一、约束（重要***）
1、首先我们来说一下java和c#中的一些知识，学过java的人应该知道，java中除了有类和对象之外，还有接口类型，java规定，接口中不允许在方法内部写代码，只能约束继承它的类必须实现接口中定义的所有方法，为了便于理解，我们用python和java混合语法来写一下java中的接口，如下示例：
interface IFoo: # 定义接口Ifoo，接口内部的方法不能写任何功能代码 def f1(self, x1): pass def f2(self, x1): pass interface IBar: # 定义接口Ibar，接口内部的方法不能写任何功能代码 def f3(self, x1): pass def f4(self, x1): pass class Foo(IFoo, IBar): # 实现了2个接口，不叫继承，java、c#不支持多继承 def f1(self, x1): pass def f2(self, x1): pass def f3(self, x1): pass def f4(self, x1): pass 注意：java、c#是编译型语言，如果类Foo中没有实现其2个接口的所有方法，则无法编译
除了接口以外，java中还有抽象方法、抽象类的概念：抽象类可以约束继承它的派生类必须实现它其中的抽象方法，如下示例：
abstract class Foo: # 定义一个抽象类 def f1(self): print(1, 3, 4) # 定义抽象方法，用来约束，内部不能写功能代码 abstract def f2(self): pass class Bar(Foo): def f2(self): print('111') # 抽象类Foo的派生类Bar必须实现Foo类中的抽象方法，否则无法编译 # 其他非抽象方法可以正常写功能代码以供派生类调用
综上可解决问题：什么是接口以及它的作用？
接口是一种数据类型，主要用于约束派生类中必须实现指定的方法，java和c#中存在。
2、介绍到这里你可能也在想python中有没有接口呢？答案是没有！那python使用什么来约束呢？如下：
# ### 示例一：python中的使用抽象方法、抽象类约束 from abc import ABCMeta,abstractmethod class Base(metaclass=ABCMeta): # 抽象类 def f1(self): print(123) @abstractmethod def f2(self): # 抽象方法，方法上方加@abstractmethod pass class Foo(Base): # Foo中必须重写父类Base中的抽象方法，否则程序无法执行 def f2(self): print(666)
# ### 示例二：人为主动抛出异常来约束 class BaseMessage(object): def send(self,x1): """ 必须继承BaseMessage，然后其中必须编写send方法。用于完成具体业务逻辑。 """ raise NotImplementedError(".send() 必须被重写.") class Email(BaseMessage): def send(self,x1): print('发送邮件') obj = Email() obj.send(1)
总结：python中有两种方法来约束：
1）抽象类+抽象方法，编写上比较麻烦，不推荐；
2）人为主动抛出异常，源码也是这样写的，推荐；
注意：抛出异常也可以用raise Exception()，但是推荐使用raise NotImplementedError()。
3、约束的应用场景：有多个类，内部都必须有某些方法时，需要使用基类+异常进行约束。如下示例：
# ### 应用示例：学员管理系统 class IBase: def login(self): raise NotImplementedError(".send() 必须被重写.") class Student: def login(self): pass def score(self): pass class Teacher: def login(self): pass def exam(self): pass class Manager: def login(self): pass def func(self): pass
二、自定义异常（***）
以前的处理异常的写法，如下示例：
# ### 示例一： import os def func(path,prev): """ 去path路径的文件中，找到前缀为prev的一行数据，获取数据并返回给调用者。 1000,成功 1001,文件不存在 1002,关键字为空 1003,未知错误 ... """ response = {'code':1000,'data':None} try: if not os.path.exists(path): response['code'] = 1001 response['data'] = '文件不存在' return response if not prev: response['code'] = 1002 response['data'] = '关键字为空' return response pass # 这里是正常的业务逻辑代码 except Exception as e: response['code'] = 1003 response['data'] = '未知错误' return response
学完面向对象后，我们可以自定义异常，好处是try部分的功能代码逻辑更加清晰，如下示例：
# ### 示例二：自定义异常 import os class ExistsError(Exception): pass class KeyInvalidError(Exception): pass def new_func(path,prev): """ 去path路径的文件中，找到前缀为prev的一行数据，获取数据并返回给调用者。 1000,成功 1001,文件不存在 1002,关键字为空 1003,未知错误 ... """ response = {'code':1000,'data':None} try: if not os.path.exists(path): raise ExistsError() if not prev: raise KeyInvalidError() pass # 这里是正常的业务逻辑代码 except ExistsError as e: response['code'] = 1001 response['data'] = '文件不存在' except KeyInvalidError as e: response['code'] = 1002 response['data'] = '关键字为空' except Exception as e: response['code'] = 1003 response['data'] = '未知错误' return response
总结：自定义异常的知识点有三个，如下示例：
# 知识点：如何自定义异常类？ class MyException(Exception): # Exception是所有异常类的基类 def __init__(self, code, msg): self.code = code self.msg = msg try: raise MyException(1000, '操作异常') # 知识点：主动抛出异常 except KeyError as obj: print(obj, 1111) except MyException as obj: # 知识点：捕获自定义的异常 print(obj, 2222) except Exception as obj: print(obj, 3333)
三、hashlib模块（*****）
我们以后存密码时一定要存成密文，不能是明文，那如何把字符串加密成密文呢？python提供了一个模块hashlib，使我们可以对一个字符串进行加密。下面来学习一下，如下示例：
import hashlib # 为了防止别人用撞库破解，我们可以再加盐处理 SALT = b'2erer3asdfwerxdf34sdfsdfs90' def md5(pwd): obj = hashlib.md5(SALT) # 实例化对象 # 写入要加密的字节，在python3中必须是字节，所以要将字符串转成字节 obj.update(pwd.encode('utf-8')) v = obj.hexdigest() # 获取密文 return v user = input("请输入用户名:") pwd = input("请输入密码:") # admin # md5加密是不可逆的，无法解密，所以验证时要进行密文验证 if user == 'oldboy' and md5(pwd) == 'c5395258d82599e5f1bec3be1e4dea4a': print('登录成功') else: print('登录失败')
四、logging日志模块（****）
先思考一个问题：为什么要有日志？日志是给开发人员看，用于排查错误。
1、python为我们提供了一个logging模块，它是一个用于便捷记录日志且线程安全的模块。
函数式的简单配置如下：
import logging logging.debug('debug message') # level = 10 logging.info('info message') # 20 logging.warning('warning message') # 30 logging.error('error message') # 40 logging.critical('critical message') # 50 logging.log(60, '自定义的level') # 结果为： # WARNING:root:warning message # ERROR:root:error message # CRITICAL:root:critical message # Level 60:root:自定义的level
默认情况python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于warning级别的日志，这说明默认的日志级别level设置为warning（日志级别等级critical > error > warning > info > debug），默认的日志显示格式为：日志级别：logger名称：用户输出消息。
logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用的参数有：
filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中；
format：指定handler使用的日志显示格式；
datefmt：指定日期时间格式；
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别；
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”；
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到 sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略；
具体示例如下：
import logging logger = logging.basicConfig(filename='wllog.txt', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S', level=20) logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') logging.log(60, '自定义的level')
2、获取当前错误的堆栈信息并写入日志，如下示例：
import logging logger = logging.basicConfig(filename='wllog.txt', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S', level=30) import traceback def func(): try: a = a +1 except Exception as e: # e其实是一个对象 # 获取当前错误的堆栈信息，有文件和错误所在行 msg = traceback.format_exc() logging.error(msg) # 只写入错误信息描述，没有发生错误文件和错误所在行 # logging.error(str(e)) func()
3、多文件日志
对于上述记录日志的功能，只能将日志记录在单文件中，如果想要设置多个日志文件，logging.basicConfig将无法完成，需要自定义文件和日志操作对象，如下示例：
# 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('123123123') # 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('666')
如上述创建的两个日志对象
当使用logger1写日志时，会将相应的内容写入l1.log文件中；
当使用logger2写日志时，会将相应的内容写入l2.log文件中；