Python3.2官方文件翻译--课堂笔记和异常是阶级

简介:

6.7备注

有时喜欢Pasca在“录”和C中“数据体”的数据类型很实用。集合一些数据项。

一个空类定义能够清楚地显示:

class Employee:

pass

john = Employee() # Create an empty employee record

# Fill the fields of the record

john.name = John Doe

john.dept = computer lab

john.salary = 1000

期望得到一个特殊抽象对局类型的python代码块能够传递给类。

这个类能够模仿那种数据类型方法。比如。假设你有个从文件对象格式化数据的函数,你能定义一个包括方法readreadline的方法来获得数据,然后把它作为一个參数传递给他。

实例方法对象也有很多属性:m.__self_是一个包括方法m()的梳理对象,而且m._func_是和该方法相应的函数对象。

 

6.8 异常也是类 

 

用户定义的异常也能够被类定义。用这样的机制能够实现扩展异常的扩展。

这里有两个合法(语法)形式来抛出语句:

raise Class

raise Instance

在第一种形式中,Class必须是type的一个实例或者类继承了它。第一种形式是以下的便捷方式:

raise Class()

在异常中的类和一个异常是能够兼容,这里的异常是指同一个类或者是一个基类(可是不能反过来说-遍历派生类的异常语句不能和基类相兼容)比如,接下来将依照顺序打印BCD

 

 

注意假设异常语句进行翻转(except在前),它将会打印出BBB-第一次见面会引发异常声明。

打印出的信息未经处理的时候,异常错误,异常类的名字打印。

随之而来的是分号和空间格,最后一种方法是使用内置反过来 - 对于串的实例







本文转自mfrbuaa博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5048754.html,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
1天前
|
XML 前端开发 数据格式
BeautifulSoup 是一个 Python 库,用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据
BeautifulSoup 是 Python 的一个库,用于解析 HTML 和 XML 文件,即使在格式不规范的情况下也能有效工作。通过创建 BeautifulSoup 对象并使用方法如 find_all 和 get,可以方便地提取和查找文档中的信息。以下是一段示例代码,展示如何安装库、解析 HTML 数据以及打印段落、链接和特定类名的元素。BeautifulSoup 还支持更复杂的查询和文档修改功能。
6 1
|
1天前
|
Python Windows
python中的异常与模块
python中的异常与模块
8 1
|
2天前
|
数据采集 NoSQL 中间件
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
8 0
|
2天前
|
存储 数据采集 数据库
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
6 0
|
4天前
|
监控 Python
Python中精通异常日志记录
Python中精通异常日志记录
9 0
|
4天前
|
缓存 数据处理 Python
python读取文件到缓存
python读取文件到缓存
10 1
|
4天前
|
存储 数据挖掘 Python
Python技术分享:实现选择文件或目录路径的方法
Python技术分享:实现选择文件或目录路径的方法
15 2
|
5天前
|
前端开发 JavaScript Python
使用Python读取本地行情csv文件,做出web网页画出K线图实现案例
【5月更文挑战第4天】使用Python绘制K线图的步骤:1) 安装pandas, matplotlib和Flask;2) 用pandas读取CSV文件并处理数据;3) 创建Flask应用,渲染包含K线图数据的HTML;4) 编写HTML,使用ECharts库绘制K线图。
23 0
|
7天前
|
Java 开发者 索引
Python基础语法:类笔记
本篇博文是把自己在学习python类的过程中自己理解和笔记,一点一点总结的写出出来,做一个总结,加深对面向对象编程的理解。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
Python用KNN(K-近邻)回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
Python用KNN(K-近邻)回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化