try...except的使用和read,readline,readlines
1,最简单的使用try except
多分支:被监测代码块抛出的异常有多种可能性,并且我们需要针对每一种异常类型都定制专门的处理逻辑
try:
print('====>>1')
# nameasdf
print('====>>2')
l = [1,2,3]
# l[100]
print('====>>3')
d = {}
d['name']
print('====>>4')
except NameError as e:
print('--NameError-->(%s)--'%(e),e)
except IndexError as e:
print('--IndexError---->', e)
except KeyError as e:
print('--KeyError---->', e)
else: # 只用不报错才执行这个
print('======>> after code')
finally: # 无论是否报错都要执行这个
print('======>> finally code')
输出:
====>>1
====>>2
====>>3
--KeyError----> 'name'
======>> finally code
2, 万能异常 Exception,被监测的代码块抛出的异常有多种可能性,并且我们针对所有的异常类型都只用一种处理逻辑就可以了,那就使用 Exception
try:
print('====>>1')
# name
print('====>>2')
l = [1,2,3]
l[100]
print('====>>3')
d = {}
d['name']
print('====>>4')
except Exception as e:
print('异常发生了: ',e)
输出:
====>>1
====>>2
异常发生了: list index out of range
3, 普通异常判断和万能异常结合使用
try:
print('====>>1')
# name
print('====>>2')
l = [1,2,3]
l[100]
print('====>>3')
d = {}
d['name']
print('====>>4')
except NameError as e:
print('--NameError ---->',e)
except IndexError as e:
print('--IndexError ---->', e)
except KeyError as e:
print('--KeyError ---->', e)
except Exception as e:
print('Exception 统一处理方法: ',e)
else:
print('在被监测的代码块没有发生异常时执行')
finally:
print('不管被监测的代码块有无发生异常都会执行')
输出:
====>>1
====>>2
--64----> list index out of range
不管被监测的代码块有无发生异常都会执行
4, stopIteration异常
a.txt文件如下:
aaa
bbb
ccc
ddd
eee
fff
try:
f = open('a.txt','r',encoding='utf-8')
print('第1行',next(f),end='')
print('第2行',next(f),end='')
print('第3行',next(f),end='')
print('第4行',next(f),end='')
print('第5行',next(f),end='')
print('第6行',next(f),end='')
print('第7行',next(f),end='')
print('第8行',next(f),end='\n')
print('第9行',next(f),end='\n') #StopIteration 行数超出了打印的数量
print('第三方收到')
except StopIteration:
print('出错了啊')
finally:
print('结束了finally')
f.close()
输出:
第1行 aaa
第2行 bbb
第3行 ccc
第4行 ddd
第5行 eee
第6行
第7行
第8行 fff
出错了啊
结束了finall
5, 主动出发异常 raise 异常类型(值)
class People:
def __init__(self,name,age):
if not isinstance(name,str):
raise TypeError('名字必须是str类型')
if not isinstance(age,int):
raise NameError('年龄必须是int类型')
self.name = name
self.age = age
p = People('无法第三方','25')
输出:
Traceback (most recent call last):
File "D:/python3.64/sss/python_note/面向对象/asd.py", line 14, in <module>
p = People('无法第三方','25')
File "D:/python3.64/sss/python_note/面向对象/asd.py", line 11, in __init__
raise NameError('年龄必须是int类型')
NameError: 年龄必须是int类型
6, 自定义异常类型
class MyException(BaseException):
def __init__(self,msg):
super(MyException,self).__init__()
self.msg = msg
def __str__(self):
return "<%s>" %self.msg
raise MyException('我自己的异常类型')
输出:
Traceback (most recent call last):
File "D:/python3.64/sss/python_note/面向对象/asd.py", line 15, in <module>
raise MyException('我自己的异常类型')
__main__.MyException: <我自己的异常类型>
7, assert 断言,判断为False 报错
assert 1==11,'assert buziasd 你好啊'
输出:
Traceback (most recent call last):
File "D:/python3.64/sss/python_note/面向对象/asd.py", line 20, in <module>
assert 1==11,'assert buziasd 你好啊'
AssertionError: assert buziasd 你好啊
#_*_ encoding: utf-8 _*_ @author: ty hery 2019/9/4
try:
with open("python面试必看问题合集.txt", "r",encoding='gbk') as fh, open("python面试必看问题合集2.txt", 'w', encoding='utf-8') as f:
# f.write(fh.read())
# for line in fh: # fh 是 <_io.TextIOWrapper name='python面试必看问题合集.txt' mode='r' encoding='gbk'>对象 <class '_io.TextIOWrapper'>
# print(type(fh),'<line: >',line,'---line---',type(line)) # type(line)是字符串
# print('一行: ',fh.readline(),type(fh.readline())) # fh.readline() 读取一行内容,字符串类型
print('所有行: ',fh.readlines(),type(fh.readlines())) # fh.readlines() 读取所有行内容,把所有的行放入列表中,字典类型
except IOError:
print ("Error: 没有找到文件或读取文件失败")
except UnicodeDecodeError:
print('编码错误')
else: # 只有在try正常执行完,不报错才执行
print ("-------------内容写入文件成功--------------------")
fh.close()
finally: # 无论try是否正常执行完,都会执行
print('结束了')
- 文件: python面试必看问题合集.txt
******************Python面试必须要看的16个问题*******************
（一）.Python是如何进行内存管理的？
答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
⒈对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
一个对象分配一个新名称
将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
使用del语句对对象别名显示的销毁
引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
⒉垃圾回收
当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，
因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
⒊内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
（二）什么是lambda函数？它有什么好处?
答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数
lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数
lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)
（三）Python里面如何实现tuple和list的转换？
答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型
（四）请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素
答：
1. 使用set函数，set(list)
2. 使用字典函数，
>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
>>> b={}
>>>b=b.fromkeys(a)
>>>c=list(b.keys())
>>> c
（五）编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断
a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a.sort()
last=a[-1]
for i inrange(len(a)-2,-1,-1):
if last==a:
del a
else:last=a
print(a)
（六）Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）
答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}
深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}
（七）介绍一下except的用法和作用？
答：try…except…except…[else…][finally…]
执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。
如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。
try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行
如果存在finally语句，最后总是会执行。
（八）Python中pass语句的作用是什么？
答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass
（九）介绍一下Python下range()函数的用法？
答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中
（十）如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？
答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，
格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量）
>>> import re
>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))
colour socks and colourshoes
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))
colour socks and redshoes
subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量
（十一）Python里面match()和search()的区别？
答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。
re模块中re.search(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。
>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
None
>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
(2, 7)
（十二）用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？
答：术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )
例如:
test
<.*> :
test
<.*?> :
（十三）Python里面如何生成随机数？
答：random模块
随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b
random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。
随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数
random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。
（十四）有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？
答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告
Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查
（十五）如何在一个function里面设置一个全局的变量？
答：解决方法是在function的开始插入一个global声明：
def f()
global x
（十六）单引号，双引号，三引号的区别
答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释
如果要表示Let’s go 这个字符串
单引号：s4 = ‘Let\’s go’
双引号：s5 = “Let’s go”
s6 = ‘I realy like“python”!’
这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了
*******************python面试常见的25个问题****************
1. 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比
下面是一些关键点：
Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。
Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。
Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。
numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。
Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
为什么提这个问题：如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。
3.什么是pickling和unpickling？
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。
反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
6.有哪些工具可以帮助debug或做静态分析？
PyChecker是一个静态分析工具，它不仅能报告源代码中的错误，并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具。
9.参数按值传递和引用传递是怎样实现的？
Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。
20.Python中的docstring是什么？
Python中文档字符串被称为docstring，它在Python中的作用是为函数、模块和类注释生成文档。
https://files-cdn.cnblogs.com/files/heris/try_except%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8.rar
try:
print('====>>1')
# name
print('====>>2')
l = [1,2,3]
# l[100]
print('====>>3')
d = {}
d['name']
print('====>>4')
except NameError as e:
print('------>',e)
except IndexError as e:
print('------>', e)
except KeyError as e:
print('------>', e)
except Exception as e:
print('统一处理方法: 这个要放到最后,否则她把前面的真实反映异常的except问题挤掉了相当于if,elif,elif 最后的else ',e)
else:
print('在被监测的代码块没有发生异常时执行')
finally:
print('不管被监测的代码块有无发生异常都会执行')
print('======>> after code')
主动出发异常 raise 异常类型(值)
class People:
def __init__(self,name,age):
if not isinstance(name,str):
raise TypeError('名字必须是str类型')
if not isinstance(age,int):
raise TypeError('年龄必须是int类型')
self.name = name
self.age = age
p = People('无法第三方','25')
自定义异常类型
class MyException(BaseException):
def __init__(self,msg):
super(MyException,self).__init__()
self.msg = msg
def __str__(self):
return "<%s>" %self.msg
raise MyException('我自己的异常类型')
断言
info = {}
info['name'] = 'egon'
# info['age'] = 18
assert ( 'name' in info) and ('age' in info),('assert buziasd 是打发的撒发')
''''
写入自己的博客中才能记得长久
