Python - 面对对象(其他相关,异常处理,反射,单例模式,等..)
Python - 面对对象(其他相关,异常处理,反射,等..)
一、isinstance(obj, cls)
检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object):
pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)
二、issubclass(sub, super)
检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object):
pass
class Bar(Foo):
pass
issubclass(Bar, Foo)
三、异常处理
1. 异常处理
在编程过程中为了增加友好性,在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户,而是现实一个提示的页面,通俗来说就是不让用户看见大黄页!!!
try:
pass
except Exception,ex:
pass
需求:将用户输入的两个数字相加
while True:
num1 = raw_input('num1:')
num2 = raw_input('num2:')
try:
num1 = int(num1)
num2 = int(num2)
result = num1 + num2
except Exception, e:
print '出现异常,信息如下:'
print e
2.异常种类
python中的异常种类非常多,每个异常专门用于处理某一项异常!!!
常用的异常
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x
IOError 输入/输出异常;基本上是无法打开文件
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(个人认为这是语法错误,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,基本上是由于另有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,即使值的类型是正确的
实例
dic = ["wupeiqi", 'alex']
try:
dic[10]
except IndexError, e:
print e
dic = {'k1':'v1'}
try:
dic['k20']
except KeyError, e:
print e
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except ValueError, e:
print e
对于上述实例,异常类只能用来处理指定的异常情况,如果非指定异常则无法处理。
未捕获到异常,程序直接报错
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except IndexError,e:
print e
所以,写程序时需要考虑到try代码块中可能出现的任意异常,可以这样写:
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except IndexError,e:
print e
except KeyError,e:
print e
except ValueError,e:
print e
万能异常 在python的异常中,有一个万能异常:Exception,他可以捕获任意异常,即:
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except Exception,e:
print e
接下来你可能要问了,既然有这个万能异常,其他异常是不是就可以忽略了!
答:当然不是,对于特殊处理或提醒的异常需要先定义,最后定义Exception来确保程序正常运行。
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except KeyError,e:
print '键错误'
except IndexError,e:
print '索引错误'
except Exception, e:
print '错误'
3.异常其他结构
try:
# 主代码块
pass
except KeyError,e:
# 异常时,执行该块
pass
else:
# 主代码块执行完,执行该块
pass
finally:
# 无论异常与否,最终执行该块
pass
4.主动触发异常
try:
raise Exception('错误了。。。')
except Exception,e:
print e
5.自定义异常
class WupeiqiException(Exception):
def __init__(self, msg):
self.message = msg
def __str__(self):
return self.message
try:
raise WupeiqiException('我的异常')
except WupeiqiException,e:
print e
6.断言
# assert 条件
assert 1 == 1
assert 1 == 2
四、反射
python中的反射功能是由以下四个内置函数提供:hasattr、getattr、setattr、delattr,改四个函数分别用于对对象内部执行:检查是否含有某成员、获取成员、设置成员、删除成员。
class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
def func(self):
return 'func'
obj = Foo()
# #### 检查是否含有成员 ####
hasattr(obj, 'name')
hasattr(obj, 'func')
# #### 获取成员 ####
getattr(obj, 'name')
getattr(obj, 'func')
# #### 设置成员 ####
setattr(obj, 'age', 18)
setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1)
# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
delattr(obj, 'func')
类是对象
class Foo(object):
staticField = "old boy"
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
def func(self):
return 'func'
@staticmethod
def bar():
return 'bar'
print getattr(Foo, 'staticField')
print getattr(Foo, 'func')
print getattr(Foo, 'bar')
反射也是对象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
程序目录:
home.py
index.py
当前文件:
index.py
"""
import home as obj
#obj.dev()
func = getattr(obj, 'dev')
func()
五. 单例模式
设计模式之单例模式
单例设计模式是怎么来的?
在面向对象的程序设计中,当业务并发量非常大时,那么就会出现重复创建相同的对象,每创建一个对象就会开辟一块内存空间,而这些对象其实是一模一样的,那么有没有办法使用得内存对象只创建一次,然后再随处使用呢?单例模式就是为了解决这个问题而产生的。
实现方式:
1、创建一个类静态字段(类变量)__instance
2、创建一个静态函数,通过函数的逻辑判断 __instance 是否已存在,如不存在就将对象值赋于__instance,即__instance = 类(),否则直接返回__instance,也即创建的对象都是一样的
3、使用单例模式创建对象时直接通过类调用静态函数创建即可
#普通模式
class A(object):
def __init__(self,name,male):
self.name = name
self.name = male
#实例化多个对象
obj1 = A('ben','boy')
obj2 = A('min','girl')
obj3 = A('miao','boy')
##打印内存地址,可以看到内存地址都是不一样的
print id(obj1),id(obj2),id(obj3)
#单例模式
class A(object):
__instance = None
def __init__(self,name,male):
self.name = name
self.name = male
@staticmethod
def create_obj():
if not A.__instance:
A.__instance = A('ben','boy')
return A.__instance
else:
return A.__instance
#单例模式实例化多个对象
obj1 = A.create_obj()
obj2 = A.create_obj()
obj3 = A.create_obj()
##打印内存地址,可以看到内存地址都是一样的
print id(obj1),id(obj2),id(obj3)
result :
1 >>> #普通模式
2 ... class A(object):
3 ... def __init__(self,name,male):
4 ... self.name = name
5 ... self.name = male
6 ...
7 >>> #实例化多个对象
8 ... obj1 = A('ben','boy')
9 >>> obj2 = A('min','girl')
10 >>> obj3 = A('miao','boy')
11 >>> ##打印内存地址,可以看到内存地址都是不一样的
12 ... print id(obj1),id(obj2),id(obj3)
13 140230687882448 140230687882512 140230687882576
14 >>>
15 >>> #单例模式
16 ... class A(object):
17 ... __instance = None
18 ... def __init__(self,name,male):
19 ... self.name = name
20 ... self.name = male
21 ... @staticmethod
22 ... def create_obj():
23 ... if not A.__instance:
24 ... A.__instance = A('ben','boy')
25 ... return A.__instance
26 ... else:
27 ... return A.__instance
28 ...
29 >>> #单例模式实例化多个对象
30 ... obj1 = A.create_obj()
31 >>> obj2 = A.create_obj()
32 >>> obj3 = A.create_obj()
33 >>> ##打印内存地址,可以看到内存地址都是一样的
34 ... print id(obj1),id(obj2),id(obj3)
35 140230687882832 140230687882832 140230687882832
36 >>>
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