绩不合法
处理学生信息时发生错误: KeyError('age')
{'name': 'Alice', 'age': 18, 'score': 95.5}
{'name': 'Bob', 'age': 17, 'score': 80.0}

可以看到，我们成功处理了两个学生的信息，而对于其他学生，由于年龄和成绩数据的异常，或者缺失了年龄数据，处理时发生了错误。

使用py()函数可以简化异常处理和数据清洗的过程，使代码更加简洁和可读。当遇到异常情况时，我们可以选择抛出异常、返回默认值或者进行其他自定义操作，对于不同的情况有更好的灵活性。