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Python学习笔记之面对象与错误处理
阅读量:5370 次
发布时间:2019-06-15

本文共 10817 字,大约阅读时间需要 36 分钟。

反射

__import__()函数用于加载类和函数__import__(name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]])    参数说明:        name -- 模块名getattr() 函数用于返回一个对象属性值。getattr(object, name[, default])    参数        object -- 对象。        name -- 字符串,对象属性。        default -- 默认返回值,如果不提供该参数,在没有对应属性时,将触发 AttributeError。执行 func()data = input("请输入地址:")array = data.split('/')userspace = __import__('backend'+array[0])model = getattr(userspance, array[0])func = getattr(model, array[1])func()# 应用于路由反射# Django扩展def activator(request, viewfile, view, action, arg):    namespace = __import__(viewfile)    module = getattr(namespace.Views, view)    func = func(module, arg)    result = func(action, arg)    return result

 

面对象

# 理解Python之self    首先明确的是self只有在类的方法中才会有,独立的函数或方法时不必带有self的。    self在定义类的方法时是必须有的,虽然在调用时不必传入相应的参数。    self名称不是必须的,在Python中self不是关键词,你可以定义成a或b或其他的名字都是可以的,    但是和约定成俗,不要搞另类,大家会不明白的。·self指的是类实例对象本身(注意:不是类本身)# __init__() 实例化一个动作,初始化类的属性  类实例创建之后调用,对当前对象的实例的一些初始化,没有返回值    ·这个方法一般用于初始一个类    ·但是 当实例化一个类的时候,__init__并不是一个被调用的,第一个被调用的是__new__# __str__()    ·这是一个内置方法,只能返回字符串,并且只能有一个参数self# __new__()  静态方法    ·创建类实例的方法,创建对象时调用,返回当前对象的一个实例    object将__new__()方法定义为静态方法,并且至少需要传递一个参数cls,cls表示需要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供    __new__方法接受的参数虽然也是和__init__一样,但__init__是在类实例创建之后调用,而 __new__方法正是创建这个类实例的方法# -----------------------------------------    1.__init__     通常用于初始化一个新实例,控制这个初始化的过程,比如添加一些属性, 做一些额外的操作,发生在类实例被创建完以后。它是实例级别的方法。    2.__new__         通常用于控制生成一个新实例的过程。它是类级别的方法。        三、__new__ 的作用        依照Python官方文档的说法,__new__方法主要是当你继承一些不可变的class时(比如int, str, tuple),         提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。还有就是实现自定义的metaclass            __init__方法通常用在设置不变数据类型的子类,注意在使用new方法的时候,调用了父类的new方法,并且返回了这个值,使用return语句     当不使用return的时候,那么此值会变成为None,也就是默认情况下返回值为Noneclass PositiveInteger(int):  def __new__(cls, value):    return super(PositiveInteger, cls).__new__(cls, abs(value))i = PositiveInteger(-3)print(i)    # __str__    如果要把一个类的实例变成str,就需要实现特殊方法__str__()    class Person(object):    def __init__(self, name, gender):        self.name = name        self.gender = gender    def __str__(self):        return '(Person: %s, %s)' % (self.name, self.gender)    尽管str(),repr()和``运算在特性和功能方面都非常相似,事实上repr()和``做的是完全一样的事情,它们返回的是一个对象的“官方”字符串表示,也就是说绝大多数情况下可以通过求值运算(使用内建函数eval())重新得到该对象,但str()则有所不同。str()致力于生成一个对象的可读性好的字符串表示,它的返回结果通常无法用于eval()求值,但很适合用于print语句输出。需要再次提醒的是,并不是所有repr()返回的字符串都能够用 eval()内建函数得到原来的对象。 也就是说 repr() 输出对 Python比较友好,而str()的输出对用户比较友好。虽然如此,很多情况下这三者的输出仍然都是完全一样的。 str与repr区别:1、python中str函数通常把对象转换成字符串,即生成对象的可读性好的字符串,一般在输出文本时使用,或者用于合成字符串。str的输出对用户比较友好适合print输出。2、pyton中repr函数将一个对象转成类似源代码的字符串,只用于显示。repr的输出对python友好,适合eval函数得到原来的对象。3、在类中实现__str__和__repr__方法,就可以得到不同的返回#__setitem__  安装索引赋值# __getitem__ 按照索引获取值class A:    def __init__(self):        self.dict_num = {}    def __setitem__(self, key, value):        self.dict_num[key] = value        return self.dict_num    def __getitem__(self, item):        return self.dict_num[item]a = A()a['name'] = 'jack'print(a.dict_num)print(a.dict_num['name'])》》》{
'name': 'jack'}》》》jack# __len__ 获取长度 如果一个类表现的像一个list,要获取多少个元素与,就得用len()函数 要让len()函数正常工作,类必须提供一个特殊的方法__len__(),它返回元素的个数class Name(object): def __init__(self, *args): self.names = args def __len__(self): return len(self.names)n = Name(1, 2, 3)print(len(n))# __cmp__ 比较运算 对int、str等内置数据类型排序时, Python的sorted()按照默认的比较函数cmp排序,但是,如果对一组student类的实例排序时,就必须提供我们自己的特殊方法__cmp__# __add_ 加运算# __sub__ 减运算# __mul__ 乘运算#__div__ 除运算#__mod__ 求余运算# __pow__ 乘方# __call__() ·对象通过提供一个__call__(self, *args, **kwargs)方法可以模拟函数的行为,如果一个对象提供该方法,可以向函数一样去调用它# __module__ 表示当前操作的对象在那个模块# __class__ 表示当前操作的对象的类是什么# isinstance(obj, cls) 检查obj是否是类cls的对象class Foo(object): passf = Foo()isinstance(f, Foo)# issubclass(sub, super) 检查sub类是否是super类的派生类class Foo(object): passclass Bar(Foo): passissubclass(Bar, Foo)# ########################################静态字段(属于类的字段)动态字段(self.对象) ·属于类 ·self.属于对象 ·访问类.变量名,访问静态类不能访问动态字段实例化的对象可以访问静态字段 ·尽量不要用实例化后的对象访问静态字段,造成歧义# #######################################静态方法:属于类 @staticmethod,去掉self创建静态方法 为什么要使用静态方法: ·Python 可以直接使用静态方法,而避免了去实例化一个对象。实例化对象需要消耗资源的,静态方法避免了这一切。实例化后的对象可以访问动态方法静态类不能访问动态方法啊、*****************************************Python的静态方法和类成员方法都可以被类或实例访问,两者概念不容易理清,但还是有区别的:1)静态方法无需传入self参数,类成员方法需传入代表本类的cls参数;2)从第1条,静态方法是无法访问实例变量的,而类成员方法也同样无法访问实例变量,但可以访问类变量;3)静态方法有点像函数工具库的作用,而类成员方法则更接近类似Java面向对象概念中的静态方法。# #######################################特性/属性: @property把方法访问形式变成字段的访问形式方法 hb.bar()字段 hb.bar ·将类方法转换为只读属性 ·重新实现一个属性的setter和getter方法# ######################################私有字段:self.__thailand = flag类外部无法访问 AttributeError: 'A' object has no attribute '__thailand'私有方法:def __print(): print('hello world')***************************************class A: this_num = '123' def __init__(self, name, flag): self.__thailand = flag self.name = name def show(self): print(self.__thailand) @staticmethod def __print(): print('hello world') def show_print(self): self.__print()if __name__ == '__main__': a = A('sx', True) print(a.name) a.show() a.show_print()*************************************** # 直接在外部调用私有方法字段 a._A__print()# ###################################### 只读只写特性 class RW(object): def __init__(self, name): self.__name = name @property def show_name(self): """可读""" return self.__name @show_name.setter def show_name(self, value): """可写""" self.__name = valueif __name__ == '__main__': jack = RW('JACK') print(jack.show_name) jack.show_name = 'KEVIN' print(jack.show_name)# ####################################垃圾回收机制Python 采用垃圾回收机制来清理不再使用的对象;Python 提供gc模块释放不再使用的对象,Python 采用‘引用计数’ 的算法方式来处理回收,即:当某个对象在其作用域内不再被其他对象引用的时候,Python 就自动清除对象;Python 的函数collect()可以一次性收集所有待处理的对象(gc.collect())# ####################################“__del__”就是一个析构函数了,当使用del 删除对象时,会调用他本身的析构函数,另外当对象在某个作用域中调用完毕,在跳出其作用域的同时析构函数也会被调用一次,这样可以用来释放内存空间。__del__()也是可选的,如果不提供,则Python 会在后台提供默认析构函数注:一般用不上,使用场景: 操作文件的时候,打开文件获取的句柄,打开之后一直没释放 释放后销毁,释放的动作可以卸载del里面__del__:永远是最后执行的# ####################################__call__方法 对象通过提供__call__(slef, [,*args [,**kwargs]])方法可以模拟函数的行为,如果一个对象x提供了该方法,就可以像函数一样使用它, 也就是说x(arg1, arg2...) 等同于调用x.__call__(self, arg1, arg2) 。模拟函数的对象可以用于创建防函数(functor) 或代理(proxy)class F: def __init__(self): pass def __call__(self): print('call')if __name__ == '__main__': f1 = F() # f1为实例化的对象 f1() # 默认执行Call方法# ####################################类的继承 super()函数 super() 函数用于调用下一个父类(超类)并返回该父类实例的方法。 super 是用来解决多重继承问题的,直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题,但是如果使用多继承,会涉及到查找顺序(MRO)、重复调用(钻石继承)等种种问题。注意:super继承只能用于新式类,用于经典类时就会报错。新式类:必须有继承的类,如果没什么想继承的,那就继承object普通继承与super继承它们的内部运行机制不一样,这一点在多重继承时体现得很明显。在super机制里可以保证公共父类仅被执行一次,至于执行的顺序,是按照mro进行的(E.__mro__)。注意:super继承只能用于新式类,用于经典类时就会报错。新式类:必须有继承的类,如果没什么想继承的,那就继承object经典类:没有父类,如果此时调用super就会出现错误:『super() argument 1 must be type, not classobj』# ####################################python的多态指同一个方法,不通的行为。对于不同的类,可以有同名的两个或多个方法。取决于这些方法分别应用到哪些类,他们可以有不同的行为。当子类和父类都存在相同的 print_title()方法时,子类的 print_title() 覆盖了父类的 print_title(),在代码运行时,会调用子类的 print_title()    这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。     多态的好处就是,当我们需要传入更多的子类,例如新增 Teenagers、Grownups 等时,我们只需要继承 Person 类型就可以了,而print_title()方法既可以直不重写(即使用Person的),也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Person的子类时,只要确保新方法编写正确,而不用管原来的代码。这就是著名的“开闭”原则: 对扩展开放(Open for extension):允许子类重写方法函数 对修改封闭(Closed for modification):不重写,直接继承父类方法函数# ####################################多态性是指具有不同功能的函数可以使用相同的函数名,这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。、在面向对象方法中一般是这样表述多态性:向不同的对象发送同一条消息,不同的对象在接收时会产生不同的行为(即方法)。也就是说,每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息。所谓消息,就是调用函数,不同的行为就是指不同的实现,即执行不同的函数其实大家从上面多态性的例子可以看出,我们并没有增加上面新的知识,也就是说Python本身就是支持多态性的,这么做的好处是什么呢?(1)增加了程序的灵活性  以不变应万变,不论对象千变万化,使用者都是同一种形式去调用,如func(animal)(2)增加了程序额可扩展性  通过继承animal类创建了一个新的类,使用者无需更改自己的代码,还是用func(animal)去调用 多态:同一种事物的多种形态,动物分为人类,猪类(在定义角度) 多态性:一种调用方式,不同的执行效果(多态性)# ####################################多重继承除了从一个父类继承外,Python允许从多个父类继承,称为多重继承。多重继承的继承链就不是一棵树了,它像这样:class A(object): def __init__(self, a): print 'init A...' self.a = aclass B(A): def __init__(self, a): super(B, self).__init__(a) print 'init B...'class C(A): def __init__(self, a): super(C, self).__init__(a) print 'init C...'class D(B, C): def __init__(self, a): super(D, self).__init__(a) print 'init D...'# ####################################“新式类”和“经典类”的区分在Python 3之后就已经不存在,在Python 3.x之后的版本,因为所有的类都派生自内置类型object(即使没有显示的继承object类型),即所有的类都是“新式类”。经典类和新式类的区别: ·继承object,新式类 ·没有object,经典类新式类兼容经典类的功能新式类修复好了经典类的一个bug(面临经典类多继承的问题) 1.类是可以多继承的class A: def __init__(self): print('A class') def save(self): print('A save')class B(A): def __init__(self): print('B class')class C(A): def __init__(self): print('C class') def save(self): """方法重写""" print('C save')class D(B, C): def __init__(self): print('D class')# D这时应该继承C的save方法# 经典类从B 到 A 再到C的继承Sif __name__ == '__main__': D = D() D.save()经典类是深度优先经典类是广度优先正确:先B再C再搜A# ####################################抽象类: 由于python 没有抽象类、接口的概念,所以要实现这种功能得abc.py 这个类库子类继承抽象类,如果没有抽象类的方法,则报错。抽象类+抽象方法 = 接口(用作代码规范)from abc import ABCMeta, abstractmethodclass Super(metaclass=ABCMeta): def delegate(self): self.action() @abstractmethod def action(self): pass# X = Super()# TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action# 带有抽象方法的类不能继承(即,不能通过它来创建一个实例)class Sub(Super): # def action(self): # print('spam') @staticmethod def show_time(): print('hello') # TypeError: Can't instantiate abstract class Sub with abstract methods action # 子类继承抽象类,如果没有抽象类的方法,则报错。s = Sub()# s.action()s.show_time()

 

异常处理

# ######################################异常处理AttributeError 试图访问一个对象没有的树形,比如foo.x, 但是foo没有属性xIoError 输入/输出异常;基本上无法打开文件ImportError 无法引入模块或包;基本上是路径问题或名称错误IndentationError 语法错误(的子类); 代码没有正确的对齐IndexError 下标索引超出序列边界,比如当X只有三个元素,却试图访问X[5]KeyError 试图访问字典里不存在的键KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下NameError 使用一个还未被赋予对象的变量SyntaxError Python代码非法,代码不能编译(个人认为这个语法错误,写错了)TypeError 传入对象类型与要求的不符合UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量,基本是由另一个同名的全局变量导致你以为正在访问它ValueError 传入一个调用者不期望的值,即使值类型是正确的***************************************多个异常捕捉:try:    xxxxxexcept (ValueError, NameError)as e:    print(e)捕捉所有异常try:    xxxxxexcept Exception as e:    print(e)finally:    无论出现异常都会执行***************************************自定义异常:class MyException(Exception):    def __init__(self, msg):        self.error = msg    def __str__(self, *arg, **kwargs):        return self.errorclass DatabaseException(Exception):      def __init__(self,err='数据库错误'):          Exception.__init__(self,err)          ***************************************手动触发异常:raise MyException('my error')

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoxiaolulu/p/8108638.html

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