约束和异常处理
一：类的约束
约束的是对类的约束，通过对类的约束，来规范多个代码进行相同操作功能的统一。例：三个人分别写三个登录功能(普通登录、会员登录、管理员登录)，会有不同的方法。 class Normal: def login(self): pass class Member: def denglu(self): pass class Admin: def login(self): pass 三个功能都可以使用，但不能进行统一使用，因为第二个的方法和其他两个方法不一样。 为了避免这样的事情发生，我们就可以通过约束，在分配任务之前，把相应的功能程序统一。 在python中有两种方法可以解决： 1.提取父类，然后再父类中定义好方法，在这个方法中，抛一个异常就可以，这样所有的子类 都必须重写这个方法，否则就会报错。 2.使用元类来描述父类，在元类中给出一个抽象方法，这样子类就必须给出抽象方法的具体实现，从而起到约束的效果。 方案一: 提取父类在父类中给出方法，在方法中不给出任何代码，直接抛出异常。 class Base: def login(self): raise Exception('没有login方法()') class Normal: def login(self): pass class Member: def denglu(self): pass class Admin: def login(self): pass # 总入口 def login(obj): print('准备验证...') obj.login() print('进入主页...') n = Normal() m = Member() a = Admin login(n) login(m) # 报错 => AttributeError: 'Member' object has no attribute 'login' login(a)程序执行到login(m)时报错，原因现在访问的login()是父类中的方法，父类中的方法会抛出一个异常，执行不到login()就会报错，从而就对子类进行了相应的约束。 我们要抛出一个异常 Exception,它是所有异常的根。我们无法通过这个异常来判断除程序报错的原因，所以需要一个比较专业的错误信息来提示，NotlmplementError，他的含义：‘没实现的错误’，这样就可以知道是什么错了。 方案二：写抽象类和抽象方法。抽象类只是大概其的归纳出一个类，但是没有具体的描述类。 抽象方法是在抽象类的基础上去描述出一个方法，一样没有办法具体的描述这个抽象方法。 因为无法具体的描述，也就无法真实的创建抽象类，如果创建对象就会报错。 在python中编写一个抽象类比较麻烦，需要引入abc模块中的ABCMeta和adstractmethod这两个内容。 from abc import ABCMeta,abstractmethod # 类中包含抽象方法，此时这个类就是抽象类。注: 抽象类可以有普通方法。 class IGame(metaclass=ABCMeta): # 创建一个游戏，但是没有具体的描述，所以没办法知道规则 @abstractmethod def play(self): pass def turn_off(self): print('没法玩') class LOL(IGame): # 子类必须实现父类的抽象方法，把游戏具体定义到某个游戏，否则子类也一样是抽象类，不能具体实现。 def play(self): print('LOL都会玩') lol = LOL() lol.play() # 在这里我们用IGame对LOL进行了约束，也就是父类对子类进行了约束。 接下来我们用方案二的方法进行方案一 from abc import ABCMeta , abstractmethod class Base(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def login(self): pass class Normal(Base): def login(self): pass class Member(Base): def demglu(self): pass class Admin(Base): def lgoin(self): pass # 总入口 def login(obj): print('准备验证...') obj.login() print('进入主页...') n = Normal() m = Member() # 报错 => Can't instantiate abstract class Member with abstract methods login a = Admin login(n) login(m) login(a) 总结：约束，就是父类对子类进行约束，子类必须写下xxx方法，在python中约束的方式和方法有两种： 1.使用抽象类和抽象方法，由于该方案来源于Java和C#，所以使用频率很少。 2.使用人用抛出异常的方案，并且尽量抛出的是NotlmplementError,这样比较专业，而且错误比较明确。(推荐) 二：异常处理
异常是程序在运行过程中产生的错误。先制造一个错误，来看看什么是异常 def func(a,b): return a/b ret = func(10,0) print(ret) 结果：Traceback (most recent call last): File "E:/每日练习及作业/练习.20.py", line 96, in ret = func(10,0) File "E:/每日练习及作业/练习.20.py", line 95, in func return a/b ZeroDivisionError: division by zero # 除法中除数不能0 如何处理： def func(a,b): return a/b try: ret = func(10,0) print(ret) except Exception as e: print('除数不能是0') # 除数不能是0 try 和 except 是什么意思呢？可以尝试运行xxx代码，如果出现错误，就执行except后面的代码，在执行过程中如果代码痴线错误。系统会产生一个异常对象，然后这个异常会向外抛，然后被except拦截，并把接受到的异常赋值给e。这里的e就是异常对象，这里的Exception是所有一类的基类，异常的根。也就是说所有的错误都是Exception的子类对象，我们看到报错的中ZeroDivisionError，都是Exception的子类。Exception表示所有的错误，就像抽象对象太过笼统了。如果出现错误都会被认为是Exception，当程序出现多种错误的时候，不好分类单一的进行处理。最好是出现什么错，就用什么来处理，这样就比较合理了，所以在try..except语句中，还可以写更多的except。 try: print('各种操作') except ZeroDivisionError as e: print('除数不能是0') except FileNotFoundError as e: print('文件不存在') except Exception as e: print('其他错误') 此时程序运行过程中，如果出现了ZeroDivisionError就会被第一个except捕捉到，如果出现了FileNotFoundError就会被第二个except捕获，如果两个异常都不是，那就会被最后的Exception捕获。完整的处理异常写法（语法）： try: ...操作... except Exception as e : '''异常的父类，可以捕获所有的异常''' else: '''保护部抛出异常的代码，当try中无异常的之后执行''' finally: '''最后是要执行我''' 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. ⼀般我们⽤try...except就够⽤了. 顶多加上finally. finally⼀般⽤来作为收尾⼯作. 上⾯是处理异常. 我们在执⾏代码的过程中如果出现了⼀些条件上的不对等. 根本不符合我的代码逻辑. 比如. 参数. 我要求你传递⼀个数字. 你非得传递⼀个字符串. 那对不起. 我没办法帮你处理. 那如何通知你呢? 两个⽅案. ⽅案⼀. 直接返回即可. 我不管你还不⾏么? ⽅案⼆. 抛出⼀个异常. 告诉你. 我不好惹. 乖乖的听话. 第⼀种⽅案是我们之前写代码经常⽤到的⽅案. 但这种⽅案并不够好. ⽆法起到警⽰作⽤. 所 以. 以后的代码中如果出现了类似的问题. 直接抛⼀个错误出去. 那怎么抛呢? 我们要⽤到raise关键字 例： def add(a, b): ''' 给我传递两个整数，用来计算和 :param a: :param b: :return: ''' if not type(a) == int and not type(b) == int: # 当程序运⾏到这句话的时候. 整个函数的调⽤会被中断. 并向外抛出⼀个异常. raise Exception("不是整数, 朕不能帮你搞定这么复杂的运算.") return a + b # 如果调⽤⽅不处理异常. 那产⽣的错误将会继续向外抛. 最后就抛给了⽤户 # add("你好", "我叫赛利亚") # 如果调⽤⽅处理了异常. 那么错误就不会丢给⽤户. 程序也能正常进⾏ try: add("胡辣汤", "滋滋冒油的⼤腰⼦") except Exception as e: print("报错了. ⾃⼰处理去吧") 当程序运⾏到raise. 程序会被中断. 并实例化后⾯的异常对象. 抛给调⽤⽅. 如果调⽤⽅不处理. 则会把错误继续向上抛出. 最终抛给⽤户. 如果调⽤⽅处理了异常. 那程序可以正常的进⾏执⾏. 自定义异常：如果你的类继承了Exception类，那你的类就是一个异常类。 例：一个男澡堂子，来了一个女的，该怎么办？ # 继承Exception，那这个类就是异常类 class GenderError(Exception): pass class Person: def __init__(self ,name,gender): self.name = name self.gender = gender def zao_tang_zi(person): if person.gender != '男': raise GenderError('对不起，这里是男人的天堂') p1 = perseon('alex','男') p2 = perseon('容嬷嬷','女') # nan_zao_tang_xi_zao(p1) # nan_zao_tang_xi_zao(p2) # 报错. 会抛出⼀个异常: GenderError # 处理异常 try: zao_tang_zi(p1) zao_tang_zi(p2) except GenderError as e: print(e) # 性别不对，这里是男人的天堂 except Exception as e: print('"反正报错了') 如果真的报错了，看清错误源在哪！现在需要引入另一个模块tracebake，这个模块可以帮我们获取到每个方法的调用信息，又被称为堆栈信息，这个信息对我们拍错很有帮助。 import traceback # 继承Exception，那这个类就是异常类 class GenderError(Exception): pass class Person: def __init__(self ,name,gender): self.name = name self.gender = gender def zao_tang_zi(person): if person.gender != '男': raise GenderError('对不起，这里是男人的天堂') p1 = Person('alex','男') p2 = Person('容嬷嬷','女') # nan_zao_tang_xi_zao(p1) # nan_zao_tang_xi_zao(p2) # 报错. 会抛出⼀个异常: GenderError # 处理异常 try: zao_tang_zi(p1) zao_tang_zi(p2) except GenderError as e: val = traceback.format_exc() # 获取到堆栈信息 print(e) # 性别不对，这里是男人的天堂 print(val) 结果：对不起，这里是男人的天堂 Traceback (most recent call last): File "E:/每日练习及作业/练习.20.py", line 166, in zao_tang_zi(p2) File "E:/每日练习及作业/练习.20.py", line 155, in zao_tang_zi raise GenderError('对不起，这里是男人的天堂') GenderError: 对不起，这里是男人的天堂 这样我们就能收放自如了. 当测试代码的时候把堆栈信息打印出来. 但是当到了线上的⽣产环境的时候把这个堆栈去掉即可.
三：MD5加密
想一个事情. 你在银行取钱或者办卡的时候. 我们都要输入密码. 那这个密码如果就按照我们输入的那样去存储. 是不是很不安全啊. 如果某一个程序员进入到了银⾏的数据库. 而银行的数据库⼜存的都是明⽂(不加密的密码)密码. 这时, 整个银⾏的账户⾥的信息都是非常非常不安全的. 那怎么办才安全呢? 给密码加密. 并且是***不可逆的***加密算法. 这样. 即使获取到了银行的账户和密码信息. 对于黑客而言都无法进⾏破解. 那我们的账号就相对安全了很多. 那怎么加密呢? 最常用的就是⽤MD5算法. MD5是一种不可逆的加密算法. 它是可靠的. 并且安全的. 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 例： import hashlib obj = hashlib.md5() obj.update('容嬷嬷'.encode('utf-8')) # 加密必须是字节 miwen = obj.hexdigest() print(miwen) # 093ee3f85a0e4b5732d68c177269e59f 注意. 这里有⼀个叫撞库的问题. 就是. 由于MD5的原 始算法已经存在很久了. 那就有一些⼈用一些简单的排列组合来计算MD5. 然后当出现相同 的MD5密⽂的时候就很容易反推出原来的数据是什么. 所以并不是MD5可逆, 而是有些别有 用心的⼈把MD5的常数据已经算完并保留起来了. 那如何应对呢? 加盐就行了. 在使用MD5的时候. 给函数的参数传递一个byte即可. 例: import hashlib obj = hashlib.md5(b'inbbuybhbghvvtcbhjbxecghhghggvg2154ijuferfjfuaejrng') # 加盐，随意加，假的越多越安全 obj.update('容嬷嬷'.encode('utf-8')) # 加密必须是字节 miwen = obj.hexdigest() print(miwen) # e4d17c1d7e2c4744abce5cedc23114f0 例：MD5如何应用 import hashlib def my_md5(s): obj = hashlib.md5(b'okmnjuigjtuhfbr5248fogutj') obj.update(s.encode('utf-8')) # 加密必须是字节 miwen = obj.hexdigest() return miwen # alex: 99fca4b872fa901aac30c3e952ca786d username = input("请输⼊用户名:") password = input("请输⼊密码:") # 数据存储的时候. # username: my_md5(password) # 假设现在的用户名和密码分别是 # wusir: 99fca4b872fa901aac30c3e952ca786d ==> wusir: alex # 用户登录 if username == "wusir" and my_md5(password) =="99fca4b872fa901aac30c3e952ca786d": print("成功") else: print("失败" 所以. 以后存密码就不要存明⽂了. 要存密⽂. 安全, 并且. 这里加的盐不能改来改去的.否则, 整套密码就都乱了. 四：日志
首先, 你要知道在编写任何一款软件的时候, 都会出现各种各样的问题或者bug. 这些问题或者bug一般都会在测试的时候给处理掉. 但是多多少少的都会出现一些意想不到的异常或者错误. 那这个时候, 我们是不知道哪里出了问题的. 因为很多BUG都不是必现的bug. 如果是必现的. 测试的时候肯定能测出来. 最头疼的就是这种不必现的bug. 我这跑没问题. 客户那⼀用就出问题. 那怎么办呢?我们需要给软件准备一套日志系统. 当出现任何错误的时候. 我们都可以去日志系统里去查. 看哪里出了问题. 这样在解决问题和bug的时候就多了一个帮手.那如何在python中创建这个日志系统呢? 很简单. 1. 导入logging模块. 2. 简单配置一下logging 3. 出现异常的时候(except). 向日志里写错误信息. 例： # 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=0) # level 设置级别. 当你的信息的级别>=level的时候才会写入日志文件, 默认30 # 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 简单的做个测试，应用一下 class JackError(Exception): pass for i in range(10): try: if i % 3 == 1: raise FileNotFoundError('文件不存在') elif i % 3 == 2: raise KeyError('键错了') except FileNotFoundError: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except KeyError: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except JackError: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except Exception: val = traceback.format_exc() logging.error(val) 最后, 如果你在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 import logging # 创建一个操作日志的对象logger(依赖FinleHandler) 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')