Day8 - Python基础8 异常处理、反射、单例模式

本节内容：

1：异常处理

2：反射

3：单例模式

1.异常处理

 1、异常简介

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
except Exception,ex:    ##Exception 可以捕捉到任何异常，万能牌
    pass

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[]
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

3、异常其他结构

try:
    # 主代码块
    pass
except KeyError,e:
    # 异常时，执行该块
    pass
else:
    # 主代码块成功执行完，执行该块
    pass
finally:
    # 无论异常与否，最终执行该块
    pass　　

4、主动触发异常

try:
    raise Exception('错误了。。。')
except Exception,e:
    print e　

5、自定义异常

class NickException(Exception):

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

    def __str__(self):
        return self.message

try:
    raise NickException('我的异常')
except NickException,e:
    print e

6、断言

在没完善一个程序之前，我们不知道程序在哪里会出错，与其让它在运行最崩溃，
不如在出现错误条件时就崩溃，这时候就需要assert断言的帮助。

# assert 条件
# 条件成立则pass，条件不成立则报错

assert  == 

assert  ==
assert ==,'1不等于2'  ##加上错误提示

assert 表达式[,'错误提示']

2：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。

模块和类都是对象！

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', )
setattr(obj, 'show', lambda num: num + )

# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
delattr(obj, 'func')

通过字符串进行导入模块：

# 通过字符串的形式，导入模块。起个别名 ccas。

comm = input("Please:")
ccas = __import__(comm)
ccas.f1()

# 需要做拼接导入时后加 fromlist=True（否则只导入lib）
ccas = __import__("lib."+comm, fromlist=True)

3：单例模式

先看下面代码：

class Foo():
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

obj1 = Foo()   ##我们说obj1是一个对象，其实obj1也叫做Foo类的 一个实例
obj1 = Foo()
obj1 = Foo()

###我们这样是不是就意味着，我们在内存中创建了三个实例对象

那么所谓的单例，就是说我在内存中只保存一份实例（对象），

单例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！！！

（程序如果并发量大的话，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）

# ########### 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()

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() 。

应用场景：
1：数据库的连接池 
只创建一个链接数目，每一个用户都是使用这个数据库链接

装饰器方式的单例模式：

# 装饰器方式单例模式

def singleton(argv):
    dic = {}

    def s(*args, **kwargs):

        if argv not in dic:
            dic[argv] = argv(*args, **kwargs)
            return dic[argv]
        else:
            return dic[argv]

    return s

# 类上加单例装饰器
@singleton
class Foo:
    pass

@singleton
class Foo2:
    pass