python推导式不支持try/except，因try是语句而非表达式；需用带yield的生成器函数封装异常处理逻辑，如safe_divide实现容错除法并返回nan。
推导式里不能直接用 try/except
Python 推导式（列表、字典、生成器）语法上不支持嵌入 try/except 块，这是硬性限制。你写 [x / y for x, y in data] 遇到 y == 0 就崩，没法在推导式内部“捕获”ZeroDivisionError。
常见错误现象是：把逻辑硬塞进推导式，比如试图写 [try: x/y except: 0 for ...] —— 这直接报 SyntaxError，解析不过。
- 真正能用的只有表达式，不是语句；
try是语句，所以禁止出现 - 如果数据里有脏值（
None、空字符串、类型错乱），推导式会立刻中断或抛异常，没法“跳过”或“兜底” - 别指望靠
if条件过滤来替代异常处理——if y != 0能防除零，但防不了TypeError（比如x是字符串）
用生成器函数替代推导式做可控异常处理
把推导式逻辑拆出来，写成带 yield 的普通函数，就能自由加 try/except。这是最清晰、最易调试的解法。
使用场景：需要对每个元素单独容错（如清洗 API 返回的混合类型字段）、或需记录错误位置、或失败时返回默认值而非跳过。
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示例：把可能出错的除法封装成生成器
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def safe_divide(data):
for x, y in data:
try:
yield x / y
except (ZeroDivisionError, TypeError):
yield float('nan')
调用时：list(safe_divide([(1, 2), (3, 0), ('a', 4)])) → [0.5, nan, nan]
- 不要试图在推导式里调用这个函数还包一层——比如
[safe_divide([item]) for item in data]，这会返回一堆生成器对象，不是你想要的值 - 如果原推导式是字典推导，对应改成
{k: safe_value for k, v in data}不行，得重构成{k: next(safe_divide([(v, 1)]), None) for ...}—— 复杂且低效，不如直接用函数
map + lambda 也不解决异常问题，只是换种崩法
map() 本身不捕获异常，lambda 里照样不能写 try。有人试 list(map(lambda x: x/0 if x else 0, [1, 0, 2]))，结果还是崩在第一个 ZeroDivisionError，和推导式一样脆。
性能影响：map 在 Python 3 中返回迭代器，延迟计算，但一旦触发异常，整个迭代就终止——和生成器函数不同，它不提供恢复点。
-
map和推导式本质都是“一次性消费”，异常即中断；要容错，必须把控制权拿回来 - 别用
itertools.starmap或嵌套map混淆自己——它们只是参数传入方式不同，异常行为完全一致 - 如果真想用函数式风格，老老实实用
[safe_func(x) for x in data]，其中safe_func内部有try，这才是实际可行的折中
filter + 单独处理异常分支太割裂
有人拆成两步：先 filter 出“看起来安全”的数据，再用推导式处理。比如 [x/y for x,y in data if y and isinstance(x, (int, float))]。这看似绕过了异常，实则埋了坑。
问题在于：类型检查和运行时行为不等价。isinstance(x, int) 为真，不代表 x.__truediv__ 不抛异常（比如自定义类重载了除法并主动 raise）；y 非零也不代表它支持被除（比如是字符串 "0"）。
- 这种写法把防御逻辑从运行时提前到静态判断，误判率高，尤其面对第三方数据或动态类型
- 更麻烦的是，被
filter掉的数据没地方放——你想记录它们？打日志？返回占位符？这些都得额外代码，反而比直接写生成器函数更啰嗦 - 如果原始数据量大，
filter先扫一遍、推导式再扫一遍，等于遍历两次，性能白亏
真正难处理的从来不是语法能不能写，而是错误发生时你到底想做什么：忽略？替换？重试？上报？这些决策决定了该用函数封装，而不是在推导式边缘反复试探。
