主要内容:
- 1. 异常处理
- 2. 类的约束
- 3. MD5加密
- 4. 日志
1. 异常处理
异常就是程序在运行过程中产生的错误
(1)异常处理方案一:
def calculate(a,b): return a/b try: ret = calculate(10,0) print(ret) except Exception as e: print("除数不能是0") # 除数不能是0
try...except的含义:
- 尝试着运行xxxxx代码. 出现了错误. 就执行行except后面的代码.
- 在这个过程中,当代码出现错误的时候,系统会产生⼀个异常对象,然后这个异常会向外抛,被except拦截,并把接收到的异常对象赋值给e
- 这里的e就是异常对象,这里的Exception是所有异常的基类, 也就是异常的跟,即所有的错误都是Exception的子类对象.
然而:
用Exception表示所有的错误,太笼统了,所有的错误都会被认为是Exception. 当程序中出现多种错误的时候, 就不好分类了, 最好是出什么异常就用什么来处理,更加合理了,所以在try...execpt语句中会写更多的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捕获, 如果出现了FileNotFountError就会被第⼆个except捕获. 如果都不是这两个异常. 那就会被最后的 Exception捕获. 总之最后的Exception就是我们异常处理理的最后一个守门员.
完整的异常处理写法(语法):
try: '''操作''' except Exception as e: '''异常的父类,可以捕获所有的异常''' else: '''保护不抛出异常的代码, 当try中无异常的时候执行''' finally: '''最后总是要执行我'''
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,不论出不出错. 最后都要执行finally中的语句,一般try...except就够用了,顶多加上finally,finally⼀般用来作为收尾工作.
(2)异常处理方案二:
情境: 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.传递参数时,要求传递个数字,如果用户传递一个字符串 ,此时没办法处理,那如何通知你呢?两个方案的处理方式
- 方案一. 直接返回,我不管你还不行么?
- 方案二. 抛出一个异常,明确告诉你错误 (代码中如果出现了类似的问题直接抛一个错误出去)
def add(a,b): """传递两个整数, 我帮你计算两个数的和 :param :param a: :param :param b: :return :return: """ if not type(a) == int and not type(b) == int: #当程序运行到这句话时,整个函数调用就会被中断,并外抛一个异常. raise Exception("不是整数,不能进行计算") return a + b #如果调用方不处理异常,产生的错误就会就绪向外抛,最后就抛了用户 # add("时间","空间") # 如果调用方处理的了异常,那么错误就不会丢给用户,程序也能正常运行 try: add("胡辣汤","肉夹馍") except Exception as e: print("报错了,自己处理吧")
(3) 自定义的异常
- 当代码中出现了了⼀个无法用现有的异常来解决问题时,我们需要自定义异常
- 自定义异常: 当这个类继承了Exception类,那它就成为了一个异常类.
class GenderError(Exception): pass class Person: def __init__(self,name,gender): self.name = name self.gender = gender def nan_zaotang(person): if person.gender != "男": raise GenderError("性别不对,这里是男澡堂") p1 = Person("alex","男") p2 = Person("eggon","蛋") # nan_zaotang(p1) # nan_zaotang(p2) # 报错,会抛出一个异常 GenderError #处理异常 try: nan_zaotang(p1) nan_zaotang(p2) except GenderError as e: print(e) #性别不对,这里是男澡堂 except Exception as e: print("反正错了")
但是, 如果是真的报错l. 我们在调试的时候, 最好是能看到错误源自于哪里? 这时需要引入另⼀个模块traceback,这个模块可以获取到我们每个方法的调用信息,又被成为堆栈信息.
import traceback class GenderError(Exception): pass class Person: def __init__(self,name,gender): self.name = name self.gender = gender def nan_zaotang(person): if person.gender != "男": raise GenderError("性别不对,这里是男澡堂") p1 = Person("alex","男") p2 = Person("eggon","蛋") # nan_zaotang(p1) # nan_zaotang(p2) # 报错,会抛出一个异常 GenderError #处理异常 try: nan_zaotang(p1) nan_zaotang(p2) except GenderError as e: val = traceback.format_exc() print(e) #性别不对,这里是男澡堂 print(val) except Exception as e: print("反正错了") #性别不对,这里是男澡堂 # Traceback (most recent call last): # File "E:/Python_workspace/day020/020整理.py", line 83, in <module> # nan_zaotang(p2) # File "E:/Python_workspace/day020/020整理.py", line 73, in nan_zaotang # raise GenderError("性别不对,这里是男澡堂") # GenderError: 性别不对,这里是男澡堂
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
2. 类的约束
(1)第一套方案
- 提取父类. 然后在父类中定义好方法. 在这个方法中什么都不用干,抛⼀个异常就可以了. 这样所有的子类都必须重写这个方法,否则. 访问的时候就会报错.
- 使用元类来描述父类. 在元类中给出⼀个抽象方法,这样子类就不得不给出抽象方法的具体实现,也可以起到约束的效果.
class Base: def login(self): raise Exception("你没有实现login方法()") class Normal(Base): def login(self): pass class Member(Base): def denglu(self): pass class Admin(Base): def login(self): pass def login(obj): print("准备验证码......") obj.login() print("进入主页........") n = Normal() m = Member() a = Admin() login(n) login(m) #报错 login(a)
在执行到login(m)的时候程序会报错,原因是, 此时访问的login()是父类中的方法,但是父类中的方法会抛出⼀个异常, 所以报错. 这样程序员就不得不写login方法了,从而对子类进行了相应的约束.
在本示例中,要注意,我们抛出的是Exception异常,而Exception是所有异常的根. 我们无法通过这个异常来判断出程序是因为什么报的错,所以. 最好是换⼀个比较专业的错误信息,最好 是换成NotImplementError. 其含义是. "没有实现的错误".这样可以一目了然的知道是什么错了
(2)第二套方案:写抽象类和抽象方法
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 abstractmethod这两个内容.
from abc import ABCMeta, abstractmethod class Animal(metaclass=ABCMeta): # 在父类中写出metaclass= xxx 抽象类, 类中存在抽象方法, 类一定是抽象类 @abstractmethod # 抽象方法 def chi(self): # 抽象的概念. pass def haha(self): print("娃哈哈") class Cat(Animal): # 子类必须实现父类中的抽象方法. def chi(self): # 具体的实现 print("猫爱吃鱼") # a = Animal() #抽象类不能创建对象 c = Cat() c.chi()
这时来解决开始的问题
from abc import ABCMeta,abstractmethod class Base(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def login(self):pass # 张三 class Normal(Base): def login(self): print("普通人登陆") # 李四 class Member(Base): def login(self): print("吧务登陆") # 王五 class Admin(Base): def login(self): print("管理员登陆") def login(obj): print("产生验证码") obj.login() # 标准在这里. 必须由login print("进入主页") # 场景 n = Normal() m = Member() a = Admin() login(n) login(m) login(a)
总结:
约束. 其实就是父类对子类进行约束,子类必须要写xxx方法. 在python中约束的方式方法有两种:
- 1. 使用抽象类和抽象方法, 由于该方案来源是java和c#. 所以使用频率还是很少的
- 2. 使用人为抛出异常的方案. 并且尽量量抛出的是NotImplementError,这样比较专业,而且错误比较明确(推荐)
3. MD5加密
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
import hashlib # 1. 创建一个MD5对象 obj = hashlib.md5(b"flkjsdalkfjklasdjfklasjkflasdjklfasdjflkadsj") # 加盐 # 2. 把要加密的内容给md5 obj.update("alex".encode("utf-8")) # 必须是字节 # 3. 获取密文 val = obj.hexdigest() # 534b44a19bf18d20b71ecc4eb77c572f aa7aa5ec13222b27f76a094207c5ac75 print(val) def my_md5(val): obj = hashlib.md5(b"flkjsdalkfjklasdjfklasjkflasdjklfasdjflkadsj") obj.update(val.encode("utf-8")) val = obj.hexdigest() return val # 注册的时候. 用md5进行加密. 存储的是加密后的密文 username = input("请输入用户名") password = input("请输入密码") # cun = my_md5(password) # print(cun) # alex 26adff81aa6778d26999b95ddc0e50b2 if username == "alex" and my_md5(password) == "26adff81aa6778d26999b95ddc0e50b2": print("登录成功") else: print("登录失败")
4. 日志
在python中创建日志系统
- 导入logging模块.
- 简单配置⼀一下logging
- 出现异常的时候(except). 向日志里写错误信息.
(1)单日志文件的处理
import logging logging.basicConfig(filename='app.log', 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 # 写日志 logging.critical("我是critical") logging.error("我是error") logging.warning("我是警告") logging.info("我是基本信息") logging.debug("我是调试") logging.log(2, "我是自定义")
检测下:
import logging logging.basicConfig(filename='app.log', 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 # 写日志 # logging.critical("我是critical") # logging.error("我是error") # logging.warning("我是警告") # logging.info("我是基本信息") # logging.debug("我是调试") # logging.log(2, "我是自定义") import traceback for i in range(30): try: if i%3==0: raise FileNotFoundError() if i%3==1: raise StopIteration() if i%3==2: raise KeyError() except FileNotFoundError as e: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except StopIteration as e: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except KeyError as e: val = traceback.format_exc() logging.error(val) except Exception as e: val = traceback.format_exc() logging.error(val)
(2)多日志文件的处理
# 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') # 设置日志文件内容的格式 file_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s")) logger1 = logging.Logger('A', level=40) logger1.addHandler(file_handler) # 记录日志 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('B', level=40) logger2.addHandler(file_handler2) # 记录日志 logger2.error('我是B系统')