python的最最最最最基本语法(3)

模块:在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。

为了避免模块名冲突,Python又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。例如两个名不hello.py的模块分别在china的包和school里的包里,然后呢,现在它们的名字分别为:china.hello与school.hello, 这样就不冲突了吧。

每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。

自己写一个模块:(主要学习它的格式),创建一个hello.py的文件,内容如下:

1 #!/usr/bin/python                                                     
  2 # -*- coding: utf-8 -*-
  3 
  4 'this is a hello module, i am coming '
  5 __author__='yinheyi'
  6 
  7 import sys
  8 
  9 def test():
 10         args = sys.argv
 11         if len(args) == 1:
 12                 print 'hello,world'
 13                 print '你好,世界!'
 14         elif len(args) == 2:
 15                 print 'hello,%s' % args[1]
 16         else:
 17                 print '你的参数个数不对啊,我的哥!'
 18 if __name__== '__main__':
 19         test()

第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码;

第4行是一个字符串,表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释;

第5行使用__author__变量把作者写进去,这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名;

注意:

if __name__=='__main__':
    test()

当我们在命令行运行hello模块文件时,Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__,而如果在其他地方导入该hello模块时,则不会置为__main__, 所以我们可以直接运行这个模块哦,用于运行测试。

给模块起一个别名:

import 模块名 as 别名

模块内的变量与函数的作用域:

在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中,是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的(public),可以被直接引用,比如:abcx123PI等;

类似__xxx__这样的变量是特殊变量,可以被直接引用,但是有特殊用途,比如上面的__author____name__就是特殊变量,hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问,我们自己的变量一般不要用这种变量名;

类中,__xxx这样的函数或变量就是非公开的(private),即有__开头的名字;

 

模块的搜索路经: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,搜索路径存放在sys模块的path变量中。

如果我们要添加搜索目录,有两种方法,

一是直接修改sys.path,这种方法在退出python后,会失效的。

>>> import sys
>>> sys.path.append('你自己的路经')

二是设置环境变量PYTHONPATH.可以在.bashrc里添加的,如,export PYTHONPATH = ‘目录‘:$PYTHONPATH

 

 

使用__future__模块:比如当我们是python2.7时,而我们想使用python3.4的python的功能时,怎么办呢?我们可以从

__future__模块里,导入我们想要用的功能。如除法:

#这是在python2.7中的
>>> 5/3
1
#导入新的;
>>> from __future__ import division
>>> 5/3
1.6666666666666667

面向对象的编程:它就是把一个对象作为基本单元,这个对象里有数据,也有对数据的操作方法啦。你看看C语言中,是不是以函数 为单元呢??这就是差别。例如一个水杯,它的元素就是水,它可以的操作有加水,倒水等。

面向对象编程的过程很简单,首先创建一个类(其实,我认为就是一个数据类型啦,如int),然后再创建这个类的对象就可以啦。就好像你定义了一个汽车,然后,根据你的定义造出汽车的实例就可以啦。

类的定义,举个例子:

#这是从 最根类继承的,旧的方式定义Python类允许不从object类继承,但这种编程方式已经严重不推荐使用。任何时 候,如果没有合适的类可以继承,就继承自object类。 
7 class Car(object):   
  8 #定义一个含有的属性啦;
  9         color_ = ''
 10         weight_ = 0
 11         __wheel_ = 4  #可以通过__开头开定义私有的属性;
 12 #定义它的方法;
 13         def __init__(self, color, weight, wheel):
 14                 self.color_ = color
 15                 self.weight_ = weight
 16                 self.__wheel_ = wheel
 17         def get_color(self):
 18                 return self.color_
 19         def get_weight(self):
 20                 return self.weight_
 21         def get_wheel(self):
 22                 return self.__wheel_
 23 
 24 baoma = Car('red',80,4)
 25 print baoma.get_color()
 26 print baoma.get_weight()
 27 print baoma.get_wheel()

输出为:

red
80
4

总结:

类的私有属性:
  __private_attrs  两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs
类的方法
  __private_method 两个下划线开头,声明该方法为私有方法,不能在类地外部调用。在类的内部调用slef.__private_methods

有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name,所以,仍然可以通过_Student__name来访问__name变量,但是不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。 在类地内部,使用def关键字可以为类定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数self,且为第一个参数私有的类方法
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
__div__除运算
__mod__求余运算
__pow__称方

 

类的继承与多态:我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类

定义一个基类:

class Animal(object):
    def run(self):
        print 'Animal is running...'

定义它的子类:

class Tiger(Animal):
    pass
class Dog(Animal):
    def run(self):
        print 'Dog is running...'

class Cat(Animal):
    def run(self):
        print 'Cat is running...'

运行:

tiger = Tiger()
tiger.run()
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()

输出:

Animal is running...

Dog is running...
Cat is running...
 
 
多态:要理解多态,你要知道上面的dog与cat的实例同时属于Animal 与Dog 和Cat类型哦;
当我们定义一个函数时,如果传入的数据类型为Animal的话,我们可以把Animal的实例或着继承Anaimal的类的类型传入这个函数中。
看一个例子:定义一个函数:
def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()
然后呢,当我们传入Animal的实例时,run_twice()就打印出:
>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...

当我们传入Dog的实例时,run_twice()就打印出:

>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...

当我们传入Cat的实例时,run_twice()就打印出:

>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...

 

可以看出:

对于Animal的子类,不必对run_twice()做任何修改,实际上,任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行,原因就在于多态。

多态的好处就是,当我们需要传入Dog、Cat、时,我们只需要接收Animal类型就可以了,因为Dog、Cat都是Animal类型,然后,按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法,因此,传入的任意类型,只要是Animal类或者子类,就会自动调用实际类型的run()方法,这就是多态的意思:

对于一个变量,我们只需要知道它是Animal类型,无需确切地知道它的子类型,就可以放心地调用run()方法,而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat对象上,由运行时该对象的确切类型决定,这就是多态真正的威力:调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Animal的子类时,只要确保run()方法编写正确,不用管原来的代码是如何调用的。

这就是著名的“开闭”原则:

对扩展开放:允许新增Animal子类;

对修改封闭:不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

 
 
获取对象有信息:
判断基本类型都可以用type()函数判断的,如:
>>> type(132)
<type 'int'>
>>> type('lol')
<type 'str'>>>> type([1,2,3])
<type 'list'>
另外,Python把每种type类型都定义好了常量,放在types模块里,使用之前,需要先导入,可以这这样子:
>>> import types
>>> type('lol')==types.StringType
True
>>> type([])==types.ListType
True
>>> type(str)==types.TypeType
True
对于类的话,可以使用isinstance():
>>> isinstance(dog, Dog)
True

使用dir()函数获取类的对象的属性与方法。使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list。

#看看字符串都有哪些属性与方法
>>> dir('lol')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

如,如__len__方法返回长度。在Python中,如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()函数内部,它自动去调用该对象的__len__()方法。

 

然后配合hasattr()getattr()setattr()我们可以直接操作一个对象的状态。

hasattr():判断是否存在某个属性或方法;

getattr():得到是否存在某个属性或方法;

setattr():设置是否存在某个属性或方法;

 

python作为动态语言,有很多的灵活性。

我们可以动态的能已经定义的实例绑属性与方法哦,也可以给一个类绑定方法的。

#给一个实例绑定属性:
>>> class Car():
...     pass
... 
>>> bmw = Car()
>>> bmw.clor = 'red'
#给一个实例邦定一个方法
>>> def get_color(self):
...     return self.color
... 
>>> from types import MethodType
>>> bmw.color = MethodType(get_color, bmw, Car)
>>> bmw.color()
'red'
# 给一个类邦定方法
>>> def get_color(self):
...     return self.color
... 
>>> from types import MethodType
>>> Car.color = MethodType(get_color, None, Car)

当我们想限制动态绑定的属性的名称时,怎么办呢?那就利用Class的__slots__变量。

为了达到限制的目的,Python允许在定义class的时候,定义一个特殊的__slots__变量,来限制该class能添加的属性:

>>> class Student(object):
...     __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

#这样的话,我们的Student只能动态绑定 'name'与‘age'这两个动态变量了。

另外,

使用@property装饰器可以把定义的一个方法,变为通过属性来调用的。

还有,很有一些特殊的变量或方法来定制类,如__len__、__str__、__iter__、__getitem__等等等 ,具体可以用到的时候具体查一下的。

python中的错误处理机制:

错误处理机制:try …except…finally

Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException。 在python程序中,一旦出现错误的话,它就要一级级的上报,直到某个函数能够处理这个错误,如果最后没有函数可以处理这个错误的话,最后就被python的解释器捕获,打印出错误信息,并退出程序了。

因为错误是一级一级的一报的,所以,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。

1 #!/usr/bin/python                                                     
  2 # -*- coding: utf-8 -*-
  3 
  4 try:
  5         r = 10 /0
  6 except ZeroDivisionError, sh:
  7         print '出现错误了,except:',sh
  8 finally:
  9         print 'finally,错误机制结束'
 10 print 'end,程序结束'

输出:

yinheyi@ubuntu:~/python$ ./2.py
出现错误了,except: integer division or modulo by zero
finally,错误机制结束
end,程序结束

 

我们也可以利用python中的log模块记录错误信息,然后分析错误原因。我们在except下面加入了一个记录错误的语句:

1 #!/usr/bin/python                                                     
  2 # -*- coding: utf-8 -*-
  3 import logging
  4 try:
  5         r = 10 /0
  6 except ZeroDivisionError, sh:
  7         print '出现错误了,except:',sh
  8         logging.exception(sh)
  9 finally:
 10         print 'finally,错误机制结束'
 11 print 'end,程序结束'

它的输出为:

yinheyi@ubuntu:~/python$ ./2.py
出现错误了,except: integer division or modulo by zero
ERROR:root:integer division or modulo by zero
Traceback (most recent call last):
  File "./2.py", line 5, in <module>
    r = 10 /0
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
finally,错误机制结束
end,程序结束

 

可以用raise抛出错误的,错误也可以自己定义的哦,具体,等着我用到了,我再补冲哈

另外,还有和程序的调试,测试啦等待,现在暂时用不着,不写了就哈。(用于的时候学习代码是效率最高的)

 

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6043571.html