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1. 错误和异常
按照一般的学习思路，掌握了前两节内容，已经足够编程所需了。但是，我还想再多一步，还是因为本教程的读者是要 from beginner to master。 |
1.1 assert
>>> assert 1==1 >>> assert 1==0 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AssertionError
从上面的举例中可以基本了解了 assert 的特点。 assert，翻译过来是“断言”之意。assert 是一句等价于布尔真的判定，发生异常就意味着表达式为假。 assert 的应用情景就有点像汉语的意思一样，当程序运行到某个节点的时候，就断定某个变量的值必然是什 么，或者对象必然拥有某个属性等，简单说就是断定什么东西必然是什么，如果不是，就抛出错误。 |
#!/usr/bin/env Python # coding=utf-8 class Account(object): def __init__(self, number): self.number = number self.balance = 0 def deposit(self, amount): assert amount > 0 self.balance += balance def withdraw(self, amount): assert amount > 0 if amount <= self.balance: self.balance -= amount else: print "balance is not enough."
上面的程序中，deposit() 和 withdraw() 方法的参数 amount 值必须是大于零的，这里就用断言，如果不满足条件就会报错。比如这样来运行： |
if __name__ == "__main__": a = Account(1000) a.deposit(-10)
出现的结果是： |
$ python 21801.py Traceback (most recent call last): File "21801.py", line 22, in <module> a.deposit(-10) File "21801.py", line 10, in deposit assert amount > 0 AssertionError
这就是断言 assert 的引用。什么是使用断言的最佳时机？有文章做了总结： |
如果没有特别的目的，断言应该用于如下情况： • 防御性的编程 • 运行时对程序逻辑的检测 • 合约性检查（比如前置条件，后置条件） • 程序中的常量 • 检查文档 |
不论是否理解，可以先看看，请牢记，在具体开发过程中，有时间就回来看看本教程，不断加深对这些概念的理解，这也是 master 的成就之法。 最后，引用危机百科中对“异常处理”词条的说明，作为对“错误和异常”部分的总结（有所删改）： |
异常处理，是编程语言或计算机硬件里的一种机制，用于处理软件或信息系统中出现的异常状况（即超出程序正常执行流程的某些特殊条件）。
各种编程语言在处理异常方面具有非常显著的不同点（错误检测与异常处理区别在于：错误检测是在正常的程序流中，处理不可预见问题的代码，例如一个调用操作未能成功结束）。某些编程语言有这样的函数：当输入存在非法数据时不能被安全地调用，或者返回值不能与异常进行有效的区别。例如，C 语言中的 atoi 函数（ASCII串到整数的转换）在输入非法时可以返回 0。在这种情况下编程者需要另外进行错误检测（可能通过某些辅助全局变量如 C 的 errno），或进行输入检验（如通过正则表达式），或者共同使用这两种方法。
通过异常处理，我们可以对用户在程序中的非法输入进行控制和提示，以防程序崩溃。
从进程的视角，硬件中断相当于可恢复异常，虽然中断一般与程序流本身无关。
从子程序编程者的视角，异常是很有用的一种机制，用于通知外界该子程序不能正常执行。如输入的数据无效（例如除数是 0），或所需资源不可用（例如文件丢失）。如果系统没有异常机制，则编程者需要用返回值来标示发生了哪些错误。
一段代码是异常安全的，如果这段代码运行时的失败不会产生有害后果，如内存泄露、存储数据混淆、或无效的输出。
Python 语言对异常处理机制是非常普遍深入的，所以想写出不含 try, except 的程序非常困难。
2. 装饰器（扩展）
装饰器 (Decorator) 在 Python 编程中极为常⻅，可轻松实现 Metadata、Proxy、 AOP 等模式。 简单点说，装饰器通过返回包装对象实现间接调⽤，以此来插⼊额外逻辑。 语法看上去和 Java Annotation、C# Attribute 类似，但不仅仅是添加元数据。 |
>>> @check_args ... def test(*args): ... print args
还原成容易理解的⽅式： |
>>> test = check_args(test)
类似的做法，我们在使⽤ staticmethod、classmethod 时就已⻅过。 |
>>> def check_args(func): ... def wrap(*args): ... args = filter(bool, args) ... func(*args) ... ... return wrap!! ! ! # 返回 wrap 函数对象 >>> @check_args! ! ! ! # 解释器执⾏ test = check_args(test) ... def test(*args): ... print args >>> test! ! ! ! ! # 现在 test 名字与 wrap 关联。 <function wrap at 0x108affde8> >>> test(1, 0, 2, "", [], 3)! ! # 通过 wrap(test(args)) 完成调⽤。 (1, 2, 3)
整个过程⾮常简单： • 将目标函数对象 test 作为参数传递给装饰器 check_args。 • 装饰器返回包装函数 wrap 实现对 test 的间接调⽤。 • 原函数名字 test 被重新关联到 wrap，所有对该名字的调⽤实际都是调⽤ wrap。 |
你完全可以把 "@" 当做语法糖，也可以直接使⽤函数式写法。只不过那样不便于代码维护，毕竟 AOP 极⼒避免代码侵⼊。 装饰器不⼀定⾮得是个函数返回包装对象，也可以是个类，通过 __call__ 完成目标调⽤。 |
>>> class CheckArgs(object): ... def __init__(self, func): ... self._func = func ... ... def __call__(self, *args): ... args = filter(bool, args) ... self._func(*args) >>> @CheckArgs! ! ! ! ! ! # ⽣成 CheckArgs 实例。 ... def test(*args): ... print args >>> test! ! ! ! ! ! ! # 名字指向该实例。 <__main__.CheckArgs object at 0x107a237d0> >>> test(1, 0, 2, "", [], 3)! ! ! ! # 每次都是通过该实例的 __call__ 调⽤。 (1, 2, 3)
⽤类装饰器对象实例替代原函数，以后的每次调⽤的都是该实例的 __call__ ⽅法。这种写法有点啰嗦，还得注意避免在装饰器对象上保留状态 |
2.1 Class
为Class 提供装饰器同样简单，⽆⾮是将类型对象做为参数⽽已。 |
>>> def singleton(cls): ... def wrap(*args, **kwargs): ... o = getattr(cls, "__instance__", None) ... if not o: ... o = cls(*args, **kwargs) ... cls.__instance__ = o ... ... return o ... ... return wrap!! ! ! # 返回 wrap 函数，可以看做原 class 的⼯⼚⽅法。 >>> @singleton ... class A(object): ... def __init__(self, x): ... self.x = x >>> A <function wrap at 0x108afff50> >>> a, b = A(1), A(2) >>> a is b True
将 class A 替换成 func wrap 可能有些不好看，修改⼀下，返回 class wrap。 |
>>> def singleton(cls): ... class wrap(cls): ... def __new__(cls, *args, **kwargs): ... o = getattr(cls, "__instance__", None) ... if not o: ... o = object.__new__(cls) ... cls.__instance__ = o ... ... return o ... ... return wrap >>> @singleton ... class A(object): ... def test(self): print hex(id(self)) >>> a, b = A(), A() >>> a is b True >>> a.test() 0x1091e9990
创建继承⾃原类型的 class wrap，然后在 __new__ ⾥⾯做⼿脚就⾏了。 ⼤多数时候，我们仅⽤装饰器为原类型增加⼀些额外成员，那么可直接返回原类型。 |
>>> def action(cls): ... cls.mvc = staticmethod(lambda: "Action") ... return cls >>> @action ... class Login(object): pass >>> Login.mvc() 'Action
这就是典型的 metaprogramming 做法了 |
2.2 参数
参数让装饰器拥有变化，也更加灵活。只是需要两步才能完成：先传参数，后送类型。 |
>>> def table(name): ... def _table(cls): ... cls.__table__ = name ... return cls ... ... return _table >>> @table("t_user") ... class User(object): pass >>> @table("t_blog") ... class Blog(object): pass >>> User.__table__ 't_user' >>> Blog.__table__ 't_blog
只⽐⽆参数版本多了传递参数的调⽤，其他完全相同。 |
User = (table("t_user"))(User)
2.3 嵌套
可以在同⼀目标上使⽤多个装饰器 |
>>> def A(func): ... print "A" ... return func >>> def B(func): ... print "B" ... return func >>> @A ... @B ... def test(): ... print "test" B A
分解⼀下，⽆⾮是函数嵌套调⽤。 |
test = A(B(test))
2.4 functools.wraps
如果装饰器返回的是包装对象，那么有些东⻄必然是不同的。 |
>>> def check_args(func): ... def wrap(*args): ... return func(*filter(bool, args)) ... ... return wrap >>> @check_args def test(*args): ... """test function""" ... print args >>> test.__name__! ! ! # 冒牌货！ 'wrap' >>> test.__doc__! ! ! # ⼭寨货连个说明书都没有！
⼀旦 test 的调⽤者要检查某些特殊属性，那么这个 wrap 就会暴露了。幸好有 functools.wraps。 |
>>> def check_args(func): ... @functools.wraps(func) ... def wrap(*args): ... return func(*filter(bool, args)) ... ... return wrap >>> @check_args def test(*args): """test function""" print args >>> test <function test at 0x108b026e0> >>> test.__name__ 'test' >>> test.__doc__ 'test function' >>> test(1, 0, 2, "", 3) (1, 2, 3)
functools.wraps 是装饰器的装饰器，它的作⽤是将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象， 默认有 __module__、__name__、__doc__，或者通过参数选择。 |
2.5 装饰器都能干嘛？
• AOP: ⾝份验证、参数检查、异常⽇志等等。 • Proxy: 对目标函数注⼊权限管理等。 • Context: 提供函数级别的上下⽂环境，⽐如 Synchronized(func) 同步。 • Caching: 先检查缓存是否过期，然后再决定是否调⽤目标函数。 • Metaprogramming: 这个⾃不必多说了。 • 等等…… |
👑👑👑结束语👑👑👑
