一、单例

01. 单例设计模式

  • 设计模式

    • 设计模式 是 前人工作的总结和提炼,通常,被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案

    • 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性

  • 单例设计模式

    • 目的 —— 让  创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例

    • 每一次执行 类名() 返回的对象,内存地址是相同的

单例设计模式的应用场景

  • 音乐播放 对象

  • 回收站 对象

  • 打印机 对象

  • ……

02. __new__ 方法

  • 使用 类名() 创建对象时, Python 的解释器 首先 会 调用 __new__ 方法为对象 分配空间

  • __new__ 是一个 由 object 基类提供的 内置的静态方法,主要作用有两个:

    • 1) 在内存中为对象 分配空间

    • 2) 返回 对象的引用

  • Python 的解释器获得对象的 引用 后,将引用作为 第一个参数,传递给 __init__ 方法

  重写 __new__ 方法 的代码非常固定!

  • 重写 __new__ 方法 一定要 return super().__new__(cls) 

  • 否则 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用就不会调用对象的初始化方法

  • 注意: __new__ 是一个静态方法,在调用时需要 主动传递 cls 参数

 class MusicPlayer(object):

     def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 如果不返回任何结果,
return super().__new__(cls) def __init__(self):
print("音乐播放器初始化") yunplayer = MusicPlayer()
print(yunplayer)

03. Python 中的单例

单例 —— 让  创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例

  1. 定义一个 类属性,初始值是 None,用于记录 单例对象的引用

  2. 重写 __new__ 方法

  3. 如果 类属性 is None,调用父类方法分配空间,并在类属性中记录结果

  4. 返回 类属性 中记录的 对象引用

 class MusicPlayer(object):

     # 定义类属性记录单例对象引用
instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls.instance is None:
return super().__new__(cls) return cls.instance

只执行一次初始化工作

  • 在每次使用 类名() 创建对象时, Python 的解释器都会自动调用两个方法:

    • __new__分配空间
    • __init__对象初始化
  • 在上一小节对 __new__ 方法改造之后,每次都会得到 第一次被创建对象的引用

  • 但是:初始化方法还会被再次调用

需求

  • 让 初始化动作 只被 执行一次

解决办法

  1. 定义一个类属性 init_flag 标记是否 执行过初始化动作,初始值为 False

  2. 在 __init__ 方法中,判断 init_flag,如果为 False 就执行初始化动作

  3. 然后将 __init__ 设置为 True

  4. 这样,再次 自动 调用 __init__ 方法时,初始化动作就不会被再次执行 了

 class MusicPlayer(object):

     # 记录第一个被创建对象的引用
instance = None
# 记录是否执行过初始化动作
init_flag = False def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 1.判断类属性是否为空对象
if cls.instance is None:
# 2.调用父类方法,为第一个对象分配空间
return super().__new__(cls)
# 3.返回类属性保存的对象引用
return cls.instance def __init__(self):
if not MusicPlayer.init_flag:
print("音乐播放器初始化") MusicPlayer.init_flag = True # 创建对个对象
player1 = MusicPlayer()
print(player1)
player2 = MusicPlayer()
print(player2)

二、异常

01. 异常的概念

  • 程序在运行时,如果 Python 解释器 遇到 到一个错误,会停止程序的执行,并且提示一些错误信息,这就是 异常

  • 程序停止执行并且提示错误信息 这个动作,我们通常称之为:抛出(raise)异常

程序开发时,很难将 所有的特殊情况 都处理的面面俱到,通过 异常捕获 可以针对突发事件做集中的处理,从而保证程序的 稳定性和健壮性

02. 捕获异常

2.1 简单的捕获异常语法

  • 在程序开发中,如果 对某些代码的执行不能确定是否正确,可以增加 try(尝试) 来 捕获异常

  • 捕获异常最简单的语法格式:

try:
尝试执行的代码
except:
出现错误的处理
  • try 尝试,下方编写要尝试代码,不确定是否能够正常执行的代码

  • except 如果不是,下方编写尝试失败的代码

简单异常捕获演练 —— 要求用户输入整数

try:
# 提示用户输入一个数字
num = int(input("请输入数字:"))
except:
print("请输入正确的数字")

2.2 错误类型捕获

  • 在程序执行时,可能会遇到 不同类型的异常,并且需要 针对不同类型的异常,做出不同的响应,这个时候,就需要捕获错误类型了

  • 语法如下:

try:
# 尝试执行的代码
pass
except 错误类型1:
# 针对错误类型1,对应的代码处理
pass
except (错误类型2, 错误类型3):
# 针对错误类型2 和 3,对应的代码处理
pass
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
  • 当 Python 解释器 抛出异常 时,最后一行错误信息的第一个单词,就是错误类型

异常类型捕获演练 —— 要求用户输入整数

需求

  1. 提示用户输入一个整数

  2. 使用 8 除以用户输入的整数并且输出

try:
num = int(input("请输入整数:"))
result = 8 / num
print(result)
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
print("除 0 错误")

捕获未知错误

  • 在开发时,要预判到所有可能出现的错误,还是有一定难度的

  • 如果希望程序 无论出现任何错误,都不会因为 Python 解释器 抛出异常而被终止,可以再增加一个 except

语法如下:

except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)

2.3 异常捕获完整语法

  • 在实际开发中,为了能够处理复杂的异常情况,完整的异常语法如下:

    提示:

    • 有关完整语法的应用场景,在后续学习中,结合实际的案例会更好理解
    • 现在先对这个语法结构有个印象即可
try:
# 尝试执行的代码
pass
except 错误类型1:
# 针对错误类型1,对应的代码处理
pass
except 错误类型2:
# 针对错误类型2,对应的代码处理
pass
except (错误类型3, 错误类型4):
# 针对错误类型3 和 4,对应的代码处理
pass
except Exception as result:
# 打印错误信息
print(result)
else:
# 没有异常才会执行的代码
pass
finally:
# 无论是否有异常,都会执行的代码
print("无论是否有异常,都会执行的代码")
  • else 只有在没有异常时才会执行的代码

  • finally 无论是否有异常,都会执行的代码

  • 之前一个演练的 完整捕获异常 的代码如下:

try:
num = int(input("请输入整数:"))
result = 8 / num
print(result)
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
print("除 0 错误")
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)
else:
print("正常执行")
finally:
print("执行完成,但是不保证正确")

03. 异常的传递

  • 异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常,会 将异常传递 给 函数/方法 的 调用一方

  • 如果 传递到主程序,仍然 没有异常处理,程序才会被终止

  提示

  • 在开发中,可以在主函数中增加 异常捕获

  • 而在主函数中调用的其他函数,只要出现异常,都会传递到主函数的 异常捕获 中

  • 这样就不需要在代码中,增加大量的 异常捕获,能够保证代码的整洁

需求

  1. 定义函数 demo1() 提示用户输入一个整数并且返回
  2. 定义函数 demo2() 调用 demo1()
  3. 在主程序中调用 demo2()
def demo1():
return int(input("请输入一个整数:")) def demo2():
return demo1() try:
print(demo2())
except ValueError:
print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
print("未知错误 %s" % result)

04. 抛出 raise 异常

4.1 应用场景

  • 在开发中,除了 代码执行出错 Python 解释器会 抛出 异常之外

  • 还可以根据 应用程序 特有的业务需求 主动抛出异常

示例

  • 提示用户 输入密码,如果 长度少于 8,抛出 异常

注意

  • 当前函数 只负责 提示用户输入密码,如果 密码长度不正确,需要其他的函数进行额外处理

  • 因此可以 抛出异常,由其他需要处理的函数 捕获异常

4.2 抛出异常

  • Python 中提供了一个 Exception 异常类

  • 在开发时,如果满足 特定业务需求时,希望 抛出异常,可以:

    1. 创建 一个 Exception 的 对象

    2. 使用 raise 关键字 抛出 异常对象

需求

  • 定义 input_password 函数,提示用户输入密码

  • 如果用户输入长度 < 8,抛出异常

  • 如果用户输入长度 >=8,返回输入的密码

def input_password():

    # 1. 提示用户输入密码
pwd = input("请输入密码:") # 2. 判断密码长度,如果长度 >= 8,返回用户输入的密码
if len(pwd) >= 8:
return pwd # 3. 密码长度不够,需要抛出异常
# 1> 创建异常对象 - 使用异常的错误信息字符串作为参数
ex = Exception("密码长度不够") # 2> 抛出异常对象
raise ex try:
user_pwd = input_password()
print(user_pwd)
except Exception as result:
print("发现错误:%s" % result)

三、eval 函数

eval() 函数十分强大 —— 将字符串 当成 有效的表达式 来求值 并 返回计算结果

# 基本的数学计算
In [1]: eval("1 + 1")
Out[1]: 2 # 字符串重复
In [2]: eval("'*' * 10")
Out[2]: '**********' # 将字符串转换成列表
In [3]: type(eval("[1, 2, 3, 4, 5]"))
Out[3]: list # 将字符串转换成字典
In [4]: type(eval("{'name': 'xiaoming', 'age': 18}"))
Out[4]: dict

案例 - 计算器

需求

  1. 提示用户输入一个 加减乘除混合运算

  2. 返回计算结果

input_str = input("请输入一个算术题:")

print(eval(input_str))

不要滥用 eval

在开发时千万不要使用 eval 直接转换 input 的结果

__import__('os').system('ls')
  • 等价代码

import os

os.system("终端命令")
  • 执行成功,返回 0

  • 执行失败,返回错误信息

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