重学python（Day5）

1. Python3 错误和异常

作为 Python 初学者，在刚学习 Python 编程时，经常会看到一些报错信息，在前面我们没有提及，这章节我们会专门介绍。

Python 有两种错误很容易辨认：语法错误和异常。

Python assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常。

1.1 语法错误

Python 的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例

>>> while True print('Hello world')
  File "<stdin>", line 1, in ?
    while True print('Hello world')
                   ^
SyntaxError: invalid syntax

这个例子中，函数 print() 被检查到有错误，是它前面缺少了一个冒号: 。

语法分析器指出了出错的一行，并且在最先找到的错误的位置标记了一个小小的箭头。

1.2 异常

即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行期检测到的错误被称为异常。

大多数的异常都不会被程序处理，都以错误信息的形式展现在这里:

>>> 10 * (1/0)             # 0 不能作为除数，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: division by zero
>>> 4 + spam*3             # spam 未定义，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name 'spam' is not defined
>>> '2' + 2               # int 不能与 str 相加，触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

异常以不同的类型出现，这些类型都作为信息的一部分打印出来: 例子中的类型有 ZeroDivisionError，NameError 和 TypeError。

错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。

1.3 异常处理

1.3.1 try/except

异常捕捉可以使用 try / except 语句。

以下例子中，让用户输入一个合法的整数，但是允许用户中断这个程序（使用 Control-C 或者操作系统提供的方法）。用户中断的信息会引发一个 KeyboardInterrupt 异常。

while True:
    try:
        x = int(input("请输入一个数字: "))
        break
    except ValueError:
        print("您输入的不是数字，请再次尝试输入！")

try 语句按照如下方式工作:

  • 首先，执行 try 子句（在关键字 try 和关键字 except 之间的语句）。

  • 如果没有异常发生，忽略 except 子句，try 子句执行后结束。

  • 如果在执行 try 子句的过程中发生了异常，那么 try 子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符，那么对应的 except 子句将被执行。

  • 如果一个异常没有与任何的 except 匹配，那么这个异常将会传递给上层的 try 中。

一个 try 语句可能包含多个except子句，分别来处理不同的特定的异常。最多只有一个分支会被执行。

处理程序将只针对对应的 try 子句中的异常进行处理，而不是其他的 try 的处理程序中的异常。

一个except子句可以同时处理多个异常，这些异常将被放在一个括号里成为一个元组，例如:

except (RuntimeError, TypeError, NameError):
    pass

最后一个except子句可以忽略异常的名称，它将被当作通配符使用。你可以使用这种方法打印一个错误信息，然后再次把异常抛出。

import sys

try:
    f = open('myfile.txt')
    s = f.readline()
    i = int(s.strip())
except OSError as err:
    print("OS error: {0}".format(err))
except ValueError:
    print("Could not convert data to an integer.")
except:
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
    raise
1.3.2 try/except...else

try / except 语句还有一个可选的 else 子句，如果使用这个子句，那么必须放在所有的 except 子句之后。

else 子句将在 try 子句没有发生任何异常的时候执行。

以下实例在 try 语句中判断文件是否可以打开，如果打开文件时正常的没有发生异常则执行 else 部分的语句，读取文件内容：

for arg in sys.argv[1:]:
    try:
        f = open(arg, 'r')
    except IOError:
        print('cannot open', arg)
    else:
        print(arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines')
        f.close()

使用 else 子句比把所有的语句都放在 try 子句里面要好，这样可以避免一些意想不到，而 except 又无法捕获的异常。

异常处理并不仅仅处理那些直接发生在 try 子句中的异常，而且还能处理子句中调用的函数（甚至间接调用的函数）里抛出的异常。例如:

>>> def this_fails():
        x = 1/0
   
>>> try:
        this_fails()
    except ZeroDivisionError as err:
        print('Handling run-time error:', err)
   
Handling run-time error: int division or modulo by zero
1.3.3 try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

以下实例中 finally 语句无论异常是否发生都会执行：

try:
    runoob()
except AssertionError as error:
    print(error)
else:
    try:
        with open('file.log') as file:
            read_data = file.read()
    except FileNotFoundError as fnf_error:
        print(fnf_error)
finally:
    print('这句话，无论异常是否发生都会执行。')

1.4 抛出异常

Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常。

raise语法格式如下：
raise [Exception [, args [, traceback]]]

执行以上代码会触发异常：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 3, in <module>
    raise Exception('x 不能大于 5。x 的值为: {}'.format(x))
Exception: x 不能大于 5。x 的值为: 10

raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。

如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。

>>> try:
        raise NameError('HiThere')
    except NameError:
        print('An exception flew by!')
        raise
   
An exception flew by!
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in ?
NameError: HiThere

1.5 定义清理行为

try 语句还有另外一个可选的子句，它定义了无论在任何情况下都会执行的清理行为。 例如:

>>> try:
...     raise KeyboardInterrupt
... finally:
...     print('Goodbye, world!')
... 
Goodbye, world!
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
KeyboardInterrupt

以上例子不管 try 子句里面有没有发生异常，finally 子句都会执行。

如果一个异常在 try 子句里（或者在 except 和 else 子句里）被抛出，而又没有任何的 except 把它截住，那么这个异常会在 finally 子句执行后被抛出。

下面是一个更加复杂的例子（在同一个 try 语句里包含 except 和 finally 子句）:

>>> def divide(x, y):
        try:
            result = x / y
        except ZeroDivisionError:
            print("division by zero!")
        else:
            print("result is", result)
        finally:
            print("executing finally clause")
   
>>> divide(2, 1)
result is 2.0
executing finally clause
>>> divide(2, 0)
division by zero!
executing finally clause
>>> divide("2", "1")
executing finally clause
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "<stdin>", line 3, in divide
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

1.6 预定义的清理行为

一些对象定义了标准的清理行为，无论系统是否成功的使用了它，一旦不需要它了，那么这个标准的清理行为就会执行。

这面这个例子展示了尝试打开一个文件，然后把内容打印到屏幕上:

for line in open("myfile.txt"):
    print(line, end="")

以上这段代码的问题是，当执行完毕后，文件会保持打开状态，并没有被关闭。

关键词 with 语句就可以保证诸如文件之类的对象在使用完之后一定会正确的执行他的清理方法:

with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line, end="")

以上这段代码执行完毕后，就算在处理过程中出问题了，文件 f 总是会关闭。

1.7 相关内容

Python assert（断言）

2. Python3 面向对象

Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。

如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。

接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。

2.1 面向对象技术简介

  • 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
  • 方法：类中定义的函数。
  • 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
  • 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
  • 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
  • 局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
  • 实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的，这种变量就称为实例变量，实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
  • 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
  • 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
  • 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
    和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。

Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。

对象可以包含任意数量和类型的数据。

2.2 类定义

语法格式如下：

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性。

2.3 类对象

类对象支持两种操作：属性引用和实例化。

属性引用使用和 Python 中所有的属性引用一样的标准语法：obj.name。

类对象创建后，类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样:

class MyClass:
    """一个简单的类实例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
 
# 实例化类
x = MyClass()
 
# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为：", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为：", x.f())

以上创建了一个新的类实例并将该对象赋给局部变量 x，x 为空的对象。

执行以上程序输出结果为：

MyClass 类的属性 i 为： 12345
MyClass 类的方法 f 输出为： hello world

类有一个名为 init() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用，像下面这样：

def __init__(self):
    self.data = []

类定义了 init() 方法，类的实例化操作会自动调用 init() 方法。如下实例化类 MyClass，对应的 init() 方法就会被调用：x = MyClass()
当然， init() 方法可以有参数，参数通过 init() 传递到类的实例化操作上。例如:

class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 输出结果：3.0 -4.5
2.3.1 self代表类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的 第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

>>> <__main__.Test instance at 0x100771878>
    __main__.Test

从执行结果可以很明显的看出，self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 self.class 则指向类。

self 不是 python 关键字，我们把他换成 runoob 也是可以正常执行的:

class Test:
    def prt(runoob):
        print(runoob)
        print(runoob.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

>>> <__main__.Test instance at 0x100771878>
    __main__.Test

2.4 类的方法

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
# 实例化类
p = people('runoob',10,30)
p.speak()

>>> runoob 说: 我 10 岁。

2.5 继承

Python 同样支持类的继承，如果一种语言不支持继承，类就没有什么意义。派生类的定义如下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName1):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
 
 
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()

>>> ken 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级

2.6 多继承

Python同样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形如下例:

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
#另一个类，多重继承之前的准备
class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))
 
#多重继承
class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)
 
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法

>>> 我叫 Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是 Python

2.7 方法重写

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重写你父类的方法，实例如下：

class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法
super(Child,c).myMethod() #用子类对象调用父类已被覆盖的方法
c.myMethod()         # 子类调用重写方法

>>> 调用子类方法
    调用父类方法
    调用子类方法

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

2.8 类属性与方法

2.8.1 类的私有属性

__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

2.8.2 类的方法

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self，且为第一个参数，self 代表的是类的实例。

self 的名字并不是规定死的，也可以使用 this，但是最好还是按照约定是用 self。

2.8.3 类的私有方法

__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用 ，不能在类的外部调用。self.__private_methods。

2.8.4 实例

类的私有属性实例如下：

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量
 
    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print (self.__secretCount)
 
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量

执行以上程序输出结果为：

1
2
2
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量
AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'

类的私有方法实例如下：

class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name       # public
        self.__url = url   # private
 
    def who(self):
        print('name  : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)
 
    def __foo(self):          # 私有方法
        print('这是私有方法')
 
    def foo(self):            # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()
 
x = Site('菜鸟教程', 'www.runoob.com')
x.who()        # 正常输出
x.foo()        # 正常输出
x.__foo()      # 报错

以上实例执行结果：

name  :  菜鸟教程
url :  www.runoob.com
这是公共方法
这是私有方法
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/starry/Desktop/1.py", line 20, in <module>
    x.__foo()      # 报错
AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'

2.8.5 类的专有方法

  • __init__ : 构造函数，在生成对象时调用
    -__del__ : 析构函数，释放对象时使用
  • __repr__ : 打印，转换
  • __setitem__: 按照索引赋值
  • __getitem__: 按照索引获取值
  • __len__: 获得长度
  • __cmp__: 比较运算
  • __call__: 函数调用
  • __add__: 加运算
  • __sub__: 减运算
  • __mul__: 乘运算
  • __truediv__: 除运算
  • __mod__: 求余运算
  • __pow__: 乘方
2.8.6 运算符重载

Python同样支持运算符重载，我们可以对类的专有方法进行重载，实例如下：

class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b
 
   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
   
   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
 
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print (v1 + v2)

>>> Vector(7,8)

3. Python3 命名空间和作用域

3.1 命名空间

先看看官方文档的一段话：

A namespace is a mapping from names to objects.Most namespaces are currently implemented as Python dictionaries。

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。
命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

我们举一个计算机系统中的例子，一个文件夹(目录)中可以包含多个文件夹，每个文件夹中不能有相同的文件名，但不同文件夹中的文件可以重名。

一般有三种命名空间：

  • 内置名称（built-in names）， Python 语言内置的名称，比如函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。
  • 全局名称（global names），模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
  • 局部名称（local names），函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。（类中定义的也是）

    命名空间查找顺序:
    假设我们要使用变量 runoob，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

如果找不到变量 runoob，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常:
NameError: name 'runoob' is not defined。
命名空间的生命周期：

命名空间的生命周期取决于对象的作用域，如果对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。

因此，我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

# var1 是全局名称
var1 = 5
def some_func(): 
  
    # var2 是局部名称
    var2 = 6
    def some_inner_func(): 
  
        # var3 是内嵌的局部名称
        var3 = 7

如下图所示，相同的对象名称可以存在于多个命名空间中。

3.2 作用域

A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly accessible. "Directly accessible" here means that an unqualified reference to a name attempts to find the name in the namespace.
作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。

在一个 python 程序中，直接访问一个变量，会从内到外依次访问所有的作用域直到找到，否则会报未定义的错误。

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：

有四种作用域：

  • L（Local）：最内层，包含局部变量，比如一个函数/方法内部。
  • E（Enclosing）：包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。
  • G（Global）：当前脚本的最外层，比如当前模块的全局变量。
  • B（Built-in）： 包含了内建的变量/关键字等，最后被搜索
3.3.1 全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
    #返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
    print ("函数内是局部变量 : ", total)
    return total
 
#调用sum函数
sum( 10, 20 )
print ("函数外是全局变量 : ", total)

>>> 函数内是局部变量 :  30
    函数外是全局变量 :  0
3.3.2 global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

以下实例修改全局变量 num：

num = 1
def fun1():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num) 
    num = 123
    print(num)
fun1()
print(num)

>>> 1
    123
    123

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：

def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()

>>> 100
    100

另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：

a = 10
def test():
    a = a + 1
    print(a)
test()

以上程序执行，报错信息如下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    test()
  File "test.py", line 5, in test
    a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

错误信息为局部作用域引用错误，因为 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，无法修改。

修改 a 为全局变量，通过函数参数传递，可以正常执行输出结果为：

a = 10
def test(a):
    a = a + 1
    print(a)
test(a)

>>> 11

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