python学习心得（三）

一，面向对象编程

1，类和实例,

class Student(object):#括号里面的是继承的类
    def __init__(self, name, score):初始化对象时，参数个数
        self.name = name
        self.score = score
    def print_score(self):
        print '%s: %s' % (self.name, self.score)

2，访问限制

1，如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__

2，但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法,，好处：可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

lass Student(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name       #双下划线，外部无法直接访问
        self.__score = score
    def print_score(self):
        print '%s: %s' % (self.__name, self.__score)
     def set_score(self, score):    #通过set_来做筛选
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')
    def get_name(self):            #通过get_来获取参数
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

3，继承和多态

1，继承可以把父类的所有功能都直接拿过来，这样就不必重零做起，子类只需要新增自己特有的方法，也可以把父类不适合的方法覆盖重写；默认继承object

2，有了继承，才能有多态。在调用类实例方法的时候，尽量把变量视作父类类型，这样，所有子类类型都可以正常被接收；如猫，狗等都属于动物，即为一种多态表现

4，获取对象信息

1，type方法；

>>> import types
>>> type(int)==types.TypeType
True
>>> type(int)
<type 'type'>
>>> type(int)==type(str)
True

2，isinstance()方法：>>> isinstance('abc',str)   True

3,dir():获取对象所有方法和属性

>>> dir('o1')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

（二），面向对象编程

1，绑定

对象和类动态绑定属性和方法：

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2，限制

　　但是，如果我们想要限制class的属性怎么办？比如，只允许对Student实例（而非对象）添加name和age属性。

　　除非在子类中也定义__slots__，这样，子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__

>>> class Student(object):
...     __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
...
>>> class GraduateStudent(Student):#新建子类，子类可以为继承父类的__slots__
# 除非在子类中也定义__slots__，这样，子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。  如添加__slots__=（'sex'）,即子类被限制为name,age,sex了
...     pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999

3，@property

作用：既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量，即对参数二次开发。

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4，多重继承

继承的方法按照深度优先的情况选择：如

class Grandfa(object):
    def hair(self):
        print 'no hair'

class Father(Grandfa):
     pass

class Mother(Grandfa):
     def hair(self):
        print 'long hair'

class Tom(Father,Mother):
    pass

me = Tom()
me.hair()
#  输出long hair

关系从上到下为：object→Grandfa→father  and  mother →Tom:深度优先遍历顺序为：Tom→father（没有hair方法）→mother(有hair方法，返回值,遍历结束） 相当于先左子树，再右子树，最后父类寻找方式。

5，定制类

1，__str__和__repr__()：两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。

>>> class student(object):
...     def __str__(self):
...             return 'is str'
...     def __repr__(self):
...             return 'is repr'
... 
>>> s=student()
>>> s
is repr
>>> print s
is str
# 通常__str__()和__repr__()代码都是一样的

2,__iter__:如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环

　　__getitem__:可以按下标获取指定值，或可以向集合一样切片

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3，__getattr__:防止正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错的情况，

4，__call__:任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。__call__()还可以定义参数,判断一个对象是否能被调用。

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self):
        print('My name is %s.' % self.name)
>>> s = Student('Michael')
>>> s()
My name is Michael.
>>> callable(max)
True    #能被调用
>>> callable([1, 2, 3])
False    #不能被调用

6，使用元类

：不会碰到需要使用metaclass的情况，暂不了解

（三） 错误调试

1，错误处理

try...except...finally...：finally重会执行：但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）

raise:raise语句抛出一个错误的实例，print异常，代价大，增加吞吐量，所以用raise抛出即可

抛出异常：如果程序中出现了异常，没有办法将具体的异常打印出来，不做任何处理

捕获异常：如果程序出现了异常，就能够详细的打印是什么原因导致了异常并且能够做出相应的处理，能够显示详细的Log

logging:出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。

try:
    foo()
except StandardError, e:
    print 'StandardError'
except ValueError, e:
    print 'ValueError'
# StandardError是ValueError,的父类，所以第二个except永远也捕获不到，子类要重写父类中的方法，如果父类的方法有异常声明，子类异常小于等于父类异常

2，调试

1，assert  断言 来辅助查看的地方

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2，logging    日志相关操作

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)#它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别
s='0'
n=int(s)
logging.info('n =%d' %n)
print 10/n
#通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

3，单元测试

单元测试可以有效地测试某个程序模块的行为，是未来重构代码的信心保证。

单元测试的测试用例要覆盖常用的输入组合、边界条件和异常。

单元测试代码要非常简单，如果测试代码太复杂，那么测试代码本身就可能有bug。

单元测试通过了并不意味着程序就没有bug了，但是不通过程序肯定有bug。

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4，文档测试

doctest非常有用，不但可以用来测试，还可以直接作为示例代码。通过某些文档生成工具，就可以自动把包含doctest的注释提取出来。用户看文档的时候，同时也看到了doctest。

class Dict(dict):
    '''
    Simple dict but also support access as x.y style.

    >>> d1 = Dict()
    >>> d1['x'] = 100
    >>> d1.x
    100
    >>> d1.y = 200
    >>> d1['y']
    200
    >>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')
    >>> d2.c
    '3'
    >>> d2['empty']
    Traceback (most recent call last):
        ...
    KeyError: 'empty'
    >>> d2.empty
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty'
    '''

    def __init__(self, **kw):
        super(Dict, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

if __name__=='__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()
# python Dict.py  没结果输出，表示运行正常。