Python 学习笔记（二）：时间，函数，异常，面向对象

Python 日期和时间

Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间。

时间间隔是以秒为单位的浮点小数。

时间戳

每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。

时间戳单位最适于做日期运算

如函数time.time()用于获取当前时间戳

import time;  # 引入time模块

ticks = time.time()
print "当前时间戳为:", ticks

以上实例输出结果：

当前时间戳为: 1459994552.51

时间元组

Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间

也就是struct_time元组。这种结构具有如下属性

获取当前时间

!/usr/bin/python
-*- coding: UTF-8 -*-

import time

localtime = time.localtime(time.time())
print "本地时间为 :", localtime

以上实例输出结果：

本地时间为 : time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=4, tm_mday=7,        tm_hour=10, tm_min=3, tm_sec=27, tm_wday=3, tm_yday=98, tm_isdst=0)

Time模块

Time 模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：

日历（Calendar）模块

此模块的函数都是日历相关的。

模块包含了以下内置函数：

Python 函数

定义一个函数

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

def printme( str ):
"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str;
return;

printme();

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in <module>
printme();
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

def printinfo( name, age ):
"打印任何传入的字符串"
print ("Name: ", name);
print ("Age ", age);
return;

printinfo( age=50, name="miki" );

以上实例输出结果：

Name:  miki
Age  50

缺省参数

调用函数时，缺省参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。

下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name;
print "Age ", age;
return;

printinfo( age=50, name="miki" );
printinfo( name="miki" );

以上实例输出结果：

Name:  miki
Age  50Name:  miki
Age  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。

这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。选择不多传参数也可

def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:
print var
return;

printinfo( 10 );
printinfo( 70, 60, 50 );

以上实例输出结果：

输出:
10
输出:
70
60
50

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

如下实例：

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;

print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

空函数

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句

def nop():
pass

pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。

返回多个值（Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便）

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：

import math

def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)

原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

Python 异常处理

python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。

异常处理

断言(Assertions)

异常处理

try/except语句

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。

如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

实例

面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，但文件没有写入权限，发生了异常：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
fh = open("testfile", "w")
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
print "内容写入文件成功"
fh.close()

在执行代码前为了测试方便，我们可以先去掉 testfile 文件的写权限，命令如下：

chmod -w testfile

再执行以上代码：

$ python test.py
Error: 没有找到文件或读取文件失败

try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

Python 面向对象编程

创建类

用class语句来创建一个新类，class之后为类的名称并以冒号结尾

以下是一个简单的Python类实例:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0

def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1

def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

第一种方法_init_()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法

创建实例对象（不需要new关键字。特性）

创建一个类的实例，你可以使用类的名称，并通过init方法接受参数。

"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)

你可以动态添加，删除，修改类的属性（特性）

emp1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8  # 修改 'age' 属性
del emp1.age  # 删除 'age' 属性

Python内置类属性

dict : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）

doc_ :类的文档字符串

name: 类名

module: 类定义所在的模块（类的全名是’main.className’，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.module 等于 mymod）

bases : 类的所有父类构成元素（包含了以个由所有父类组成的元组）

Python内置类属性调用实例如下：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0

def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1

def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary
print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__
print "Employee.__name__:", Employee.__name__
print "Employee.__module__:", Employee.__module__
print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__
print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__

执行以上代码输出结果如下：

Employee.__doc__: 所有员工的基类
Employee.__name__: Employee
Employee.__module__: __main__
Employee.__bases__: ()
Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>}

python对象销毁(垃圾回收)

同Java语言一样，Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。

在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。

一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。

当对象被创建时， 就创建了一个引用计数， 当这个对象不再需要时， 也就是说， 这个对象的引用计数变为0 时， 它被垃圾回收。但是回收不是”立即”的， 由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。

实例

析构函数 del ，del在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，del方法运行：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Point:
def __init__( self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
def __del__(self):
class_name = self.__class__.__name__
print class_name, "销毁"

pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3

以上实例运行结果如下：

3083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁

类的继承

面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系。

需要注意的地方：继承语法 class 派生类名（基类名）：//… 基类名写作括号里，基本类是在类定义的时候，在元组之中指明的。

在继承中基类的构造（init()方法）不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中亲自专门调用。

在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上self参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上self参数

Python总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始到基类中逐个查找。（先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找）。

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Parent:        # 定义父类
parentAttr = 100
def __init__(self):
print "调用父类构造函数"

def parentMethod(self):
print '调用父类方法'

def setAttr(self, attr):
Parent.parentAttr = attr

def getAttr(self):
print "父类属性 :", Parent.parentAttr

class Child(Parent): # 定义子类
def __init__(self):
print "调用子类构造方法"

def childMethod(self):
print '调用子类方法 child method'

c = Child()          # 实例化子类
c.childMethod()      # 调用子类的方法
c.parentMethod()     # 调用父类方法
c.setAttr(200)       # 再次调用父类的方法
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法

以上代码执行结果如下：

调用子类构造方法
调用子类方法 child method
调用父类方法
父类属性 : 200

基础重载方法

类属性与方法

类的私有属性

__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

类的方法

在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数

类的私有方法

__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class JustCounter:
__secretCount = 0  # 私有变量
publicCount = 0    # 公开变量

def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print self.__secretCount

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount  # 报错，实例不能访问私有变量

Python 通过改变名称来包含类名:

1
2
2
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 17, in <module>
print counter.__secretCount  # 报错，实例不能访问私有变量
AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'

Python不允许实例化的类访问私有数据，但你可以使用 object._className__attrName 访问属性，将如下代码替换以上代码的最后一行代码：

.........................
print counter._JustCounter__secretCount

执行以上代码，执行结果如下：

1
2
2
2