python基础(三)

模块相关基础

1.1模块的格式:

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
'这是一个注释'
__author__='lnssm'
import sys
def test():
	args=sys.argv
	if len(args)==1:
		print('hello world')
	elif len(args)==2:
		print('hello %s'%args[1])
	else:
		print('to many argument!')
if __name__='__main__':
	test()

解释:

• 第一行和第二行是标准注释,第一行注释可以让这个文件直接在unix/linux/mac上运行,第二行是说明使用utf-8编码

• 第三行是一个字符串,表示模块的注释,任何模块代码的第一个字符串出现都被当作是模块的文档注释

• 第4行使用__author__变量,把作者写进去,注意这是两个划线

• 第5行是引入模块,导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，例如：

  运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；

  运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。

• 第6行是真正的写的功能

  注意下

  if __name__='__main__':
  	test()
  

  虽然php没有相应的入口函数,但是像c,java,go等都有入口函数main,你就可以把它作为是,就行了,引申一下就是,就我们在命令行执行这个模块文件时,python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__

1.2 作用域

在一个模块中,我们可以定义多个变量与函数,但有些函数或变量,只是为这个模块自己使用的,不想让别的模块调用,这个时候作用域就出现了

格式:使用_变量或者__函数来表示,相当于一个private函数或者变量了,但是在python中,没有绝对的private变量,也就是说你用了也不会有什么错,只是我们不用罢了

def _private_1(name):
	return 'hello %s'%name
def _private_2(name):
	return 'hello %s'%name

2.1 安装第三方库

a.在python中使用pip包管理工具进行操作

第三方库资源官网:pypi.python.org

pip使用:

>>> pip help #查看帮助信息
>>> pip install 包名  安装包
>>> pip uninstall 包名   卸载包

还可以安装 anaconda官网提供的gui安装包,常用的包都在里面

b. 模块搜索路径

默认情况下,python解释器会搜索当前目录,所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径都会放在sys模块中path变量中

>>> import sys
>>> sys.path

如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法

• 直接修改sys.path

  >>> import sys
  >>> sys.path.append('/usrs/my_py_scripts')
  

• 设置环境变量PYTHONPATH,该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。

2. 面向对象编程(oop)

2.1 类和实例:

• 定义:它和php也差不多,定义类通过class关键字,它们也有封装,继承,多态三大特型

#定义一个类
class Student(object):
	

class后面紧接着是类名,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object) 表示该类是从哪个类继承过来的

• 实例: 通过类名+()的形式来实现

>>> student=Student()

• 如果在创建类的时候初始化参数,python提供了一个__init__(self,name,age)和php中的__construct()功能差不多,都是初始化一些数据的

  class Student(object):
  	def __init__(self,name,age):
  		self:name=name
  		self:age=age
  

  __init__()的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,当然这个值不用传

2.1 访问限制,

如何实现在class内部,属性和方法,不能通过外部调用直接赋值呢?

可以在方法或者属性前面添加__

class Student(object):
	def __init__(self,name,age):
		self.__name=name
		self.__age=age

这样在外面就不可以访问了,如果想修改里面的值可以这样来操作

class Student(object):
    def __init__(self,name,age):
        self.__name=name
        self.__age=age

    def get_name(self):
        return self.__name
    def set_name(self,name):
        self.__name=name

小demo:

class Student:
    def __init__(self,name,gender):
        self.name=name
        self.__gender=gender
    def get_gender(self):
        return self.__gender
    def set_gender(self,name):
        self.__gender=name
# 测试:
bart = Student('Bart', 'male')
if bart.get_gender() != 'male':
    print('测试失败!')
else:
    bart.set_gender('female')
    if bart.get_gender() != 'female':
        print('测试失败!')
    else:
        print('测试成功!')

3.获取对象

3.1

• 方法: 可以使用type()函数来判断基本类型,如果要判断一个对象是否是函数,则需要使用types模块中定义的常量,来判断了

>>> import types
>>> def fn():
	pass
>>>type(fn)=types.FunctionType
>>> True

• 还可以使用`isinstance()来判断class 的类型

如果是继承的关系
object->animal->dog->hushky
>>> a=Animal()
>>>b=Dog()
>>> c=Hushky()
>>> isinstance(h,hushky)
>>> True
>>> isinstance(c,Dog)
>>> True   #这是因为hushk是从dog上面继承下来的,也属性dog的一部分

• 还可以判断一个变量是不是某些类型中的一种,

  >>> isinstance([1,2,3],(list,tuple)) 判断是否是list或tu
  
  

3.2 获取对象里的所在属性和方法

dir()函数:可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list

getattr()函数:获得一个对象的属性

setattr()函数;设置一个对象的属性

hasattr()函数:判断一个对象的属性是否存在,如果是私有属性可返回false

3.3 __slots__属性

说明:创建实例时,能限制该实例能添加的属性,只在当前类有效,在继承类里使用无效,如果子类里想使用,则需要在子类里定义__slots__,才可以.

小demo:

#定义一个Student类
class Student:
	__slots__=('name','age')
	
>>> s=Student()
>>> s.name=lnssm
>>> s.age=18
>>> s.sex=u  # 这是报错了

3.4 @property属性

验证参数是否符合预期,当我们想为一个属性赋值时,需要进行判断合法性,需要使用@property这个属性来实现

class Student(object):
	@property
	def score(self):
		return self._score
	@score.setter
	def score(self,value):
		if not isinstance(value,int):
			raise ValueError('score must is integer)
		if value<0 or value>100
			raise ValueError('score must 0~100)
		self._score=value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义一个只读属性,方法是只定义一个getter方法,而不定义一个setter方法

class Student(object):
	@property
	def birth(self):
		return self._brith
	@birth.setter
	def birth(self,value):
		self._brith=value
	@property
	def age(self):
		return 2019-self._brith

请利用@property给一个Screen对象加上width和height属性，以及一个只读属性resolution：

class Screen(object):
    @property
    def width(self):
        return self._width
    @width.setter
    def width(self,value):
        self._width=value
    @property
    def height(self):
        return self._height
    @height.setter
    def height(self,value):
        self._height=value
    @property
    def resolution(self):
        return self._height* self._width

# 测试:
s = Screen()
s.width = 1024
s.height = 768
print('resolution =', s.resolution)
if s.resolution == 786432:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')

4. python是支持多继承的,php 是单继承的

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

5.定制类

5.1 __str__:可以使用打印信息美化,类似于es或mongo里的pretty功能

class Student(object):
	def __init__(self,name):
		self.name=name
	def __str__(self):
		return 'Stuent object (name:%s)' % self.name

5.2 __iter__该方法返回一个迭代对象，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

class Fib(object):
	def __init__(self):
		self.a,self.b=0,1
	def __iter__(self):
		return self
	def __next__(self):
		self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
		if self.a>10000:
			rasie StopIteration()
		return self.a

5.3 __getitem__实现这个方法可以实现通过下标取出元素

class Student(object):
	def __getitem(self,n):
		a,b=1,1
		for x in range(n):
			a,b=b,a+b
		return a

5.4 __getattr__调用不存在的方法或属性时,会触发

class Student(object):
	def __init__(self):
		self.name='lnssm'
	def __getattr__(self,attr):
		if attr=='score':
			return 999;

5.5 __call__ 以访问方法的方式去调用对象

class Student(object):
	def __init__(self,name):
		self.name=name
	def __call__(self):
		pritf('this is %s' % self.name)
#调用方法如下
>>> s=Student('lnssm')
>>>s()

可以使用callable()函数可以判断一个对象是否是可调用对象

6.异常处理

6.1 捕获异常

python中可以使用try...expect...finally来处理,python错误其实也是一个class ,所有的错误类型都继承自BaseException

try:
    print('try...')
    r = 10 / 0
    print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
    print('except:', e)
finally:
    print('finally...')
print('END')

6.2 记录错误

python内置的logging模块可以非常容易的地记录错误信息

import logging

def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    try:
        bar('0')
    except Exception as e:
        logging.exception(e)

main()
print('END')

6.3 抛出异常

使用raise语句

# err_raise.py
class FooError(ValueError):
    pass

def foo(s):
    n = int(s)
    if n==0:
        raise FooError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n

foo('0')

7.调式

7.1 方式

• print()

• assert()断言

  def foo(s):
  	n=int(s)
  	assert n!=0,'n is zero' 相当于三元运算吧,断言`n !=0`为True,否则输出后面的语句
  

• logging模块,

  improt logging
  logging.basicConfig(level=logging.INFO) #这是设置记录信息的级别,有`debug`,`info`,`warning`,`error`
  
  

• pdb启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：

• pdb.set_trace() 这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：

  # err.py
  import pdb
  
  s = '0'
  n = int(s)
  pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
  print(10 / n)