Python基础7——模块2 字节类型异常处理

1.模块（类库）基础知识

1.1 模块分类
- 内置模块：Python内部提供的功能
  - 如sys模块、os模块
  - 面试题
    - 列举常用的内置模块：json time os sys
- 第三方模块：开发者写好，但需要下载后安装使用
  - 安装方法1：pip包管理工具【推荐】
    - 安装指令：pip install package_name，如pip install xlrd
    - Windows环境下提前把pip.exe路径添加到环境变量中
    - 升级pip工具：python36 -m pip install --upgrade pip
    - 安装完成后，如果导入不成功可重启Pycharm；如果还报错，大概是安装错了
  - 安装方法2：源码安装
    - 下载源码压缩包，格式：*.zip *.tar.gz
    - 解压后在终端进入源码包所在路径
    - 执行：python setup.py build【编译】
    - 执行：python setup.py install【安装】
    - 安装路径：C:\Python36\Lib\site-package【Windows下第三方模块专用目录】
- 自定义模块：写代码时由于代码量太多，将部分代码提取成模块，实际上就是个py文件
  - 定义模块时可以把一个py文件或一个文件夹（包）当做一个模块，以方便以后其他py文件的调用
  - 对于包的定义：
    - Python2：文件中必须有__init__.py
    - Python3：不需要__init__.py，但推荐以后写代码时都要加上__init__.py
  - 示例
```
# ./src/page.py
    def func(arg):
        print(arg)
# ./run.py
from src import page
page.func('alex')
```

1.2 模块的调用

示例1

# 创建models_test.py，内有函数f1()和f2()的定义
def f1():
    print(123)
def f2():
    print(456)

# 在导入其他模块.py中调用f1()和f2()
import models_test

models_test.f1()
models_test.f2()

示例2

# lizhongwei.py
def show():
    print('我是张三')
def func():
    pass
print(456)

# 1.模块.py
# 导入模块 加载模块中所有内容到内存
import lizhongwei
print(123)
# 调用模块中的函数
lizhongwei.func()

# 导入模块
from lizhongwei import func, show
from lizhongwei import func
from lizhongwei import show
from lizhongwei import *
func()
show()


# 导入模块 起别名 防止导入的函数名与当前py文件中的函数名相同
from lizhongwei import func as f
def func():
    print(111)
func()
f()

总结1:import导入
- import 模块1 模块1.函数()
- import 模块1.模块2.模块3 模块1.模块2.模块3.函数()
- 特殊：import 文件夹本质上是加载了文件夹中的__init__.py文件
```
# ./run.py
import src # 内部加载__init__.py
from src import * # 内部引入__init__.py中的内容
jd.f1() # 报错，只能使用__init__.py中的内容
```
总结2:from xx import xx导入
- form 模块.模块 import 函数函数()
- from 模块.模块 import 函数 as 别名别名()
- from 模块.模块 import * *表示所有函数1() 函数2()
- from 模块 import 模块 as m m.函数()
总结3:相对导入【不推荐】
- from . import utils
- from .. import utils
示例3

# 假设目录结构为
- lizhong
  - commons
    - pdd.py
  - jd.py
  - tb.py
- 包.py

from lizhong import jd
jd.f1()

from lizhong.jd import f1
f1()

from lizhong.commons.pdd import f1
f1()

总结
- 模块和要执行的py文件（如run.py）在同一目录且需要模块中的很多功能时，推荐用：import 模块
- 其他推荐：from 模块1 import 模块2 模块2.函数()
- 其他推荐：from 模块1.模块2 import 函数函数()
注意：sys.path的作用
示例4：从当前项目的lib包中导入page.py

# 方法1：由于lib包在s21test项目根路径下，可直接导入
from lib import page

# 方法2：将lib包加入到sys.path中
import sys
sys.path.append('/Users/zhujialing/Desktop/code/python/python开发21天入门/file/s21test/lib')
import page  # 此时pycharm中会标注红色下滑曲线，但运行不会报错

示例5：同一段代码在命令行下运行会报错，但在pycharm中运行不会报错，因为pycharm会将当前项目路径(/Users/zhujialing/Desktop/code/python/python开发21天入门/file/s21test)加到sys.path中
- 如何避免命令行报错？将项目路径加入到sys.path中即可
```
import client
import x
print('Run模块')
```
- 注意：将当前脚本的默认运行目录加到sys.path中
示例6
- Python文件和文件夹的命名不能与导入的模块名称相同，否则就会直接在当前目录中查找，因为Pycharm会将项目目录放入sys.path中

1.3 __file__导入与应用
- 1.值分析
```
print(__file__)
```
  - Pycharm中打印的是当前脚本的绝对路径
  - MacOS命令行下打印的是当前脚本的绝对路径
  - Windows10命令行下打印的结果要参考执行脚本时后方的参数（即python后接的参数），可以是绝对路径，也可以是相对路径
  - 小结
    - __file__变量保存了当前脚本的路径，它可以在脚本或模块中使用，以访问当前文件的完整路径
    - 该功能在需要动态获取脚本路径的场景中非常有用，比如在读取配置文件、日志文件或需要基于脚本位置执行其他操作时
- 2.应用：本机模块代码拷贝其他机器仍能正常运行
```
import sys
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
```
1.4 主文件

2.os模块

os.mkdir() 创建目录，用的不多，无法递归创建子目录

import os
os.mkdir('./file/db')
file_path = r'./file/db/user.txt'
with open(file_path, mode='w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('hello')

os.makedirs() 创建目录，递归生成多级目录，使用的多

import os
file_path = r'./file/db/dbb/xx/user.txt'
file_folder = os.path.dirname(file_path) # 获取文件的上级目录
if not os.path.exists(file_folder): # 检查上级目录是否存在
    os.makedirs('./file/db/dbb/xx')
with open(file_path, mode='w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('hello')

os.path.join()
os.path.dirname()
os.path.abspath()
os.path.exists()
os.stat('文件路径')
os.listdir()
os.walk()
os.rename(path)

import os
os.rename('./file/db', './file/bb') # 目录重命名

3.sys模块

sys.path
- Python程序在导入模块时，会在安装路径下去寻找模块的位置，查找的具体路径会按照列表sys.path中的路径逐个查找
- 导入的模块默认会到Python安装目录的Lib目录中找
- 第三方模块到Lib/site-packages目录中找
```
import sys
for i in sys.path:
    print(i)
```
- sys.path.append(r'D:\code')
  - 假设路径'D:\code'下有自定义模块，该指令会将会将对应目录加入到Python默认的模块查找路径中
  - 这样'D:\code'下的模块就可以直接import了

4.json模块

序列化
- 其他数据类型转为json类型
反序列化
- json类型转为其他数据类型
json数据类型的特征
- 是一个特殊的字符串【长得像列表/字典/字符串/数字/真假】
- 最外层必须是一个列表或字典
- 如果包含字符串，必须是双引号""
  - 只有Python中字符串可以用单引号，其他语言都是双引号
- 爬虫用的比较多
- 优点：所有语言通用
- 缺点：只能序列化基本数据类型 list/dict/int

常用函数

1.dumps()

序列化：将Python的值转换为json格式的字符串

v = [12, 3, 4, {'k1': 'v1'}, True, 'hello']
import json
v1 = json.dumps(v)
print(v1) # 单引号全变成双引号
# [12, 3, 4, {"k1": "v1"}, true, "hello"]
v = [{1, 2, 3}, True]
print(json.dumps(v)) # 报错 集合不是可序列化对象

注意中文

v = {'k1': 'alex', 'k2': '张三'}
import json
val = json.dumps(v)
print(val) # Unicode对照表 {"k1": "alex", "k2": "\u5f20\u4e09"}

v = {'k1': 'alex', 'k2': '张三'}
import json
val = json.dumps(v, ensure_ascii=False)
print(val) # {"k1": "alex", "k2": "张三"}

2.loads()

反序列化：将json格式的字符串转换成Python的数据类型

v2 = '["alex", 123]'
print(type(v2))
v3 = json.loads(v2)
print(v3, type(v3))
# <class 'str'>
# ['alex', 123] <class 'list'>

3.dump()

将Python对象转换为字符串或字节流，以便存储到文件、数据库或通过网络发送

v = {'k1': 'alex', 'k2': '张三'}
f = open('./file/x.txt', mode='w', encoding='utf-8')
val = json.dump(v, f) # 序列化v并写入到文件x.txt中
print(val)
f.close()

4.load()

读取json文件中内容到内存，加载为Python对象

v = {'k1': 'alex', 'k2': '张三'}
f = open('./file/x.txt', mode='r', encoding='utf-8')
data = json.load(f)
f.close()
print(data, type(data))

+-------------------+---------------+
| Python            | JSON          |
+===================+===============+
| dict              | object        |
+-------------------+---------------+
| list, tuple       | array         |
+-------------------+---------------+
| str               | string        |
+-------------------+---------------+
| int, float        | number        |
+-------------------+---------------+
| True              | true          |
+-------------------+---------------+
| False             | false         |
+-------------------+---------------+
| None              | null          |
+-------------------+---------------+

5.pickle模块

序列化
- 其他数据类型转为pickle类型
反序列化
- pickle类型转为其他数据类型
pickle数据类型的特征
- 是一个字节码
- 优点：python中除socket外所有的东西都能被序列化
- 缺点：序列化的内容只有python可以识别

常用函数

1.dumps()

import pickle

v = {1, 2, 3, 4}
val = pickle.dumps(v)
print(val) # b'\x80\x04\x95\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8f\x94(K\x01K\x02K\x03K\x04\x90.'

def f1():
    print('f1')

v1 = pickle.dumps(f1)
print(v1) # b'\x80\x04\x95\x13\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x08__main__\x94\x8c\x02f1\x94\x93\x94.'

2.loads()

data = pickle.loads(val)
print(data, type(data)) # {1, 2, 3, 4} <class 'set'>

v2 = pickle.loads(v1)
print(v2)
v2()
# <function f1 at 0x144c56480>
# f1

3.dump()

v = {1, 2, 3, 4}
f = open('./file/x.txt', mode='w', encoding='utf=8')
val = pickle.dump(v, f)
f.close()
print(val)
# TypeError: write() argument must be str, not bytes
# 报错：写入时应当写入字节码

v = {1, 2, 3, 4}
f = open('./file/x.txt', mode='wb')
val = pickle.dump(v, f)
f.close()
print(val) # None

4.load()

f = open('./file/x.txt', mode='rb')
data = pickle.load(f)
f.close()
print(data) # {1, 2, 3, 4}

字节类型

v1 = '张三'称为字符串类型，内部是Unicode编码，共4B
v2 = v1.encode('utf-8') 称为字节（bytes）类型
上述pickle模块在执行时得到的形如b'......'，就是将Unicode经过某种编码方式压缩之后的0101...

f = open('./file/x.txt', mode='wb')
data = 'hello'.encode('utf-8')
print(data, type(data)) # b'hello' <class 'bytes'>
f.write(data)
f.close()

v = {1, 2, 3, 4}
val = pickle.dumps(v)
print(val, type(val)) # 字节类型
# b'\x80\x04\x95\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8f\x94(K\x01K\x02K\x03K\x04\x90.' <class 'bytes'>
v = [11, 22, 33]
import json
va = json.dumps(v)
print(va, type(va)) # 字符串类型
# [11, 22, 33] <class 'str'>

6.异常处理

基本结构

try:
    python_code
except Exception as e:
    print("操作异常!")

import requests
try:
    ret = requests.get("http://www.google.com")
    print(ret.text)
except Exception as e:
    print("请求异常!")

案例分析

def func(a):
    try:
        a.strip()
    except Exception as e:
        print('处理失败')
    return 123
v = func('alex')
print(v)
v = func([11, 22, 33])
print(v)

def func(a):
    try:
        return a.strip()
    except Exception as e:
        pass
    return False
v = func('alex ')
if not v:
    print('函数执行失败')
else:
    print('结果是', v)

练习题

# 1.写函数，函数接收一个列表，请将列表中的元素每个都加100
def func(data):
    result = []
    for item in data:
        if item.isdecimal():
            result.append(int(item) + 100)
    return result

# 2.写函数接收一个列表，列表中都是url，请访问每个地址并获取结果。
import requests
def func1(url_list):
    result = []
    try:
        for url in url_list:
            response = requests.get(url)
            result.append(response.text)
    except Exception as e: # 抛出异常后for循环强行结束，result中只有baidu的结果
        pass
    return result

def func2(url_list): 
    result = []
    for url in url_list:
        try:
            response = requests.get(url)
            result.append(response.text)
        except Exception as e: # 抛出异常后for循环继续，result中有baidu/google/bing的结果
            pass
    return result
    
func1(['http://www.baidu.com','http://www.google.com','http://www.bing.com'])
func2(['http://www.baidu.com','http://www.google.com','http://www.bing.com'])

posted @ 2025-01-29 10:43 pycoder_666 阅读(39) 评论(0) 收藏举报

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