python3学习笔记（三）

时间  2019-11-07
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一、Python3 面向对象

Python从设计之初就已是一门面向对象的语言，正由于如此，在Python中建立一个类和对象是很容易的。本章节咱们将详细介绍Python的面向对象编程。html

若是你之前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能须要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头造成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。python

接下来咱们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。正则表达式

1. 面向对象技术简介

  • 类(Class): 用来描述具备相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每一个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
  • 方法：类中定义的函数。
  • 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体以外。类变量一般不做为实例变量使用。
  • 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
  • 方法重写：若是从父类继承的方法不能知足子类的需求，能够对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
  • 局部变量：定义在方法中的变量，只做用于当前实例的类。
  • 实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部可是在类的其余成员方法以外声明的。
  • 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也容许把一个派生类的对象做为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
  • 实例化：建立一个类的实例，类的具体对象。
  • 对象：经过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

和其它编程语言相比，Python 在尽量不增长新的语法和语义的状况下加入了类机制。算法

Python中的类提供了面向对象编程的全部基本功能：类的继承机制容许多个基类，派生类能够覆盖基类中的任何方法，方法中能够调用基类中的同名方法。编程

对象能够包含任意数量和类型的数据。bash

2. 类定义

语法格式以下：服务器

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>复制代码

类实例化后，可使用其属性，实际上，建立一个类以后，能够经过类名访问其属性。网络

3. 类对象

类对象支持两种操做：属性引用和实例化。数据结构

属性引用使用和 Python 中全部的属性引用同样的标准语法：obj.name。闭包

类对象建立后，类命名空间中全部的命名都是有效属性名。因此若是类定义是这样:

实例(Python 3.0+)

class MyClass:
    """一个简单的类实例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
 
# 实例化类
x = MyClass()
 
# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为：", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为：", x.f())复制代码

以上建立了一个新的类实例并将该对象赋给局部变量 x，x 为空的对象。

执行以上程序输出结果为：

MyClass 类的属性 i 为： 12345
MyClass 类的方法 f 输出为： hello world复制代码

类有一个名为 __init__() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用，像下面这样：

def __init__(self):
    self.data = []复制代码

类定义了 __init__() 方法，类的实例化操做会自动调用 __init__() 方法。以下实例化类 MyClass，对应的 __init__() 方法就会被调用:

x = MyClass()复制代码

固然， __init__() 方法能够有参数，参数经过 __init__() 传递到类的实例化操做上。例如:

实例(Python 3.0+)

class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 输出结果：3.0 -4.5复制代码

self表明类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()复制代码

以上实例执行结果为：

<__main__.Test instance at 0x100771878>
__main__.Test复制代码

从执行结果能够很明显的看出，self 表明的是类的实例，表明当前对象的地址，而 self.class 则指向类。

self 不是 python 关键字，咱们把他换成 runoob 也是能够正常执行的:

class Test:
    def prt(runoob):
        print(runoob)
        print(runoob.__class__)
 
t = Test()
t.prt()复制代码

以上实例执行结果为：

<__main__.Test instance at 0x100771878>
__main__.Test复制代码

4. 类的方法

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与通常函数定义不一样，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 表明的是类的实例。

实例(Python 3.0+)

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部没法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
# 实例化类
p = people('runoob',10,30)
p.speak()复制代码

执行以上程序输出结果为：

runoob 说: 我 10 岁。复制代码

5. 继承

Python 一样支持类的继承，若是一种语言不支持继承，类就没有什么意义。派生类的定义以下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName1):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>复制代码

须要注意圆括号中基类的顺序，如果基类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找基类中是否包含方法。

BaseClassName（示例中的基类名）必须与派生类定义在一个做用域内。除了类，还能够用表达式，基类定义在另外一个模块中时这一点很是有用:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):复制代码

实例(Python 3.0+)

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部没法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
 
 
s = student('ken',10,60,3)
s.speak(复制代码
)

执行以上程序输出结果为：

ken 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级复制代码

6. 多继承

Python一样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形以下例:

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>复制代码

须要注意圆括号中父类的顺序，如果父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部没法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
#另外一个类，多重继承以前的准备
class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))
 
#多重继承
class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)
 
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法复制代码

执行以上程序输出结果为：

我叫 Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是 Python复制代码

7. 方法重写

若是你的父类方法的功能不能知足你的需求，你能够在子类重写你父类的方法，实例以下：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法
super(Child,c).myMethod() #用子类对象调用父类已被覆盖的方法复制代码

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

执行以上程序输出结果为：

调用子类方法
调用父类方法复制代码

更多文档：

Python 子类继承父类构造函数说明

7. 类属性与方法

类的私有属性

__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的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

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与通常函数定义不一样，类方法必须包含参数 self，且为第一个参数，self 表明的是类的实例。

self 的名字并非规定死的，也可使用 this，可是最好仍是按照约定是用 self。

类的私有方法

__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用 ，不能在类的外部调用。self.__private_methods。


类的私有属性实例以下：

实例(Python 3.0+)

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量
 
    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print (self.__secretCount)
 
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量复制代码

执行以上程序输出结果为：

1
2
2
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    print (counter.__secretCount)  # 报错，实例不能访问私有变量
AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'复制代码

类的私有方法实例以下：

实例(Python 3.0+)

class Site:
    def __init__(self, name, url):
        self.name = name       # public
        self.__url = url   # private
 
    def who(self):
        print('name : ', self.name)
        print('url : ', self.__url)
 
    def __foo(self):          # 私有方法
        print('这是私有方法')
 
    def foo(self):            # 公共方法
        print('这是公共方法')
        self.__foo()
 
x = Site('菜鸟教程', 'www.runoob.com')
x.who()        # 正常输出
x.foo()        # 正常输出
x.__foo()      # 报错复制代码

以上实例执行结果：

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__: 得到长度
  • __cmp__: 比较运算
  • __call__: 函数调用
  • __add__: 加运算
  • __sub__: 减运算
  • __mul__: 乘运算
  • __truediv__: 除运算
  • __mod__: 求余运算
  • __pow__: 乘方

运算符重载

Python一样支持运算符重载，咱们能够对类的专有方法进行重载，实例以下：

实例(Python 3.0+)

class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b
 
   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
   
   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
 
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print (v1 + v2)复制代码

以上代码执行结果以下所示:

Vector(7,8)复制代码

二、Python3 命名空间和做用域

1. 命名空间

先看看官方文档的一段话：

A namespace is a mapping from names to objects.Most namespaces are currently implemented as Python dictionaries。

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是经过 Python 字典来实现的。

命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，因此一个命名空间中不能有重名，但不一样的命名空间是能够重名而没有任何影响。

咱们举一个计算机系统中的例子，一个文件夹(目录)中能够包含多个文件夹，每一个文件夹中不能有相同的文件名，但不一样文件夹中的文件能够重名。

通常有三种命名空间：

  • 内置名称（built-in names）， Python 语言内置的名称，好比函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。
  • 全局名称（global names），模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
  • 局部名称（local names），函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。（类中定义的也是）

命名空间查找顺序:

假设咱们要使用变量 runoob，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

若是找不到变量 runoob，它将放弃查找并引起一个 NameError 异常:

NameError: name 'runoob' is not defined。复制代码

命名空间的生命周期：

命名空间的生命周期取决于对象的做用域，若是对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。

所以，咱们没法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

实例

# var1 是全局名称
var1 = 5
def some_func(): 
    
    # var2 是局部名称 
    var2 = 6    
    def some_inner_func():   
      
        # var3 是内嵌的局部名称 
        var3 = 7复制代码

以下图所示，相同的对象名称能够存在于多个命名空间中。

2. 做用域

A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly accessible. "Directly accessible" here means that an unqualified reference to a name attempts to find the name in the namespace.

做用域就是一个 Python 程序能够直接访问命名空间的正文区域。

在一个 python 程序中，直接访问一个变量，会从内到外依次访问全部的做用域直到找到，不然会报未定义的错误。

Python 中，程序的变量并非在哪一个位置均可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的做用域决定了在哪一部分程序能够访问哪一个特定的变量名称。Python的做用域一共有4种，分别是：

有四种做用域：

  • L（Local）：最内层，包含局部变量，好比一个函数/方法内部。
  • E（Enclosing）：包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。好比两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来讲 A 中的做用域就为 nonlocal。
  • G（Global）：当前脚本的最外层，好比当前模块的全局变量。
  • B（Built-in）： 包含了内建的变量/关键字等。，最后被搜索

规则顺序： L –> E –> G –>gt; B。

在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找。

g_count = 0  # 全局做用域
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部做用域复制代码

内置做用域是经过一个名为 builtin 的标准模块来实现的，可是这个变量名自身并无放入内置做用域内，因此必须导入这个文件才可以使用它。在Python3.0中，可使用如下的代码来查看到底预约义了哪些变量:

>>> import builtins
>>> dir(builtins)复制代码

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的做用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的做用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也能够访问，以下代码：

>>> if True:
...  msg = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg
'I am from Runoob'
>>> 复制代码

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部仍是能够访问的。

若是将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：

>>> def test():
...     msg_inner = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
>>> 复制代码

从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，没法使用，由于它是局部变量，只有在函数内可使用。

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部做用域，定义在函数外的拥有全局做用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量能够在整个程序范围内访问。调用函数时，全部在函数内声明的变量名称都将被加入到做用域中。以下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 total = 0 # 这是一个全局变量 # 可写函数说明 def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和." total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量. print ("函数内是局部变量 : ", total) return total #调用sum函数 sum( 10, 20 ) print ("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0复制代码

global 和 nonlocal关键字

当内部做用域想修改外部做用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

如下实例修改全局变量 num：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
num = 1
def fun1():
    global num  # 须要使用 global 关键字声明
    print(num) 
    num = 123
    print(num)
fun1()
print(num)复制代码

以上实例输出结果：

1
123
123复制代码

若是要修改嵌套做用域（enclosing 做用域，外层非全局做用域）中的变量则须要 nonlocal 关键字了，以下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()复制代码

以上实例输出结果：

100
100复制代码

另外有一种特殊状况，假设下面这段代码被运行：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 a = 10 def test(): a = a + 1 print(a) test()

以上程序执行，报错信息以下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    test()
  File "test.py", line 5, in test
    a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment复制代码

错误信息为局部做用域引用错误，由于 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，没法修改。

修改 a 为全局变量，经过函数参数传递，能够正常执行输出结果为：

实例(Python 3.0+)

a = 10
def test(a):
    a = a + 1
    print(a)
test(a)复制代码

执行输出结果为：

11复制代码

三、Python3 标准库概览

1. 操做系统接口

os模块提供了很多与操做系统相关联的函数。

>>> import os
>>> os.getcwd()      # 返回当前的工做目录
'C:\\Python34'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工做目录
>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 
0复制代码

建议使用 "import os" 风格而非 "from os import *"。这样能够保证随操做系统不一样而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

在使用 os 这样的大型模块时内置的 dir() 和 help() 函数很是有用:

>>> import os
>>> dir(os)
<returns a list of all module functions>
>>> help(os)
<returns an extensive manual page created from the module's docstrings>复制代码

针对平常的文件和目录管理任务，:mod:shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口:

>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')复制代码

2. 文件通配符

glob模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:

>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']复制代码

3. 命令行参数

通用工具脚本常常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行 "python demo.py one two three" 后能够获得如下输出结果:

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']复制代码

4. 错误输出重定向和程序终止

sys 还有 stdin，stdout 和 stderr 属性，即便在 stdout 被重定向时，后者也能够用于显示警告和错误信息。

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one复制代码

大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。

5. 字符串正则匹配

re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:

>>> import re
>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'复制代码

若是只须要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，由于它们很是简单，易于阅读和调试:

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'复制代码

5. 数学

math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0复制代码

random提供了生成随机数的工具。

>>> import random
>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
>>> random.sample(range(100), 10)   # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # random float
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # random integer chosen from range(6)
4复制代码

5. 访问 互联网

有几个模块用于访问互联网以及处理网络通讯协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     line = line.decode('utf-8')  # Decoding the binary data to text.
...     if 'EST' in line or 'EDT' in line:  # look for Eastern Time
...         print(line)

<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST

>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
>>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
... """To: jcaesar@example.org ... From: soothsayer@example.org ... ... Beware the Ides of March. ... """)
>>> server.quit()复制代码

注意第二个例子须要本地有一个在运行的邮件服务器。

6. 日期和时间

datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。

支持日期和时间算法的同时，实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。

该模块还支持时区处理:

>>> # dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'

>>> # dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368复制代码

7. 数据压缩

如下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib
>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'
>>> len(s)
41
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
37
>>> zlib.decompress(t)
b'witch which has which witches wrist watch'
>>> zlib.crc32(s)
226805979复制代码

8. 性能度量

有些用户对了解解决同一问题的不一样方法之间的性能差别很感兴趣。Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。

例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证实了现代的方法更快一些。

>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791复制代码

相对于 timeit 的细粒度，:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。

9. 测试模块

开发高质量软件的方法之一是为每个函数开发测试代码，而且在开发过程当中常常进行测试

doctest模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。

测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。

经过用户提供的例子，它强化了文档，容许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

def average(values):
    """Computes the arithmetic mean of a list of numbers. >>> print(average([20, 30, 70])) 40.0 """
    return sum(values) / len(values)

import doctest
doctest.testmod()   # 自动验证嵌入测试复制代码

unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它能够在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:

import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

    def test_average(self):
        self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
        self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
        self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
        self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)

unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests复制代码
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