python---面向对象

一 概述

1.1 编程方式

首先介绍三种编程方式：

1. 面向过程：根据业务逻辑从上到下写垒代码
2. 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
3. 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”

　　面向过程编程最易被初学者接受，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，即：将之前实现的代码块复制到现需功能处。随着时间的推移，开始使用了函数式编程，增强代码的重用性和可读性。今天我们来学习一种新的编程方式：面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP，面向对象程序设计）。

注：java和c#只支持面向对象编程，而python比较灵活即支持面向对象编程也支持函数式编程。

1.2 创建类和对象

面向对象编程需要使用 “类” 和 “对象” 来实现，因此，面向对象编程其实就是对 “类” 和 “对象” 的使用。

• 　　类就是一个模板，模板里可以包含多个函数，函数里实现一些功能
• 　　对象则是根据模板创建的实例，通过实例对象可以执行类中的函数

创建类和对象格式如下：

注意点：

1. class是关键字，表示类
2. 创建对象，类名称后加括号即可
3. 类中的函数第一个参数必须是self（详细见：类的三大特性之封装），类中定义的函数叫做方法

例子：

# 创建类
class Foo:

    def Bar(self):
        print ('Bar')

    def Hello(self, name):
        print ('i am %s' %name)

# 根据类Foo创建对象obj
obj = Foo()
obj.Bar()            #执行Bar方法
obj.Hello('Terry') #执行Hello方法

>>>Bar
>>>i am Terry

当写完上述的代码，你是不是有这样的疑问？利用面向对象编程方式来执行一个“方法”时比使用函数式编程要复杂，即：

• 面向对象：【创建对象】【通过对象执行方法】
• 函数编程：【执行函数】

　　既然这样，那我们为什么要使用面向对象编程呢？那是因为不同的编程方式适合不同的场景，当应用于某一场景时，面向对象相对于函数式编程要简单的多（见封装的例子）。

总结：函数式编程的应用场景 --> 各个函数之间是独立且无共用的数据

二 面向对象的三大特性

　　封装、继承和多态是面向对象的三大特性，下边详细介绍：

2.1 封装

　　封装，顾名思义就是将内容封装到某个地方，以后再去调用被封装在某处的内容。所以，在使用面向对象的封装特性时，需要：（1）将内容封装到某处（2）从某处调用被封装的内容

（1）将内容封装到某处

#创建类
class foo:
    def __init__(self,name,age):  #称为构造方法，当根据类创造对象时自动执行
        self.name=name
        self.age=age

#根据类foo创建对象
#自动执行foo类的__init__方法
obj1=foo("liuxiaohui",18) #将liuxiaohui和18分别封装到obj1和self的name，age中

#根据类foo创建对象
#自动执行foo类的__init__方法
obj2=foo("Terry",18)   #将liuxiaohui和18分别封装到obj2和self的name，age中

 self 是一个形式参数，当执行 obj1 = Foo('liuxiaohui', 18 ) 时，self 等于 obj1

                                   当执行 obj2 = Foo('Terry', 18 ) 时，self 等于 obj2

所以，内容其实被封装到了对象 obj1 和 obj2 中，每个对象中都有 name 和 age 属性，在内存里类似于下图来保存。

 

（2）从某处调用被封装的内容

　　调用被封装的内容时，有两种方法： 1.通过对象直接调用　　2.通过self间接调用

1 通过对象直接调用

上图展示了对象 obj1 和 obj2 在内存中保存的方式，根据保存格式可以如此调用被封装的内容：对象.属性名。

#创建类
class foo:
    def __init__(self,name,age):  #称为构造方法，当根据类创造对象时自动执行
        self.name=name
        self.age=age

#根据类foo创建对象
#自动执行foo类的__init__方法
obj1=foo("liuxiaohui",18) #将liuxiaohui和18分别封装到obj1和self的name，age中

#根据类foo创建对象
#自动执行foo类的__init__方法
obj2=foo("Terry",18)   #将liuxiaohui和18分别封装到obj2和self的name，age中

print(obj1.name,obj1.age)
print(obj2.name,obj2.age)

>>>liuxiaohui 18
>>>Terry 18

2.通过self间接调用

class Foo:
  
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
  
    def detail(self):
        print (self.name)
        print (self.age)
  
obj1 = Foo('liuxiaohui', 18)
obj1.detail()  # Python默认会将obj1传给self参数，即：obj1.detail(obj1)，所以，此时方法内部的 self ＝ obj1，即：self.name 是 liuxiaohui ；self.age 是 18
  
obj2 = Foo('Terry', 18)
obj2.detail()  # Python默认会将obj2传给self参数，即：obj1.detail(obj2)，所以，此时方法内部的 self ＝ obj2，即：self.name 是 Terry ； self.age 是 18

>>>liuxiaohui
>>>18
>>>Terry
>>>18

总结：对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到 对象 中，然后通过对象直接或者self间接获取被封装的内容。

 例子：在终端输出如下信息

• 小明，10岁，男，上山去砍柴
• 小明，10岁，男，开车去东北
• 小明，10岁，男，最爱大保健
• 老李，90岁，男，上山去砍柴
• 老李，90岁，男，开车去东北
• 老李，90岁，男，最爱大保健
• 老张...

def kanchai(name, age, gender):
    print ("%s,%s岁,%s,上山去砍柴" %(name, age, gender))

def qudongbei(name, age, gender):
    print ("%s,%s岁,%s,开车去东北" %(name, age, gender))

def dabaojian(name, age, gender):
    print ("%s,%s岁,%s,最爱去追梦" %(name, age, gender))

kanchai('小明', 10, '男')
qudongbei('小明', 10, '男')
dabaojian('小明', 10, '男')

kanchai('老李', 90, '男')
qudongbei('老李', 90, '男')
dabaojian('老李', 90, '男')

>>>小明,10岁,男,上山去砍柴
>>>小明,10岁,男,开车去东北
>>>小明,10岁,男,最爱去追梦
>>>老李,90岁,男,上山去砍柴
>>>老李,90岁,男,开车去东北
>>>老李,90岁,男,最爱去追梦

class Foo:

    def __init__(self, name, age ,gender):
        self.name = name
        self.age = age
        self.gender = gender

    def kanchai(self):
        print ("%s,%s岁,%s,上山去砍柴" %(self.name, self.age, self.gender))

    def qudongbei(self):
        print ("%s,%s岁,%s,开车去东北" %(self.name, self.age, self.gender))

    def dabaojian(self):
        print ("%s,%s岁,%s,最爱去追梦" %(self.name, self.age, self.gender))

xiaoming = Foo('小明', 10, '男')
xiaoming.kanchai()
xiaoming.qudongbei()
xiaoming.dabaojian()

laoli = Foo('老李', 90, '男')
laoli.kanchai()
laoli.qudongbei()
laoli.dabaojian()

>>>小明,10岁,男,上山去砍柴
>>>小明,10岁,男,开车去东北
>>>小明,10岁,男,最爱去追梦
>>>老李,90岁,男,上山去砍柴
>>>老李,90岁,男,开车去东北
>>>老李,90岁,男,最爱去追梦

　　通过上述对比可以看出，如果使用函数式编程，需要在每次执行函数时传入相同的参数，如果参数多的话，又需要粘贴复制了...  ；而对于面向对象只需要在创建对象时，将所有需要的参数封装到当前对象中，之后再次使用时，通过self间接去当前对象中取值即可。

2.2 继承

2.2.1 概述

　　面向对象中的继承和现实生活中的继承相同，即：子可以继承父的内容。其实质就是将多个类共有的方法提取到父类中，子类仅需继承父类而不必一一实现每个方法。除了子类和父类的称谓，你可能看到过 派生类 和 基类 ，他们与子类和父类只是叫法不同而已。

简单继承的伪代码如图所示：

例子：

class Animal:

    def eat(self):
        print ("%s 吃 " %self.name)

    def drink(self):
        print ("%s 喝 " %self.name)

    def shit(self):
        print ("%s 拉 " %self.name)

    def pee(self):
        print ("%s 撒 " %self.name)


class Cat(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed ='猫'

    def cry(self):
        print ('喵喵叫')

class Dog(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed = '狗'

    def cry(self):
        print ('汪汪叫')


c1 = Cat('小黑猫')
c1.eat()

c2 = Cat('小白猫')
c2.drink()
c2.cry()

d1 = Dog('二哈')
d1.eat()
d1.cry()

>>>小黑猫 吃 
>>>小白猫 喝 
>>>喵喵叫
>>>二哈 吃 
>>>汪汪叫

2.2.2 多继承

在讲多继承时，先思考两个问题：

1. 是否可以继承多个类
2. 如果继承的多个类每个类中都定了相同的函数，那么那一个会被使用呢？

answer：

1 Python的类可以继承多个类，Java和C#中则只能继承一个类

2 Python的类如果继承了多个类，那么其寻找方法的方式有两种，分别是：深度优先和广度优先

• 当类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找
• 当类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找

　　经典类和新式类，从字面上可以看出一个老一个新，新的必然包含了跟多的功能，也是之后推荐的写法，从写法上区分的话，如果 当前类或者父类继承了object类，那么该类便是新式类，否则便是经典类。

注意：在上述查找过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了

2.3 多态

 Pyhon原生多态，不支持Java和C#这一类强类型语言中多态的写法。

 三 类的成员

 类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性。

 

 　　注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。

3.1 字段

字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中不同，最本质的区别是在内存中保存的位置不同，

• 普通字段属于对象
• 静态字段属于类

class Province:

    # 静态字段
    country = '中国'

    def __init__(self, name):

        # 普通字段
        self.name = name


# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print (obj.name)

# 直接访问静态字段
print(Province.country)

>>>河北省
>>>中国

　　通过上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其内容的存储方式类似如下图：

由上图可以看出：

• 静态字段在内存中只保存一份
• 普通字段在每个对象中都要保存一份

应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段

 3.2 方法

类成员中的方法包括：普通方法、类方法和静态方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。

• 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
• 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
• 静态方法：由类调用；无默认参数；

class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def ord_func(self):
       #定义普通方法，至少有一个self参数

        print (self.name)
        print ('普通方法')

    @classmethod
    def class_func(cls):
        #定义类方法，至少有一个cls参数

        print ('类方法')

    @staticmethod
    def static_func():
        #定义静态方法 ，无默认参数

        print ('静态方法')


# 调用普通方法
f = Foo('Terry')
f.ord_func()

# 调用类方法
Foo.class_func()

# 调用静态方法
Foo.static_func()

>>>Terry
>>>普通方法
>>>类方法
>>>静态方法

总结：

相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。

不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

 3.3 属性

 　　如果你已经了解python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。　　

 3.3.1 属性的定义

属性的定义有两种方式：

1. 装饰器 即：在类的普通方法上应用装饰器
2. 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段

 （1）装饰器方式

经典类，具有一种@property装饰器。

class Goods:

    @property
    def price(self):
        return "Terry"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
print(result)

>>>Terry

新式类，具有三种@property装饰器。

class Goods(object):

    @property
    def price(self):
        print ('@property')

    @price.setter
    def price(self, value):
        print ('@price.setter')

    @price.deleter
    def price(self):
        print ('@price.deleter')

# ############### 调用 ###############
obj = Goods()

obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将  123 赋值给方法的参数

del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法

>>>@property
>>>@price.setter
>>>@price.deleter

注：

• 经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
• 新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法

 (2)静态字段方式

当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别。

简单的例子：

class Foo:

    def get_bar(self):
        return 'Terry'

    BAR = property(get_bar)

obj = Foo()
reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print (reuslt)

>>>Terry

property的构造方法中有个四个参数

• 第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法
• 第二个参数是方法名，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法
• 第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
• 第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息

class Foo:

    def get_bar(self):
        return 'Terry'

    # 必须两个参数
    def set_bar(self, value):
        return 'set value' + value

    def del_bar(self):
        return 'Terrt'

    BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')

obj = Foo()

ret=obj.BAR         # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
print(ret)
obj.BAR = "haha"  # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“haha”当作参数传入
del obj.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAR.__doc__    # 自动获取第四个参数中设置的值：description...

注：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性。

 四 成员修饰符

　　我们在第三章已经对类的每一个成员都做了详细的介绍，对其中每一个类的成员而言都有两种形式：

• 公有成员，在任何地方都能访问
• 私有成员，只有在类的内部才能方法

4.1 定义的不同

私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）

class C:
 
    def __init__(self):
        self.name = '公有字段'
        self.__foo = "私有字段"

4.2 访问限制不同

静态字段

• 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问。
• 私有静态字段：仅类内部可以访问。

class C:

    name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print (C.name)

class D(C):

    def show(self):
        print (C.name)


ret=C.name         # 类访问
print(ret)
obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问

>>>公有静态字段
>>>公有静态字段
>>>公有静态字段

class C:

    __name = "私有静态字段"

    def func(self):
        print (C.__name)

class D(C):

    def show(self):
        print (C.__name)


C.__name       # 类访问

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类访问

>>>AttributeError: type object 'C' has no attribute '__name'
>>>私有静态字段
>>>AttributeError: type object 'C' has no attribute '_D__name'

普通字段

• 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问。
• 私有普通字段：仅类内部可以访问。

class C:

    def __init__(self):
        self.foo = "公有字段"

    def func(self):
        print (self.foo)  #　类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print (self.foo) #派生类的访问

obj = C()     #实例化对象

ret=obj.foo     # 通过对象访问
print(ret)
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D()
obj_son.show()  # 派生类中访问

公有字段
公有字段
公有字段

class C:

    def __init__(self):
        self.__foo = "私有字段"

    def func(self):
        print (self.__foo)  #　类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print (self.__foo) #派生类的访问

obj = C()     #实例化对象

ret=obj.foo     # 通过对象访问
print(ret)
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D()
obj_son.show()  # 派生类中访问

>>>AttributeError: 'C' object has no attribute 'foo'
>>>私有字段
>>>AttributeError: 'D' object has no attribute '_D__foo'

注：（1）方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用。

      （2）如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。

      （3）非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名。

五 类的特殊成员　

　　上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：

1. __doc__

　　表示类的描述信息

class Foo:
    "这是类的描述信息"

    def func(self):
        pass

print (Foo.__doc__)

>>>这是类的描述信息

2. __module__ 和  __class__ 

　　__module__ 表示当前操作的对象在那个模块

　　__class__     表示当前操作的对象的类是什么

#test1文件下：
class C:

    def __init__(self):
        self.name = 'Terry'

#test文件下
from test1 import C

obj = C()
print (obj.__module__) # 输出test1，即：输出模块
print (obj.__class__)      # 输出 test1.C，即：输出类

>>>test1
>>><class 'test1.C'>

3. __init__

　　构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。

class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 18
        print(self.name,self.age)

obj = Foo('Terry') # 自动执行类中的 __init__ 方法

Terry 18

4. __del__

　　析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。

注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

class Foo:

    def __del__(self):
        pass

5. __call__

　　对象后面加括号，触发执行。

注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()

class Foo:

    def __init__(self):
        print('__init__')

    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print ('__call__')


obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__

>>>__init__
>>>__call__

6. __dict__

　　类或对象中的所有成员

class Province:

    country = 'China'

    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count

    def func(self, *args, **kwargs):
        print ('func')

# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print (Province.__dict__)
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}

obj1 = Province('HeBei',10000)
print (obj1.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}

obj2 = Province('HeNan', 3888)
print (obj2.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

 7. __str__

　　如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。

class Foo:

    def __str__(self):
        return 'Terry'

obj = Foo()
print (obj)

>>>Terry

8、__getitem__、__setitem__、__delitem__

　　用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

class Foo(object):

    def __getitem__(self, key):
        print ('__getitem__',key)

    def __setitem__(self, key, value):
        print ('__setitem__',key,value)

    def __delitem__(self, key):
        print ('__delitem__',key)


obj = Foo()
 
result = obj['k1']     # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'Terry'    # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

>>>__getitem__ k1
>>>__setitem__ k2 Terry
>>>__delitem__ k1

9、__getslice__、__setslice__、__delslice__

 该三个方法用于分片操作，如：列表。

class Foo(object):

    def __getslice__(self, i, j):
        print ('__getslice__',i,j)

    def __setslice__(self, i, j, sequence):
        print ('__setslice__',i,j)

    def __delslice__(self, i, j):
        print ('__delslice__',i,j)

obj = Foo()

obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

10. __iter__

　　用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__

class Foo(object):
    pass


obj = Foo()

for i in obj:
    print i
    
# 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable

class Foo(object):

    def __iter__(self):
        pass

obj = Foo()

for i in obj:
    print (i)

# 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'

class Foo(object):

    def __init__(self, sq):
        self.sq = sq

    def __iter__(self):
        return iter(self.sq)

obj = Foo([11,22,33,44])

for i in obj:
    print (i,end=' ')

>>>11 22 33 44 

11. __new__ 和 __metaclass__

阅读以下代码：

class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        pass
 
obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象

　　上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。

print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'>     表示，obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出：<type 'type'>              表示，Foo类对象由 type 类创建

所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。那么，创建类就可以有两种方式：

a). 普通方式

class Foo(object):
 
    def func(self):
        print ('hello Terry')

b).特殊方式（type类的构造函数）

def func(self):
    print ('hello wupeiqi')

Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员产生

那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？

答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。

六 异常处理

6.1 异常概述

　　在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！

try:
    pass   #代码块，逻辑
except Exception as e:
    pass   #上述代码块出错，自动执行当前块的内容
else:     
    pass   #没有出错会执行该段代码块
finally:
    pass   #不管有没有出错，均执行

注：else，finally可以写可以不写

例子：将用户输入的两个数字相加

while True:
    num1 = input('num1:')
    num2 = input('num2:')
    try:
        num1 = int(num1)
        num2 = int(num2)
        result = num1 + num2
        print(result)
    except Exception as e:
        print ('出现异常，信息如下：')
        print (e)

6.2 异常种类

　　python中的异常种类非常多，每个异常专门用于处理某一项异常！！！

AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包；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，比如当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(个人认为这是语法错误，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，基本上是由于另有一个同名的全局变量，
导致你以为正在访问它
ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的

异常类只能用来处理指定的异常情况，如果非指定异常则无法处理。

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError as e:
    print (e)

>>>报错：ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'hello'

所以，写程序时需要考虑到try代码块中可能出现的任意异常，可以这样写：

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError as e:
    print (e)
except KeyError as e:
    print (e)
except ValueError as e:
    print (e)

#不报错，直接输出：
>>>invalid literal for int() with base 10: 'hello'

在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即：

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except Exception as e:
    print (e)

#不报错，直接输出：
>>>invalid literal for int() with base 10: 'hello'

接下来你可能要问了，既然有这个万能异常，其他异常是不是就可以忽略了！

答：当然不是，对于特殊处理或提醒的异常需要先定义，最后定义Exception来确保程序正常运行。

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except KeyError as e:
    print ('键错误')
except IndexError as e:
    print ('索引错误')
except Exception as e:
    print ('错误')

>>>错误

6.3 主动触发异常

try:
    raise Exception('我错了。。。')
except Exception as e:
    print (e)

>>>我错了。。。

6.4 自定义异常

class TerryException(Exception):

    def __init__(self, msg):
        self.message = msg

    def __str__(self):
        return self.message

try:
    raise TerryException('我的异常')
except TerryException as e:
    print (e)

>>>我的异常

6.5 断言

　　用于用户强制服从，不服从则报错，可捕获，但一般不捕获

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

七 反射

　　python中的反射功能是由以下四个内置函数提供：hasattr、getattr、setattr、delattr，这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、删除成员操作。

class Foo(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Terry'

    def func(self):
        return 123

obj = Foo()

# #### 检查是否含有成员 ####
ret1=hasattr(obj, 'name')
print(ret1)     #True
ret2=hasattr(obj, 'func')
print(ret2)     #True

# #### 获取成员 ####
ret3=getattr(obj, 'name')
print(ret3)     #Terry
ret4=getattr(obj, 'func')
print(ret4)     #<bound method Foo.func of <__main__.Foo object at 0x028FFEB0>>

# #### 设置成员 ####
setattr(obj, 'age', 18)
print(obj.age)      #18
setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1)
print(obj.show(1))      #2

# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
# obj.name        #报错：AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'name'
delattr(obj, 'func')    #AttributeError: func

当我们要获取obj对象中name变量指向内存中的值 “Terry”时，有三种方法：

（1）obj.name

（2）obj.__dict__['name']

（3）getattr(obj, 'name')

总结：反射是通过字符串的形式操作对象相关的成员，一切事物都是对象。

类也是对象

class Foo(object):

    staticField = "old boy"

    def __init__(self):
        self.name = 'Terry'

    def func(self):
        return 'func'

    @staticmethod
    def bar():
        return 'bar'

print (getattr(Foo, 'staticField'))
print (getattr(Foo, 'func'))
print (getattr(Foo, 'bar'))

>>>old boy
>>><function Foo.func at 0x02C26198>
>>><function Foo.bar at 0x02C26108>

模块也是对象

def dev():
    return 'dev'

import test1 as obj

#obj.dev()

func = getattr(obj, 'dev')
ret=func()
print(ret)

>>>dev

八 单例模式

　　单例，顾名思义单个实例。

例子：创建对数据库操作的公共类（增，删，改，查）

# #### 定义类 ####

class DbHelper(object):

    def __init__(self):
        self.hostname = '1.1.1.1'
        self.port = 3306
        self.password = 'pwd'
        self.username = 'root'

    def fetch(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def create(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def remove(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def modify(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

# #### 操作类 ####

db = DbHelper()
db.create()

　　对于上述实例，每个请求到来，都需要在内存里创建一个实例，再通过该实例执行指定的方法。那么问题来了...如果并发量大的话，内存里就会存在非常多功能上一模一样的对象。存在这些对象肯定会消耗内存，对于这些功能相同的对象可以在内存中仅创建一个，需要时都去调用，也是极好的！！！

单例模式的构造：

# ########### 单例类定义 ###########
class Foo(object):

    __instance = None

    @staticmethod
    def singleton():
        if Foo.__instance:
            return Foo.__instance
        else:
            Foo.__instance = Foo()
            return Foo.__instance

# ########### 获取实例 ###########
obj = Foo.singleton()

总结：单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例，避免内存浪费！！！

参考：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5017742.html