类也是对象,可以把一个类当成普通对象来使用,比如存储到列表中,或者作为参数传给函数等等...
对象是如何产生的? 通过类实例化产生的
类对象 是由type实例化产生的。
我们可以手动调用type来实例化产生一个类：
type(类名（class_name）,父类元组(object,),名称空间字典(name_dict) #返回一个新的类
type(对象) #将会返回这个对象的类型
一个类由三个部分组成
1.类的名称 :class_name
2.类的父类们 : 传入父类元组（object,）
3.类的名称空间 名称空间字典（name_dict）
# 模拟解释器创建类对象 def test1(a): print(a) def test2(self,b): print(self,b) class_name = "C" bases = (object,) name_dict = {"name":"jack","test1":test1,"test2":test2} C = type(class_name,bases,name_dict) 通过type加括号来里面加入类名，父类元组和名称空间在用一个变量来接收
就可以模拟解释器来生成类对象。 # print(C) c1 = C() # print(c1) c1.test2(100)
exec 与 eval
exec用于执行字符串形式的python代码 只要符合python都能执行 ,并且可以指定将执行产生的名字放入某个名称空间
eval 用于执行简单的表达式,不能有任何的特殊语法
class_text = """ class A: def test(self): print(self) """ loca2 = {} exec(class_text,None,loca2) print(loca2) #eval(class_text) #报错
最终可以总结出元类是用于产生类的类，元类翻译为metaclass。
我们在定义元类时 尽量在类名后添加MetaClass 方便阅读
就需要使用元类,但是元类type中的代码 无法被修改 ,只能创建新的元类(继承自type) 通过覆盖__init__来完成对类的限制。
class MyMetaClass(type): pass # 使用自定义元类 class Person(metaclass=MyMetaClass): pass
实例化对象时会自动执行类中的__init__方法, 类也是对象 ,在实例化类对象时会自动执元类中的__init__方法
会将类本身作为第一个对象传入，并且传入类的三个必要参数,类的名字,父类们,名称空间。
案例：限制类名首字母必须大写，并控制类中方法名必须小写：
class MyMetaClass(type): def __init__(self,class_name,bases,name_dict): super().__init__(class_name,bases,name_dict) # 类名必须首字母大写 否则直接抛出异常 if not class_name.istitle(): print("类名必须大写 傻x!") raise Exception # 控制类中方法名必须全部小写 for k in name_dict: if str(type(name_dict[k])) == "<class 'function'>": if not k.islower(): raise Exception pass # 会自动调用其元类中的 __init__ 方法传入 类对象本身 类名称 父类们 名称空间 class Student(object,metaclass=MyMetaClass): # MyMetaClass("Student",(object,),{}) NAME = 10 def say(self): print("SAY") pass
# 需求: 要求每个类必须包含__doc__属性 __doc__ 用于访问一个对象的注释信息
# 你要控制类的创建 那就自定义元类 覆盖__init__ class DocMeatClass(type): def __init__(self,class_name,bases,name_dict): super().__init__(class_name,bases,name_dict) # if not("__doc__" in name_dict and name_dict["__doc__"]):
判断名称空间字典内是否有__doc__属性，并且要保证values值不为空，如果没有满足设定要求
就打印出错误信息
# raise Exception if not self.__doc__: raise Exception class Person(metaclass=DocMeatClass): pass
元类中的new方法会在创建类对象时执行,并且先于init方法，作用是创建一个类对象。
class A(metaclass=MyMetaClass):
pass
1.执行MyMetaClass的__new__方法 拿到一个类对象
2.执行MyMetaClass的__init__ 方法 传入类对象以及其他的属性 ,进行初始化
使用__new__定制元类与__init__定制元类的区别：
在__new__中亦可以对元类进行限制，如果对性能要求高的话 可以选在在new中完成定制 如果发现有问题,就不用创建类对象了。
元类中的 call方法会在调用类时执行,可以用于控制对象的创建过程，我们可以通过__call__方法来对对象的生成加以限制，达到调教的效果，如可以设定传入的参数只要是字符串类型就必须是大写。
这里需要注意的是：__new__,__init__ 是只有在生成类对象时才会执行，如果只是这样的话，并不会有__call__参与进去，即，只有在调用类来生成对象的才会执行。
下面就是__call__使用的案例，控制对象传入字符串参数的大小写。
class MyMeta(type): # 获得某个类的实例 def __call__(self, *args, **kwargs): print("call") # return super().__call__(*args,**kwargs) new_args = [] for i in args: if isinstance(i,str): new_args.append(i.upper()) else: new_args.append(i) return super().__call__(*new_args,**kwargs) # 注意注意注意: __new__ __init__ 是创建类对象时才会执行 # __call__ 类对象要产生实例时执行 class Student(metaclass=MyMeta): def __init__(self,name,gender,age): self.name = name self.gender = gender self.age = age s = Student("jack","woman",18) print(s.age) print(s.gender)
这里是将传入的参数进行一个遍历循环，将是字符串形式的参数通过upper（）方法变成大写放入一个
空列表中，在将其他参数一起加入列表中，最后将列表打散之后通过调用的__call__方法，代替原先
的参数列表，返回给外界。
元类实现单例模式
什么是单例: 某个类如果只有一个实例对象,那么该类成为单例类。
单例的好处: 当某个类的所有对象特征和行为完全一样时,避免重复创建对象,浪费资源。
用元类实现单例就是首先设置一个obj属性为空，当有第一组参数出传入时，就将这组参数赋值给
obj 属性，同一个类中不可修改。
```python class SingletonMetaClass(type): #创建类时会执init 在这为每个类设置一个obj属性 默认为None def __init__(self,a,b,c): super().__init__(a,b,c) self.obj = None # 当类要创建对象时会执行 该方法 def __call__(self, *args, **kwargs): # 判断这个类 如果已经有实例了就直接返回 从而实现单例 if self.obj: return self.obj # 没有则创建新的实例并保存到类中 obj = type.__call__(self,*args,**kwargs) self.obj = obj return obj ```
异常是程序运行过程中发生的非正常情况,是一个错误发生时的信号
异常如果没有被正确处理的话,将导致程序被终止,这对于用户体验是非常差的,可能导致严重的后果
处理异常的目的就是让程序越来越稳定，更加健壮。
python解释器在执行代码前会先检查语法,语法检查通过才会开始执行代码
1.语法检测异常 作为一个合格的程序员 是不应该出现这种低级错误。
2.运行时异常： 已经通过语法检测,开始执行代码,执行过程中发生异常 称之为运行时异常。
在python解释器 中常见的报错信息入下：
TypeError: 'int' object is not subscriptable 对象不能被切片 TypeError: 'list' object is not callable 对象不能被调用 IndexError: list index out of range 索引超出范围 TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable 对象不能被迭代 KeyError: 'xxx' 不存在这个key FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx' 文件找不到
Traceback (most recent call last): File "F:/python8期/课堂内容/day29/11.常见异常.py", line 22, in <module> with open("xxxxx") as f: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx'
Traceback 是异常追踪信息 ，用于展示错误发生的具体位置， 以及调用的过程。
其中 包括 ：错误发生的模块， 文件路径， 行号， 函数名称， 具体的代码。
最后一行 前面是错误的类型 ，后面是错误的详细信息，在查找bug并修改时主要是参考最后的详细信息。
必须掌握的语法
语法:
try:
可能会出现异常的代码 放到try里面
except 具体异常类型 as e:
如果真的发生异常就执行except。
-
-
try 仅在 即使你知道为什么发生错误 ,但是你却无法避免 例如 你明确告诉用户 需要一个正确文件路径 然而用户依然传入了错误的路径
如 socket 双方都要使用管道 ,但是如果一方有由于某些原因强行关闭了 ,即使你知道原因也无法避免出错 那就只能try 保证程序正常结束
总结一句话:能不加try 就不加try
什么时候需要主动抛出异常
当我们做功能的提供者,给外界提供一个功能接口
但是使用者不按照相应的方式来使用,或者参数类型不正确等原因,导致功能无法正常执行时,就应该主动抛出异常
主动抛出异常使用raise 关键字
后面可以跟任何Exception的子类 或是 对象
raise MyException
raise MyException("错误具体原因!")
断言 其实可以理解为断定的意思
即非常肯定某个条件是成立的
条件是否成立其实可以使用if来判断
其存在的目的就是 为了简化if 判断而生的