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面向对象基础 基础内容介绍详见一下两篇博文： 其他相关一、isinstance(obj, cls) 检查是否obj是否是类 cls 的对象 [size=1em] | class Foo(object):
pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)
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二、issubclass(sub, super) 检查sub类是否是 super 类的派生类 [size=1em] | class Foo(object):
pass
class Bar(Foo):
pass
issubclass(Bar, Foo)
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三、异常处理 1、异常基础 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！！！ [size=1em] | try:
pass
except Exception,ex:
pass
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需求：将用户输入的两个数字相加 ![]() View Code
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！！！ ![]() 常用异常
![]() 更多异常
![]() 实例：IndexError
![]() 实例：KeyError
![]() 实例：ValueError
对于上述实例，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。 [size=1em] | # 未捕获到异常，程序直接报错
s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except IndexError,e:
print e
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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： [size=1em] | s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except IndexError,e:
print e
except KeyError,e:
print e
except ValueError,e:
print e
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万能异常 在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即： [size=1em] | s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except Exception,e:
print e
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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。 [size=1em] | s1 = 'hello'
try:
int(s1)
except KeyError,e:
print '键错误'
except IndexError,e:
print '索引错误'
except Exception, e:
print '错误'
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3、异常其他结构 [size=1em]1
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| try:
# 主代码块
pass
except KeyError,e:
# 异常时，执行该块
pass
else:
# 主代码块执行完，执行该块
pass
finally:
# 无论异常与否，最终执行该块
pass
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4、主动触发异常 [size=1em] | try:
raise Exception('错误了。。。')
except Exception,e:
print e
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5、自定义异常 [size=1em]1
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| class WupeiqiException(Exception):
def __init__(self, msg):
self.message = msg
def __str__(self):
return self.message
try:
raise WupeiqiException('我的异常')
except WupeiqiException,e:
print e
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6、断言 [size=1em] | # assert 条件
assert 1 == 1
assert 1 == 2
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四、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，改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。 [size=1em]1
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| class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
def func(self):
return 'func'
obj = Foo()
# #### 检查是否含有成员 ####
hasattr(obj, 'name')
hasattr(obj, 'func')
# #### 获取成员 ####
getattr(obj, 'name')
getattr(obj, 'func')
# #### 设置成员 ####
setattr(obj, 'age', 18)
setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1)
# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
delattr(obj, 'func')
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详细解析： 当我们要访问一个对象的成员时，应该是这样操作： [size=1em]1
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| class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'alex'
def func(self):
return 'func'
obj = Foo()
# 访问字段
obj.name
# 执行方法
obj.func()
|
![]()
那么问题来了？
a、上述访问对象成员的 name 和 func 是什么？
答：是变量名
b、obj.xxx 是什么意思？
答：obj.xxx 表示去obj中或类中寻找变量名 xxx，并获取对应内存地址中的内容。
c、需求：请使用其他方式获取obj对象中的name变量指向内存中的值 “alex”
![]() View Code
答：有两种方式，如下： ![]() 方式一
![]() 方式二
d、比较三种访问方式 - obj.name
- obj.__dict__['name']
- getattr(obj, 'name')
答：第一种和其他种比，...
第二种和第三种比，...
![]() Web框架实例
结论：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！！！
![]() 反射当前模块成员
类也是对象 [size=1em]1
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| class Foo(object):
staticField = "old boy"
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
def func(self):
return 'func'
@staticmethod
def bar():
return 'bar'
print getattr(Foo, 'staticField')
print getattr(Foo, 'func')
print getattr(Foo, 'bar')
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模块也是对象 ![]() home.py
[size=1em]1
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
程序目录：
home.py
index.py
当前文件：
index.py
"""
import home as obj
#obj.dev()
func = getattr(obj, 'dev')
func()
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设计模式一、单例模式 单例，顾名思义单个实例。 学习单例之前，首先来回顾下面向对象的内容： python的面向对象由两个非常重要的两个“东西”组成：类、实例 面向对象场景一： 如：创建三个游戏人物，分别是： - 苍井井，女，18，初始战斗力1000
- 东尼木木，男，20，初始战斗力1800
- 波多多，女，19，初始战斗力2500
![]() View Code
面向对象场景二： 如：创建对数据库操作的公共类 ![]() View Code
实例：结合场景二实现Web应用程序 ![]() Web应用程序实例
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！！！ 铛铛 铛铛 铛铛铛铛铛，单例模式出马，单例模式用来保证内存中仅存在一个实例！！！ 通过面向对象的特性，构造出单例模式： [size=1em]1
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| # ########### 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()
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对于Python单例模式，创建对象时不能再直接使用：obj = Foo()，而应该调用特殊的方法：obj = Foo.singleton() 。 ![]() Web应用实例-单例模式
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！！！
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