目录
- 一、类的约束
- 二、异常处理:
- 三、MD5加密
- 四、日志(logging模块)
一、类的约束
真正写写项目的代码时都是多人协作的,所以有些地方需要约束程序的结构。也就是说,在分配任务之前就应该把功能定义好,然后分别交给底下的程序员来完成相应的功能。
在python中有两种办法来约束类的方法:
- 第一种方法使用继承的特性:提取⽗类,然后在⽗类中定义好⽅法,在这个⽅法中什么都不⽤⼲,就抛⼀个异常就可以了。这样所有的⼦类都必须重写这个⽅法,否则访问的时候就会报错。
class Base:
def run(self):
raise NotImplementedError('子类没有实现login方法')
class Foo1(Base):
def run(self):
print('Foo1's Function')
class Foo2(Base):
def run(self):
print('Foo2's Function')
class Foo3(Base):
def run3(self): # Foo3中没有按规范重写run方法,这里会报错
print('Foo3's Function')
l1 = [Foo1(), Foo2(), Foo3()]
for item in l1:
item.run()
结果如下:
- 第二种方法是使⽤元类来描述⽗类:在元类中给出⼀个抽象⽅法,这样⼦类就不得不给出抽象⽅法的具体实现,也可以起到约束的效果。
from abc import ABCMeta, abstractmethod # 导入抽象元类和定义抽象方法的装饰器
class Aminal(metaclass=ABCMeta): # 在创建类的时候指定要使用ABCMeta元类
@abstractmethod
def eat(self): # 然后定义了一个抽象方法
pass
class Cat(Aminal):
pass
c = Cat()
c.eat()
上面的结果告诉我们,必须要实现抽象类才能实例化这个对象,手动重写这个方法后就能正常使用了:
代码语言:javascript复制from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Aminal(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def eat(self):
pass
class Cat(Aminal):
def eat(self):
print('猫抓老鼠')
c = Cat()
c.eat()
# 结果:
# 猫抓老鼠
总结: 约束. 其实就是⽗类对⼦类进⾏约束. ⼦类必须要写xxx⽅法. 在python中约束的⽅式和⽅法有两种:
- 使⽤抽象类和抽象⽅法, 由于该⽅案来源是java和c#. 所以使⽤频率还是很少的
- 使⽤⼈为抛出异常的⽅案. 并且尽量抛出的是NotImplementError. 这样比较专业, ⽽且错误比较明确.(推荐)
二、异常处理:
异常:所谓异常就是程序在运行过程中出现的异常,这种是事先不能预知的,只有在程序运行时才会出现,所以我们要编写异常处理的程序来应对。
代码语言:javascript复制try:
坑能抛出异常的语句
except 异常1:
捕获异常1时处理的步骤
except 异常2:
捕获异常2时处理的步骤
finally:
try语句块最后执行的操作
解读:程序先执⾏操作, 然后如果出错了会走except中的代码,如果不出错, 执⾏else中的代码。不论处不出错,最后都要执⾏finally中的语句,⼀般⽤try...except就够⽤了,顶多加上finally,finally⼀般⽤来作为收尾⼯作
我们先来看个异常的例子:
代码语言:javascript复制# 计算a b
def cal(a, b):
try:
return a b
except TypeError as v: # 捕获到TypeError异常时执行这段代码块的处理步骤
print('输入正确的数字(整数或者小数)')
cal(10, '胡辣汤')
# 这个时候会执行自定义的处理方法
# 输入正确的数字(整数或者小数)
上面我们捕获到异常都是python自定义的异常(TypeError
和Except
等),在一些特定的场景中可能python内置的异常种类不能全部适用,所以我们需要抛出自定义的异常。那么自定义的异常要怎么写?⾃定义异常: 非常简单,只要你的类继承了Exception类,那你的类就是⼀个异常类,就这么简单。
class MyException(Exception): # 类继承了Exception类,这个类就是⼀个异常类了
pass
def cal(a, b):
if ((type(a) == int) or type(a) == float) and ((type(b) == int) or type(b) == float):
return a b
else:
raise MyException('输入正确的数字(整数或者小数)') # 当判断条件为假时我们手动抛出这个自定义异常
try:
cal(10, '胡辣汤')
except MyException as m: # 然后这里捕获异常
print('捕捉到自定义的异常') # 捕获到异常后执行具体的处理步骤
except Exception as e: # Exception可以放在最后面,可以捕获所有异常
print('出错了')
finally:
print('计算完成') # 最后finally语句结尾
# 执行结果:
# 捕捉到自定义的异常
# 计算完成
这里再介绍一个知识点:查看具体的错误信息,当我们真正在调试的时候,最好是能看到错误源⾃于哪⾥,怎么办呢?需要引入另⼀个模块traceback
,这个模块可以获到我们每个⽅法的调⽤信息,⼜被成为堆栈信息,这个信息对我们拍错是很有帮助的,使用方法如下:
import traceback
def cal(a, b):
try:
return a b
except TypeError as v:
print(traceback.format_exc()) # 这里可以把错误的堆栈信息打印出来,可以方便调试
cal(10, '胡辣汤')
三、MD5加密
MD5消息摘要算法(MD5 Message-Digest Algorithm)是⼀种不可逆的加密算法,它是可靠的,并且安全的(关于MD5加密这一块这里不多做介绍,后面会另外写博客介绍加密/解密这一块的)。在python中我们不需要⼿写这⼀套算法,只需要引入⼀个叫hashlib的模块就能搞定MD5的加密⼯作:
代码语言:javascript复制import hashlib
obj = hashlib.md5() # 返回一额hash对象
obj.update("alex".encode("utf-8")) # 加密的必须是字节
miwen = obj.hexdigest()
print(miwen) # 534b44a19bf18d20b71ecc4eb77c572f
这样加密一串字符真的安全吗,我们在网上有很多在线解密MD5的工具,这个这个字符串放到那些网站上一解密就出来了,如下图:
那么这是为什么呢,这是因为MD5存在的历史悠久,很多字符已经被加密记录到一个库中了,这种所谓的解密就是再这个库中查找记录,如果找到了就成为解密成功,那我们应该怎么避免这种问题呢,其实很简单,我们在生成hash对象时加点盐(salt)就OK了:
代码语言:javascript复制import hashlib
obj = hashlib.md5(b'sjfqwjbekwjbckwo23o920fl2')
obj.update("alex".encode("utf-8"))
miwen = obj.hexdigest()
print(miwen) # 19c7d5410eda9452205f6b59e8ba2c33
# 这时候在拿去解密他就解密不了了
四、日志(logging模块)
logging模块的使用方法:
- 导入logging模块
- 简单配置⼀下logging
- 出现异常的时候(except). 向⽇志⾥写错误信息.
logging
模块的简单使用:
# filename: ⽂件名
# format: 数据的格式化输出. 最终在⽇志⽂件中的样⼦
# 时间-名称-级别-模块: 错误信息
# datefmt: 时间的格式
# level: 错误的级别权重, 当错误的级别权重⼤于等于leval的时候才会写⼊⽂件
logging.basicConfig(filename='x1.txt',format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',level=30) # 当前配置表示30以上的分数会被写⼊⽂件
# CRITICAL = 50
# FATAL = CRITICAL
# ERROR = 40
# WARNING = 30
# WARN = WARNING
# INFO = 20
# DEBUG = 10
# NOTSET = 0
logging.critical("我是critical") # 50分. 最贵的
logging.error("我是error") # 40分logging.warning("我是警告") # 警告 30
logging.info("我是基本信息") # 20
logging.debug("我是调试") # 10
logging.log(2, "我是⾃定义") # ⾃定义. 看着给分
最后, 如果你系统中想要把⽇志⽂件分开,比如,⼀个⼤项⽬,有两个⼦系统,那两个⼦系统要分开记录⽇志,⽅便调试,那怎么办呢?注意,⽤上⾯的basicConfig是搞不定的,我们要借助⽂件助⼿(FileHandler),来帮我们完成⽇志的分开记录;这里如果要修改日志的文件编码格式也是在这里改的:
代码语言:javascript复制import logging
# 创建⼀个操作⽇志的对象logger(依赖FileHandler)
file_handler = logging.FileHandler('l1.log', 'a', encoding='utf-8')
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s"))
logger1 = logging.Logger('s1', level=logging.ERROR)
logger1.addHandler(file_handler)
logger1.error('我是A系统')
# 再创建⼀个操作⽇志的对象logger(依赖FileHandler)
file_handler2 = logging.FileHandler('l2.log', 'a', encoding='utf-8')
file_handler2.setFormatter(logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s -%(levelname)s -%(module)s: %(message)s"))
logger2 = logging.Logger('s2', level=logging.ERROR)
logger2.addHandler(file_handler2)
logger2.error('我是B系统')