pythonraise用法(python中可以使用if作为变量名吗)

1.python中可以使用if作为变量名吗

不可以,if为python保留的字符

下面的列表显示了在 Python 中的保留字。这些保留字不能用作常数或变数,或任何其他标识符名称,所有 Python 的关键字只包含小写字母。

and exec not

assert finally or

break for pass

class from print

continue global raise

def if return

del import try

elif in while

else is with

except lambda yield

pythonraiseexception用法,python中raise的用法,pythonifelse用法

2.Python新手,Python中except的用法和作用是什么?请指教

except是用来处理异常的。

完整举例说明:try:# 使用raise抛出异常raise IndexError("下标越界")except IndexError as e:pass #这里可以恢复代码except (TypeError, NameError):pass # 很多别的异常可以在这里处理else: # 可选,其他异常blocksprint("All good!") # 没有异常情况finally: # 无论如何都会执行的print("这里执行所有的代码,无论是否有异常")。

用法,pythonraise

3.python生成器是怎么使用的

生成器(generator)概念生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。

生成器语法生成器表达式: 通列表解析语法,只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理,只不过在需要处理的序列比较大时,列表解析比较费内存。Python1234567891011>>> gen = (x**2 for x in range(5))>>> gen at 0x0000000002FB7B40>>>> for g in gen:。

print(g, end='-')。0-1-4-9-16->>> for x in [0,1,2,3,4,5]:。

print(x, end='-')。0-1-2-3-4-5-生成器函数: 在函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是生成器函数。

但是生成器函数可以生产一个无线的序列,这样列表根本没有办法进行处理。yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator。

下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。 odd():n=1while True:yield nn+=2odd_num = odd()count = 0for o in odd_num:if count >=5: breakprint(o)count +=1当然通过手动编写迭代器可以实现类似的效果,只不过生成器更加直观易懂 Iter:def __init__(self):self.start=-1def __iter__(self):return selfdef __next__(self):self.start +=2return self.startI = Iter()for count in range(5):print(next(I))题外话: 生成器是包含有__iter()和next__()方法的,所以可以直接使用for来迭代,而没有包含StopIteration的自编Iter来只能通过手动循环来迭代。

>>> from collections import Iterable>>> from collections import Iterator>>> isinstance(odd_num, Iterable)True>>> isinstance(odd_num, Iterator)True>>> iter(odd_num) is odd_numTrue>>> help(odd_num)Help on generator object:odd = class generator(object)| Methods defined here:|| __iter__(self, /)| Implement iter(self).|| __next__(self, /)| Implement next(self)。

.看到上面的结果,现在你可以很有信心的按照Iterator的方式进行循环了吧!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 与 return在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕时返回StopIteration;Python1234567891011>>> def g1():。 yield 1。

>>> g=g1()>>> next(g) #第一次调用next(g)时,会在执行完yield语句后挂起,所以此时程序并没有执行结束。1>>> next(g) #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行,发现已经到了结尾,所以抛出StopIteration异常。

Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration>>>如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。Python123456789101112>>> def g2():。

yield 'a'。 return。

yield 'b'。>>> g=g2()>>> next(g) #程序停留在执行完yield 'a'语句后的位置。

'a'>>> next(g) #程序发现下一条语句是return,所以抛出StopIteration异常,这样yield 'b'语句永远也不会执行。Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration如果在return后返回一个值,那么这个值为StopIteration异常的说明,不是程序的返回值。

生成器没有办法使用return来返回值。Python1234567891011>>> def g3():。

yield 'hello'。 return 'world'。

>>> g=g3()>>> next(g)'hello'>>> next(g)Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration: world生成器支持的方法>>> help(odd_num)Help on generator object:odd = class generator(object)| Methods defined here:。

| close(。)| close() -> raise GeneratorExit inside generator.|| send(。

)| send(arg) -> send 'arg' into generator,| return next yielded value or raise StopIteration.|| throw(。)| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,| return next yielded value or raise StopIteration。

.close()手动关闭生成器函数,后面的调用会直接返回StopIteration异常。

>>> def g4():。 yield 1。

yield 2。 yield 3。

>>> g=g4()>>> next(g)1>>> g.close()>>> next(g) #关闭后,yield 2和yield 3语句将不再起作用Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIterationsend()生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量,并根据变量内容计算结果后返回。这是生成器函数最难理解的地方,也是最重要的地方,实现后面我会讲到的协程就全靠它了。

gen():value=0while True:receive=yield valueif receive=='e':breakvalue = 'got: %s' % receiveg=gen()print(g.send(None)) print(g.send('aaa'))print(g.send(3))print(g.send('e'))执行流程:通过g.send(None)或者next(g)可以启动生。

4.python raise干什么的

有异常了 可以用rasie决定异常了该做什么

不过 即使没有异常 也可以raise来定义满足特定条件后抛弃什么异常

try:

count[t]+=1

except KeyError:

count[t]=1

if count[t]>1:

raise forms.ValidationError("tag '%s' 重复出现了%s次"%(str(t),str(count[t])))

5.python修饰器怎样在类的层次中使用

python在类使用装饰器有很多方法,下面是其中一个简单点的:

# -*- coding:utf-8 -*-

import inspect

import time

def service_wrap(func):

"""

对service func进行包装

"""

def wrapped(*args, **kwargs):

print(u' 时间: %s, <%s:%s>; [ 参数:<%s %s> ]' %

(time.time(),func.__module__, func.__name__, args, kwargs))

try:

ret = func(*args, **kwargs)

return ret

except Exception, e:

#TODO

raise e

return wrapped

class BaseService(object):

"""

所有的Service都从该类继承

"""

def __getattribute__(self, name):

value = object.__getattribute__(self, name)

if inspect.ismethod(value):

if str(name).startswith('__'): #过滤内置方法、属性

return value

return service_wrap(value)

else:

return value

6.Python中如何使用静态方法,类方法或者抽象方法

方法是作为类的属性(attribute)存储的函数。

你可以以下面的方式声明和获取函数:>>> class Pizza(object):。 def __init__(self, size):。

self.size = size。 def get_size(self):。

return self.size。>>> Pizza.get_size Python告诉你的是,类Pizza的属性get_size是一个非绑定的方法。

这又指什么呢?很快我们就会知道,试着调用一下:>>> Pizza.get_size() Traceback (most recent call last):File "", line 1, in TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead) 这里我们不能调用这个方法是因为它没有被绑定到任一Pizza的实例上。一个方法需要一个实例作为它第一个参数(在Python 2中它必须是对应类的实例;在Python 3中可以是任何东西)。

我们现在试试:>>> Pizza.get_size(Pizza(42))42 现在可以了!我们试用一个实例作为get_size方法的第一个参数调用了它,所以一切变得很美好。但是你很快会同意,这并不是一个很漂亮的调用方法的方式;因为每次我们想调用这个方法都必须使用到类。

并且,如果我们不知道对象是哪个类的实例,这种方式就不方便了。所以,Python为我们准备的是,它将类Pizza的所有的方法绑定到此类的任何实例上。

这意味着类Pizza的任意实例的属性get_size是一个已绑定的方法:第一个参数是实例本身的方法。>>> Pizza(42).get_size>>>> Pizza(42).get_size()42 如我们预期,现在不需要提供任何参数给get_size,因为它已经被绑定(bound),它的self参数是自动地设为Pizza类的实例。

下面是一个更好的证明:>>> m = Pizza(42).get_size>>> m>>>> m()42 因此,你甚至不要保存一个对Pizza对象的饮用。它的方法已经被绑定在对象上,所以这个方法已经足够。

但是如何知道已绑定的方法被绑定在哪个对象上?技巧如下:>>> m = Pizza(42).get_size>>> m.__self__<__main__.Pizza object at 0x10314b390>>>> m == m.__self__.get_sizeTrue 易见,我们仍然保存着一个对对象的引用,当需要知道时也可以找到。在Python 3中,归属于一个类的函数不再被看成未绑定方法(unbound method),但是作为一个简单的函数,如果要求可以绑定在对象上。

所以,在Python 3中原理是一样的,模型被简化了。>>> class Pizza(object):。

def __init__(self, size):。 self.size = size。

def get_size(self):。 return self.size。

>>> Pizza.get_size 静态方法 静态方法是一类特殊的方法。有时,我们需要写属于一个类的方法,但是不需要用到对象本身。

例如:class Pizza(object): @staticmethod def mix_ingredients(x, y):return x + y def cook(self):return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables) 这里,将方法mix_ingredients作为一个非静态的方法也可以work,但是给它一个self的参数将没有任何作用。这儿的decorator@staticmethod带来一些特别的东西:>>> Pizza().cook is Pizza().cookFalse>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredientsTrue>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredientsTrue>>> Pizza()<__main__.Pizza object at 0x10314b410>>>> Pizza()<__main__.Pizza object at 0x10314b510>>>> Python不需要对每个实例化的Pizza对象实例化一个绑定的方法。

绑定的方法同样是对象,创建它们需要付出代价。这里的静态方法避免了这样的情况:降低了阅读代码的难度:看到@staticmethod便知道这个方法不依赖与对象本身的状态;允许我们在子类中重载mix_ingredients方法。

如果我们使用在模块最顶层定义的函数mix_ingredients,一个继承自Pizza的类若不重载cook,可能不可以改变混合成份(mix_ingredients)的方式。类方法 什么是类方法?类方法是绑定在类而非对象上的方法!>>> class Pizza(object):。

radius = 42。 @classmethod。

def get_radius(cls):。 return cls.radius。

>>> Pizza.get_radius>>>> Pizza().get_radius>>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radiusFalse>>> Pizza.get_radius()42 此处有问题。原文中>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius True 还需要check一下。

不管你如何使用这个方法,它总会被绑定在其归属的类上,同时它第一个参数是类本身(记住:类同样是对象) 何时使用这种方法?类方法一般用于下面两种:工厂方法,被用来创建一个类的实例,完成一些预处理工作。如果我们使用一个@staticmethod静态方法,我们可能需要在函数中硬编码Pizza类的名称,使得任何继承自Pizza类的类不能使用我们的工厂用作自己的目的。

class Pizza(object): def __init__(self, ingredients): self.ingredients = ingredients @classmethod def from_fridge(cls, fridge): return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())静态方法调静态方法:如果。

pythonraise用法

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