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Python学习笔记7

Python学习笔记7

作者: MetaT1an | 来源:发表于2018-09-03 09:52 被阅读0次

    异常处理
    包和模块

    • 包和模块的一般操作
    • 导入操作的本质
    • 模块检索的路径
    • 导入模块的场景
    • 第三方包和模块的安装

    异常处理

    • 系统内部一开始已经内置了一些特定的错误场景,当我们触发了这个场景时,系统内部就会向外界抛出异常。如果我们没有处理,程序就会停止运行。

    解决异常

    • 通过条件判断语句在程序内部进行容错检测,避免错误的发生。缺点: 如果要处理的错误太多,会有很多的和业务逻辑无关的代码。
    • 捕捉异常,然后再处理
    try:
        # 可能出现异常的代码
        # 有异常就会抛出,不会再执行剩下的 try后面的代码
    except xxxError as xxx:
        # 出现异常后,而且被捕捉到的代码
        # except可以写多个,用来捕捉多个不同的异常
    else:
        # 异常未被捕捉到所执行的代码(可以省略)
    finally:
        # 不管有没有异常都会执行的代码
    
    • 异常的合并解决
    tyr:
        1 / 0
        print(val)
    except (ZeroDivisionError, NameError) as e:
        print(e)
    else
        print("fine like this")
    
    # 执行结果:division by zero
    # 如果不清楚异常的具体名字,可以写 Exception进行替代
    
    • 上下文管理器
    # 在主要代码的执行前后分别添加一些操作
    # 实现了 __enter__(), __exit__()两个函数的类产生的对象就是上下文管理器
    class Test:
        def __enter__(self):
            return self
        
        def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
            # exc_type: 异常类型
            # exc_val:  异常的值
            # exc_tb:   异常追踪信息
            # 函数有返回值,True表示异常已经处理,False表示异常还未处理
            print(exc_val)
            return True
    
    with Test() as x:   # as 后面表示对象的__enter__()方法执行后的返回值
        1 / 0           # 产生的异常信息将对号入座传入__exit__()的函数参数中
        
    # 执行结果: division by zero
    
    # -----------------------------------------------------
    # 通过 contexlib模块,通过生成器快速产生一个上下文管理器
    import contexlib
    
    # yield之前的代码相当于 __enter__()中的代码,但是返回结果要通过 yield来返回
    # yield之后的代码相当于 __exit__()中的代码
    @contexlib.contexmanager
    def test():
        print(1)
        yield "x here"
        print(2)
        
    with test() as x:
        print(3)
        print(x)
        
    # 执行结果:
    1
    3
    x here
    2
    
    • with语句
    with open("./xx.txt", "r") as f:
        f.readlines()
        
    with open("a.jpg", "rb") as f1, open("b.jpg", "wb") as f2:
        content = f1.read()
        f2.write(content)
    
    • 手动抛出异常
    # 通过 raise语句手动抛出异常
    # 自己设计
    def set_age(age):
        if age <= 0 or age > 150:
            raise ValueError("value error")
        print("age is %d" % age)
    
    # 给别人调用
    try:
        set_age(-18)
    except ValueError as e:
        print(e)
    
    • 自定义异常
    # 自定义的异常要直接或间接继承自:BaseException
    class MyException(Exception):
    

    包和模块

    基本概念

    • 模块:将一组功能相关的代码写入一个单独的.py文件中,需要时进行导入,这个文件就是模块。
    • :有层次的文件目录结构,内部有多个模块多个子包,一般要有__init__.py这个文件(3.3+ 的版本不需要)。
    • :完成一定功能代码的集合,完成的功能一般更加广泛,可以是模块,也可以是包。
    • 框架:通过框架,可以快速实现解决某一个问题所需的代码骨架,后期进行填充即可。

    包和模块的作用

    • 轮子,工具代码,供其他模块使用(模块化编程)
    • 划分了变量作用域,解决变量/函数重名的问题

    包和模块分类

    • 内建的模块:builtin,会自动导入。
    • 第三方包/模块:由其他人员开发,需要下载安装才能使用。
    • 自定义包/模块:自己写的。

    包和模块的一般操作

    • 创建模块
    # 就是创建一个 .py文件
    n1 = 1
    n2 = 2
    n3 = 3
    
    def test():
        pass
    
    __all__ = ["n1", "n2", "test"]  # 指定了可以导入到别的模块中的资源
    
    • 创建包:新建一个文件夹,为了兼容,添加一个__init__.py文件(当包被导入时,会运行这个文件)。
      • 在文件中设置__all__变量,可以限制能够通过from package import *所导出的模块。
    • 包和模块的导入方式
    # -------------------------------
    # 1.常规导入,导入了所有资源
    
    import module
    
    module.val      # 访问变量
    module.func()   # 调用函数
    
    # 模块在其他的包中
    import p.module
    p.module.val
    
    # 一次导入多个模块
    import p.module, module, module_2
    
    # 给模块起别名
    import p.module as m
    m.val
    m.func()
    
    # -------------------------------
    # 2.from语句导入,只导入部分资源
    
    # 从包中导入模块
    from p import module
    module.val
    
    from p import module1, module2
    from p import module1 as m1, module2 as m2
    
    from p.sub_p import m   # 正确写法
    from p import sub_p.m   # 错误写法
    
    # 从模块中导入资源
    from module import val, func
    print(val)      # 直接使用
    func()
    
    from p.mudule import val    # True
    from p import module.val    # False
    
    from p import *     # 导入了 p包下的所有模块,受到 __init__.py文件中__all__变量的约束
    from module import *    # 导入了 module下的所有资源,受到模块中 __all__变量的约束
    
    # 使用 * 进行导入,容易产生同名冲突
    

    导入操作的本质

    • 第一次导入
      • 被导入的模块会在自己的命名空间中执行所有的代码。
      • 代码执行完成后,会产生一个模块对象,模块中的所有属性都绑定到这个对象上,对象的名称就是模块名。
      • 目标模块在import位置建立引用,就可以根据模块对象的名称来访问资源了。
    • 第二次导入
      • 直接建立到对象的引用,也就是第一次导入的第三步。
    • 两种导入方式都会执行模块的所有代码,所以不存在第二种方式更省内存的说法,只是拿不同的部分来使用。

    模块检索路径

    • 检索模块按照一定的顺序进行,优先在具有较高优先级的地方查找。
    • 先在内置模块中查找,若自己定义了一个和内置模块重名的模块,进行导入时,会导入内置的那个模块。
    • 然后在sys.path(是一个路径列表)中查找
      • 当前目录
      • 环境变量PYTHONPATH
      • 特定路径下的.pth文件所指定的路径
      • python安装目录下的lib
    • 追加路径的方式 (在sys.path增加自定义的路径)
    # 直接修改 sys.path
    import sys
    
    sys.path.append("xx/xx/xx")     # 添加自定义的一个路径,单次执行有效
    
    import xxx      # xxx是位于自定义路径下的一个模块
    
    # 直接修改 PYTHONPATH, 因为 sys.path包括了 PYTHONPATH
    # 在 shell中有效,在 IDE中又要另外添加
    # 作用持久
    

    导入模块的场景

    • 局部导入
    # 在需要使用的范围内进行导入,其他范围无法使用,多用于函数
    def cal(r):
        
        import math
        return math.pi * r * r
    
    erea = cal(2)
    
    • 覆盖导入
      • 自定义的模块名称和非内置的标准模块重名,根据优先级,前者会覆盖后者
      • 自定义的模块和内置模块重名,后者覆盖前者
    • 循环导入
      • A模块导入了 B模块,B模块又导入了 A模块
      • 会造成一些问题
    • 可选导入
    # 对于两个功能相似的模块,想优先导入其中一个,若不存在,再导入另外一个
    try:
        import module_1 as m
    except ModuleNotFoundError:
        import module_2 as m
        
    m.func()
    
    • 加载.py文件的两种方式
      • 脚本形式直接执行
        当一个含有导入模块操作的个文件被执行后,会将自身所在的路径添加到sys.path,后面的所有导入(在当前文件的其他导入 + 所导入模块中的其他导入)都会参照这个sys.path。同时,该文件有一个属性:__name__ = '__main__'
      • 作为模块被其他文件导入
        此时其__name__属性是由该模块的加载路径所决定的。这个路径作为相对导入时的路径参照。
    • 绝对导入和相对导入
    # 绝对导入
    # 参照sys.path路径进行模块检索的导入方式
    
    import module
    from module import func
    
    # 相对导入
    # 用 . 和 .. 来代替绝对路径进行模块的检索
    
    from . import module    # 参考的路径是该模块被绝对导入时加载的路径
    

    第三方包和模块的安装

    包管理项目
    • distutils
      标准库的一部分,能处理简单的包安装,通过setup.py进行安装
    • setuptools
      现在的包安装标准,使用pip安装脚本,使用whl格式
    三方包和模块的发布形式
    • 源代码
      一个压缩包,解压后里面有setup.py文件,运行即可完成安装
    • .egg
      setuptools引入的一种格式,压缩包,通过安装脚本easy_install进行安装
    • .whl
      为了替代.egg,压缩包,使用pip进行安装
    安装方式
    • 本地安装
      • 单文件模块
        直接拷贝到sys.path中包含的路径即可,一般放在Lib/site-packages/
      • 带有setup.py文件
        直接使用命令进行安装2.xpython2 setup.py install3.xpython3 setup.py install,注意执行命令时的所在目录即可。
      • .egg文件的安装,使用setuptools的自带安装脚本easy_install进行安装,前提要先安装好easy_install安装命令easy_install xxx.egg
      • .whl文件的安装,推荐使用pip安装。首先要安装pip,一般会自动装上(若没有装,使用easy_install 进行远程安装)。安装命令pip install xxx.whl
    • 远程安装
      • 自动地从远程下载地址进行检索、下载、安装
      • easy_install xxx
      • pip install xxx
      • 默认安装在Lib/site_packages/
      • 默认是从官网上下载,建议更换安装源。
    • 安装源(镜像地址)
    其他问题
    easy_install
    • python版本的切换安装
      • easy_install-2.7 xxx
      • easy_install-3.6 xxx
    • 安装指定版本的包
      • 默认是安装最新的版本
      • easy_install "requests >= 2.14.1" 安装大于或等于2.14.1版本的最新包
      • easy_install "requests > 1.0, < 2.0" 安装大于1.0且小于2.0的包
      • easy_install "requests == 2.14.1" 安装当前版本的包,若已经安装,则切换到这个版本
    • 升级第三方包
      • easy_install --upgrade requests
    • 卸载第三方包
      • 手动卸载:1.删除在easy_install.pth中的包记录,2.删除对应的包文件。
      • 命令卸载:easy_install -m requests,并不是真正地卸载了库,相当于执行手动卸载的第一步
      • 对于命令卸载,以后还可以继续使用这个包,只不过不能直接使用
        import pkg_resources
        pkg_resources.require("requires==2.18.4")   # 指明你需要的版本
        import requests
        
    • 修改安装源
      • setuptools/command/easy_install.py在里面修改安装源即可
    pip
    • 修改安装源(Windows)
      • 在用户名下创建pip目录,在目录中创建pip.ini文件。C:\Users\xx\pip\pip.ini
      • 编辑文件内容如下:
        [global]
        index-url = http://pypi.douban.com/simple/
        
        trusted-host = pypi.douban.com
        
    • 修改安装源(Linux)
      • 在用户名下创建.pip目录,目录下创建pip.conf文件。/home/xxx/.pip/pip.conf
      • 文件中的内容和上面相同
    • python版本安装
      • python -m pip install requests
      • python3 -m pip install requests
    • 查看包:pip list
    • 安装指定版本包:pip install "requests >= 1.14.1"
    • 升级包:pip install -- upgrade requests
    • 安装多个版本的库,会以最后一次安装的为准,覆盖安装。若再次执行pip install requests,会给出包已经存在的提示。
    • 卸载包:pip uninstall requests,会删除包文件。
    • 生成冻结需求文本:将当前安装的第三方包记录,储存到指定的文件中,以后,就可以根据这个需求去安装三方包。
      pip freeze > ./requirements.txt
      pip install -r requirements.txt
      

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