Python 中一些容易忽略的知识点（2）

最近在补 Python 进阶的内容，学习资源来自：Python 进阶，是《Intermediate Python》的中译本。这里面的一些内容，对于我来说是比较容易忽略的知识点。

对象自省（Inrospection）

在 Python 中，对象自省也是其强项之一。自省指的是在运行时判断一个对象的类型的能力。下面可以看看 Python 中一些常用的自省能力。

：返回一个列表。用来查看对象所拥有的属性和方法。

In[6]:a=1

In[7]:dir(a)

Out[7]:

['__abs__',

'__add__',

'__and__',

'__bool__',

'__ceil__',

'__class__',

'__delattr__',

'__dir__',

'__divmod__',

'__doc__',

'__eq__',

'__float__',

'__floor__',

'__floordiv__',

'__format__',

'__ge__',

'__getattribute__',

'__getnewargs__',

'__gt__',

'__hash__',

'__index__',

'__init__',

'__init_subclass__',

'__int__',

'__invert__',

'__le__',

'__lshift__',

.....]

：返回一个对象的类型。

In[9]:a="hello"

In[10]:type(a)

Out[10]:str

：返回任意不同种类对象的唯一 ID

In[11]:name="caoqi95"

In[12]:id(name)

Out[12]:1875152854352

In[13]:age=23

In[14]:id(age)

Out[14]:1572630272

Python 中还有很多其他方法用于自省。有需要的话，可以看看文档说明。

解析式（Comprehension）

解析式是 Python 独有的特性。其是可以从一个数据结构构建另一个新的数据结构序列的结构体。一共有 3 种类型，包括列表，字典和集合解析式。

列表解析式列表解析式很常见，如下所示：

multiples= [iforiinrange(30)ifi%3is]

其可以简化循环的代码：

squared= []

foriinrange(10):

squared.append(i)

# 简化

squared= [i**2foriinrange(10)]

字典解析式字典解析式最常用的就是快速兑换字典的键和值：

{v:kfork,vinsome_dict.item()}

集合解析式它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它们使用大括号。 如下所示：

squared= {x**2forxin[1,1,2]}

异常处理

通常在一些代码中见到的都是单个错误的处理，如下所示：

try:

file=open('test.txt','rb')

exceptIOErrorase:

print('An IOError occurred. {}'.format(e.args[-1]))

其实，还可以同时处理多个错误，下面有 3 种方法可以用来处理多个异常。

把所有可能发生的异常都写在一个元祖里：

try:

file=open('test.txt','rb')

except(IOError,EOFError)ase:

print("An error occurred. {}".format(e.args[-1]))

每个异常都起一个：

try:

file=open('test.txt','rb')

exceptEOFErrorase:

print("An EOF error occurred.")

raisee

exceptIOErrorase:

print("An error occurred.")

raisee

捕捉所有异常：

try:

file=open('test.txt','rb')

exceptException:

raise

对于异常处理，除了语句外，还有其他语句。

从句

try:

file=open('test.txt','rb')

exceptIOErrorase:

print('An IOError occurred. {}'.format(e.args[-1]))

finally:

print("This would be printed whether or not an exception occurred!")

从句后面的代码不管异常是否触发，都将会被执行。通常可以用来处理一些善后工作。

语句

try:

print('I am sure no exception is going to occur!')

except Exception:

print('exception')

else:

# 这里的代码只会在 try 语句里没有触发异常时运行,

# 但是这里的异常将 *不会* 被捕获

print('This would only run if no exception occurs. And an error here '

'would NOT be caught.')

finally:

print('This would be printed in every case.')

如果想在没有触发异常的时候执行一些代码，可以很轻松地通过一个从句来实现。其中从句只会在没有异常的情况下执行，而且它会在语句之前执行。

for - else 结构

我们一般见到的循环会如下所示，但其实它还会有结构。

foriinrange(10):

print(i)

下面来看看循环的结构：

foriinrange(2,10):

ifi>10:# 此条件在整个循环范围外，因此不会 break

break

else:

print('Hello World')

foriinrange(2,10):

ifi>5:# 会 break，未完全执行完整个循环

break

else:

print('Hello World')

可以看出，在循环中，如果没有从任何一个中退出，则会执行和对应的。即后面的代码只会在循环正常结束的时候执行。

建议避免在生产环境中使用结构，因为其本身的歧义以及和完全相反的运作方式，会影响可阅读性。

open 函数

我们都是到函数的用法如下：

withopen('file_name','r+')asf:

data=f.read()

其实可以写成下面的形式：

f=open('file_name','r+')

data=f.read()

f.close()

为什么都使用第一种形式，而不是第二种形式？这是有原因的。首先，函数返回的是一个文件句柄，从操作系统托付给 Python 程序。在处理完成之后，需要归还这个文件句柄，这样才不会超过使用句柄的次数上限。其次，之后在文件 read 成功的条件下，才能被调用。一旦有任何异常，就不能被调用。所以，为了确保不触发任何异常，就会写成第一种形式。