Python - 面对对象(其余相关,异常处理,反射,单例模式,等..)

时间 2019-12-16

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Python - 面对对象(其余相关,异常处理,反射,等..)

Python - 面对对象(其余相关,异常处理,反射,等..)

1、isinstance(obj, cls)

检查是否obj是不是类 cls 的对象编程

class Foo(object):
    pass
 
obj = Foo()
 
isinstance(obj, Foo)

2、issubclass(sub, super)

检查sub类是不是 super 类的派生类设计模式

class Foo(object):
    pass
 
class Bar(Foo):
    pass
 
issubclass(Bar, Foo)

3、异常处理

1. 异常处理

在编程过程当中为了增长友好性，在程序出现bug时通常不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来讲就是不让用户看见大黄页！！！并发

try:
    pass
except Exception,ex:
    pass

需求：将用户输入的两个数字相加函数

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，信息以下：'
        print e

2.异常种类

python中的异常种类很是多，每一个异常专门用于处理某一项异常！！！设计

经常使用的异常

AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，好比foo.x，可是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常；基本上是没法打开文件
ImportError 没法引入模块或包；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，好比当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(我的认为这是语法错误，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，基本上是因为另有一个同名的全局变量，
致使你觉得正在访问它
ValueError 传入一个调用者不指望的值，即便值的类型是正确的

实例code

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状况，若是非指定异常则没法处理。对象

未捕获到异常，程序直接报错
 
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError,e:
    print e

因此，写程序时须要考虑到try代码块中可能出现的任意异常，能够这样写：索引

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，他能够捕获任意异常，即：内存

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，其余异常是否是就能够忽略了！

答：固然不是，对于特殊处理或提醒的异常须要先定义，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.异常其余结构

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:
    # 不管异常与否，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('个人异常')
except WupeiqiException,e:
    print e

6.断言

# assert 条件
 
assert 1 == 1
 
assert 1 == 2

4、反射

python中的反射功能是由如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，当业务并发量很是大时，那么就会出现重复建立相同的对象，每建立一个对象就会开辟一块内存空间，而这些对象实际上是如出一辙的，那么有没有办法使用得内存对象只建立一次，而后再随处使用呢？单例模式就是为了解决这个问题而产生的。

实现方式：
１、建立一个类静态字段（类变量）__instance
２、建立一个静态函数，经过函数的逻辑判断 __instance 是否已存在，如不存在就将对象值赋于__instance，即__instance = 类(),不然直接返回__instance，也即建立的对象都是同样的
３、使用单例模式建立对象时直接经过类调用静态函数建立便可

#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，能够看到内存地址都是不同的
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，能够看到内存地址都是同样的
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，能够看到内存地址都是不同的
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，能够看到内存地址都是同样的
34 ... print id(obj1),id(obj2),id(obj3)
35 140230687882832 140230687882832 140230687882832
36 >>>