Python基础知识

Posted 2020-09-30

 with语句：如果with语句或语句块中发生异常，会调用默认的异常处理器处理，但文件还是会正常关闭

　　这看起来充满魔法，但不仅仅是魔法，Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法，一个__exit__()方法。紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的__enter__()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后，将调用前面返回对象的__exit__()方法。下面有例子介绍with具体运行过程：

# 这是with的具体运行过程
class Sample:
    def __enter__(self):
        print "In __enter__()"
        return "Foo"

    def __exit__(self, type, value, trace):
        print "In __exit__()"
def get_sample():
    return Sample()
with get_sample() as sample:
    print "sample:", sample

输出结果：
In __enter__()
sample: Foo
In __exit__()

 python assert（断言）：

　　assert断言是声明其布尔值必须为真的判定，如果发生异常就说明表达示为假。可以理解assert断言语句为raise-if-not，用来测试表示式，其返回值为假，就会触发异常

assert  表达式
assert  表达式，表达式     （多个表达式）
assert  表达式，‘错误信息’   （添加错误信息参数）
# 下面有一个求质数的例子返回True或False：
def isPrime(n):
    assert n >= 2, ‘n必须大于等于2‘
    from math import sqrt
    for i in range(2, int(sqrt(n))+1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

print(isPrime(5))   #  传值5>2为质数
print(isPrime(4))   #  传值4>2不为质数
print(isPrime(1))   #  传值1<2

运行结果：
True   
False
Traceback (most recent call last):
  File "E:/My_yanjiu/凤凰财经.py", line 13, in <module>
    print(isPrime(1))
  File "E:/My_yanjiu/凤凰财经.py", line 3, in isPrime
    assert n >= 2, ‘n必须大于等于2‘
AssertionError: n必须大于等于2    # assert 断言错误信息

 try...except...finally语句:

　　当try语句执行时发生异常，回到try语句层，寻找后面是否有except语句。找到except语句后，会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后，程序继续往下执行。finally语句表示，无论异常发生与否，finally中的语句都要执行。

try：
    pass
except：
    pass
finally:
    pass

 copy()与deepcopy()的区别:

　　copy拷贝一个对象，但是对象的属性还是引用原来的，deepcopy拷贝一个对象，把对象里面的属性也做了拷贝，deepcopy之后完全是另一个对象了。下面有代码解释，至于为什么列表套列表才明显这个我还没弄明白以后做补充。

import copy

a = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2]]
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
a[3].append(‘d‘)

print(a)
print(b)
print(c)
b[3].append(‘f‘)
print(a)
print(b)
print(c)

运行结果：
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2, ‘d‘]]
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2, ‘d‘]]
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2]]
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2, ‘d‘, ‘f‘]]
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2, ‘d‘, ‘f‘]]
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2]]

 Python装饰器：

　　装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。