从零开始学python——面向对象开发3

太原理工大学机器人团队20日打卡day11

1、类方法和类属性

1.1类是一个特殊的对象

Python 中 一切皆对象：

class AAA: 定义的类属于 类对象

obj1 = AAA() 属于 实例对象

在程序运行时，类同样 会被加载到内存
在 Python 中，类是一个特殊的对象 —— 类对象
在程序运行时，类对象 在内存中 只有一份，使用 一个类 可以创建出 很多个对象实例
除了封装实例的属性和方法外，类对象 还可以拥有自己的属性和方法
1. 类属性
2. 类方法
通过类名. 的方式可以 访问类的属性 或者 调用类的方法

1.2类属性和实例属性

类属性 就是给 类对象 中定义的属性
通常用来记录 与这个类相关 的特征
类属性不会用于记录 具体对象的特征

实例：为了记录这个类有多少个对象

class Tool(object):

	# 使用赋值语句，定义类属性，记录创建工具对象的总数
	count = 0

	def __init__(self, name):
		self.name = name
		
		# 针对类属性做一个计数+1
		Tool.count += 1

# 创建工具对象
tool1 = Tool("斧头")
tool2 = Tool("榔头")
tool3 = Tool("铁锹")

# 知道使用 Tool 类到底创建了多少个对象?
print("现在创建了 %d 个工具" % Tool.count)

1.3类方法和静态方法

类属性 就是针对 类对象 定义的属性
- 使用 赋值语句 在 class 关键字下方可以定义 类属性
- 类属性 用于记录 与这个类相关 的特征
类方法 就是针对 类对象 定义的方法
- 在 类方法 内部可以直接访问 类属性 或者调用其他的 类方法

语法如下

@classmethod
def 类方法名(cls):
	pass

类方法需要用 修饰器 @classmethod 来标识，告诉解释器这是一个类方法
类方法的 第一个参数 应该是 cls
- 由 哪一个类 调用的方法，方法内的 cls 就是 哪一个类的引用
- 这个参数和 实例方法 的第一个参数是 self 类似
- 提示使用其他名称也可以，不过习惯使用 cls
通过 类名. 调用 类方法，调用方法时，不需要传递 cls 参数
在方法内部
可以通过 cls. 访问类的属性
也可以通过 cls. 调用其他的类方法

示例需求

定义一个 工具类
每件工具都有自己的 name
需求 —— 在类封装一个 show_tool_count 的类方法，输出使用当前这个类，创建的对象个数

@classmethod
def show_tool_count(cls):
	"""显示工具对象的总数"""
	print("工具对象的总数 %d" % cls.count)

在类方法内部，可以直接使用 cls 访问 类属性 或者 调用类方法

1.4静态方法

在开发时，如果需要在类中封装一个方法，这个方法：
- 既 不需要 访问 实例属性 或者调用 实例方法
- 也 不需要 访问 类属性 或者调用 类方法
这个时候，可以把这个方法封装成一个 静态方法

语法如下

@staticmethod
def 静态方法名():
	pass

静态方法 需要用 修饰器 @staticmethod 来标识，告诉解释器这是一个静态方法
通过 类名. 调用 静态方法

class Dog(object):
	
	# 狗对象计数
	dog_count = 0

	@staticmethod
	def run():

		# 不需要访问实例属性也不需要访问类属性的方法
		print("狗在跑...")
	
	def __init__(self, name):
		self.name = name

2、异常

程序在运行时，如果 Python 解释器遇到到一个错误，会停止程序的执行，并且提示一些错误信息，这就是异常
程序停止执行并且提示错误信息 这个动作，我们通常称之为：抛出(raise)异常

2.1捕获异常

在程序开发中，如果 对某些代码的执行不能确定是否正确，可以增加 try(尝试) 来 捕获异常
捕获异常最简单的语法格式：

try:
	尝试执行的代码
except:
	出现错误的处理

try 尝试，下方编写要尝试代码，不确定是否能够正常执行的代码
except 如果不是，下方编写尝试失败的代码

错误类型捕获

在程序执行时，可能会遇到 不同类型的异常，并且需要 针对不同类型的异常，做出不同的响应，这个时候，就需要捕获错误类型了
语法如下：

try:
	# 尝试执行的代码
	pass
except 错误类型1:
	# 针对错误类型1，对应的代码处理
	pass
except (错误类型2, 错误类型3):
	# 针对错误类型2 和 3，对应的代码处理
	pass
except Exception as result:
	print("未知错误 %s" % result)

当 Python 解释器 抛出异常 时，最后一行错误信息的第一个单词，就是错误类型

捕获未知错误

在开发时，要预判到所有可能出现的错误，还是有一定难度的
如果希望程序 无论出现任何错误，都不会因为 Python 解释器 抛出异常而被终止，可以再增加一个 except

语法如下：

except Exception as result:
	print("未知错误 %s" % result)

异常捕获完整语法

在实际开发中，为了能够处理复杂的异常情况，完整的异常语法如下：

提示：

有关完整语法的应用场景，在后续学习中，结合实际的案例会更好理解、

现在先对这个语法结构有个印象即可

try:
	# 尝试执行的代码
	pass
except 错误类型1:
	# 针对错误类型1，对应的代码处理
	pass
except 错误类型2:
	# 针对错误类型2，对应的代码处理
	pass
except (错误类型3, 错误类型4):
	# 针对错误类型3 和 4，对应的代码处理
	pass
except Exception as result:
	# 打印错误信息
	print(result)
else:
	# 没有异常才会执行的代码
	pass
finally:
	# 无论是否有异常，都会执行的代码
	print("无论是否有异常，都会执行的代码")

else 只有在没有异常时才会执行的代码
finally 无论是否有异常，都会执行的代码
之前一个演练的 完整捕获异常 的代码如下

try:
	num = int(input("请输入整数："))
	result = 8 / num
	print(result)
except ValueError:
	print("请输入正确的整数")
except ZeroDivisionError:
	print("除 0 错误")
except Exception as result:
	print("未知错误 %s" % result)
else:
	print("正常执行")
finally:
	print("执行完成，但是不保证正确")

2.2异常的传递

异常的传递 —— 当 函数/方法 执行 出现异常，会 将异常传递 给函数/方法的 调用一方
如果 传递到主程序，仍然 没有异常处理，程序才会被终止

提示

在开发中，可以在主函数中增加 异常捕获
而在主函数中调用的其他函数，只要出现异常，都会传递到主函数的 异常捕获 中
这样就不需要在代码中，增加大量的 异常捕获，能够保证代码的整洁

需求

定义函数 demo1() 提示用户输入一个整数并且返回
定义函数 demo2() 调用 demo1()
在主程序中调用 demo2()

def demo1():
	return int(input("请输入一个整数："))

def demo2():
	return demo1()

try:
	print(demo2())
except ValueError:
	print("请输入正确的整数")
except Exception as result:
	print("未知错误 %s" % result)

2.3抛出 raise 异常

在开发中，除了 代码执行出错 Python 解释器会抛出异常之外
还可以根据 应用程序特有的业务需求主动抛出异常

抛出异常

Python 中提供了一个 Exception 异常类
在开发时，如果满足特定业务需求时，希望抛出异常，可以：
1. 创建一个 Exception 的对象
2. 使用 raise 关键字抛出异常对象

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1、类方法和类属性

1.1类是一个特殊的对象

1.2类属性和实例属性

1.3类方法和静态方法

1.4静态方法

2、异常

2.1捕获异常

2.2异常的传递

2.3抛出 raise 异常

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