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')
来源：https://www.cnblogs.com/wcx666/p/9725167.html