python中创建实体类给实体类中对象赋值

一、面向对象

（一）基本概念

（1）面向对象编程 —— Object Oriented Programming 简写 OOP

（2）面向对象三大特性

1. 封装 根据 职责 将 属性 和 方法封装 到一个抽象的 类 中

• 定义类的准则

1. 封装 是面向对象编程的一大特点
2. 面向对象编程的 第一步 —— 将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中
3. 外界 使用 类 创建 对象，然后 让对象调用方法
4. 对象方法的细节 都被 封装 在 类的内部

2. 继承实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写

• 设计类的技巧
• 子类针对自己特有的需求，编写特定的代码

3. 多态 不同的 子类对象 调用相同的 父类方法，产生不同的执行结果

• 多态 可以 增加代码的灵活度
• 以 继承 和 重写父类方法 为前提
• 是调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计

（二）面相过程 和 面相对象

（1）面相过程 —— 怎么做？

1. 把完成某一个需求的 所有步骤 从头到尾 逐步实现
2. 根据开发需求，将某些 功能独立 的代码 封装 成一个个 函数
3. 最后完成的代码，顺序地调用 不同的函数

特点

1. 注重 步骤与过程，不注重职责分工
2. 若需求复杂，则代码复杂
3. 开发复杂项目，没有固定的套路，开发难度很大！

（2）面向对象 —— 谁来做？

根据 职责 在 一个对象中 封装 多个方法

1. 在完成某一个需求前，首先确定 职责 —— 要做的事情（方法）
2. 根据 职责 确定 对象，在 对象 内部封装 方法（多个）
3. 最后完成的代码，顺序地让 不同的对象 调用 不同的方法

特点

1. 注重 对象和职责，不同的对象承担不同的职责
2. 更加适合应对复杂的需求变化，是专门应对复杂项目开发，提供的固定套路

二、类和对象

（一）类和对象的概念

（1）类

• 类 是对一群具有 相同特征 或者 行为 的事物的统称，抽象的，不能直接使用

• 特征 被称为 属性
• 行为 被称为 方法

• 类 就相当于 模板， 负责创建对象的

（2）对象

• 对象 是 由类创建出来的一个具体存在，可以直接使用
• 由 哪一个类 创建出来的 对象，就拥有在 哪一个类 中定义的：

• 属性
• 方法

开发中，应该 先有类，再有对象

1. 在 对象的方法内部，是可以 直接访问对象的属性 的
2. 同一个类 创建的 多个对象 之间，属性 互不干扰！

（二）类和对象的关系

• 类是模板，对象 是根据 类 创建出来的， 先有类，再有对象
• 类 只有一个，而 对象 可以有多个

• 不同的对象 之间 属性 可能会各不相同

• 类 中定义了什么 属性和方法，对象 中就有什么属性和方法，不可能多，也不可能少

（三）类的设计

设计一个类，需满足以下三个要素：

1. 类名 满足大驼峰命名法
2. 属性 ：这类事物具有什么样的特征
3. 方法 ：这类事物具有什么样的行为

大驼峰命名法

1. 每个单词首字母大写
2. 单词之间没有下划线

（四）类的属性和方法的确定

• 对 对象的特征描述，可定义为 属性
• 对象具有的行为（动词），可定义为 方法

需求中未涉及的属性或者方法在设计类时，不需要考虑

三、类属性和类方法

（一）类的结构

（1）术语 —— 实例

1. 使用面相对象开发，第 1 步 是设计 类
2. 使用 类名() 创建对象，创建对象 有两步：

• 在内存中为对象 分配空间
• 调用初始化方法 __init__ 为 对象初始化

3. 对象创建后，内存 中就有了一个对象的 实实在在 的存在 —— 实例

会把：

1. 创建出来的 对象 叫做 类 的 实例
2. 创建对象的 动作 叫做 实例化
3. 对象的属性 叫做 实例属性
4. 对象调用的方法 叫做 实例方法

在程序执行时：

1. 对象各自拥有自己的 实例属性
2. 调用对象方法，可以通过 self.

• 访问自己的属性
• 调用自己的方法

结论

• 每一个对象 都有自己 独立的内存空间，保存各自不同的属性
• 多个对象的方法，在内存中只有一份，在调用方法时，需要把对象的引用 传递到方法内部

（2）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

（二）类属性和实例属性

（1）概念和使用

• 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

（2）属性的获取机制

• 在 Python 中 属性的获取 存在一个 向上查找机制
• 因此，要访问类属性有两种方式：

1. 类名.类属性
2. 对象.类属性 （不推荐）

注：

• 如果使用 对象.类属性 = 值 赋值语句，只会 给对象添加一个属性，而不会影响到 类属性的值

（三）类方法和静态方法

（1）类方法

• 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

3. 通过 类名. 调用 类方法，调用方法时，不需要传递 cls 参数
4. 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

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

（2）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

@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

四、面相对象基础语法

（一） dir 内置函数

在 Python 中可以使用以下两个方法验证：

1. 在 标识符 / 数据 后输入一个 .，然后按 TAB 键，iPython 会提示该对象能够调用的 方法列表
2. 使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据，可以查看对象内的 所有属性及方法

提示 __方法名__ 格式的方法是 Python 提供的 内置方法 / 属性，稍后会给大家介绍一些常用的 内置方法 / 属性

方法名	类型	作用
__new__	方法	创建对象时，会被 自动 调用
__init__	方法	对象被初始化时，会被 自动 调用
__del__	方法	对象被从内存中销毁前，会被 自动 调用
__str__	方法	返回对象的描述信息，print 函数输出使用

（二）定义简单的类（只包含方法）

面向对象 是 更大 的 封装，在 一个类中 封装 多个方法，这样 通过这个类创建出来的对象，就可以直接调用这些方法了！

（1）定义只包含方法的类

• 在 Python 中要定义一个只包含方法的类，语法格式如下：

class 类名:

    def 方法1(self, 参数列表):
        pass
    
    def 方法2(self, 参数列表):
        pass

• 方法 的定义格式和之前学习过的函数 几乎一样
• 区别在于第一个参数必须是 self

注意：类名 的 命名规则 要符合 大驼峰命名法

（2）创建对象

• 当一个类定义完成之后，要使用这个类来创建对象，语法格式如下：

对象变量 = 类名()

（3）引用概念的强调

在面向对象开发中，引用的概念是同样适用的！

• 在 Python 中使用类 创建对象之后，变量中 记录的是 对象在内存中的地址
• 使用 print 输出 对象变量，默认情况下，是能够输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）

提示：在计算机中，通常使用 十六进制 表示 内存地址

• 十进制 和 十六进制 都是用来表达数字的，只是表示的方式不一样
• 十进制 和 十六进制 的数字之间可以来回转换

• %d 可以以 10 进制 输出数字
• %x 可以以 16 进制 输出数字

（三）方法中的 self 参数

（1）给对象增加属性

• 在 Python 中，要 给对象设置属性，非常的容易，但是不推荐使用

• 因为：对象属性的封装应该封装在类的内部

• 只需要在 类的外部的代码 中直接通过 . 设置一个属性即可

注意：这种方式虽然简单，但不推荐使用！

（2）使用 self 在方法

由 哪一个对象 调用的方法，方法内的 self 就是 哪一个对象的引用

• 在类封装的方法内部，self 就表示 当前调用方法的对象自己
• 调用方法时，不需要传递 self 参数
• 在方法内部

• 可以通过 self. 访问对象的属性
• 也可以通过 self. 调用其他的对象方法

• 在 类的外部，通过 变量名. 访问对象的 属性和方法
• 在 类封装的方法中，通过 self. 访问对象的 属性和方法

（四）初始化方法

（1）在类的外部给对象增加属性

提示

• 在开发中，不推荐在 类的外部 给对象增加属性

• 如果在运行时，没有找到属性，程序会报错

• 对象应该包含有哪些属性，应该 封装在类的内部

（2）初始化方法

• 当使用 类名() 创建对象时，会 自动 执行以下操作：

1. 为对象在内存中 分配空间 —— 创建对象
2. 为对象的属性 设置初始值 —— 初始化方法(init)

• 这个 初始化方法 就是 __init__ 方法，__init__ 是对象的内置方法

__init__ 方法是 专门 用来定义一个类 具有哪些属性的方法！

（3）在初始化方法内部定义属性

• 在 __init__ 方法内部使用 self.属性名 = 属性的初始值 就可以 定义属性
• 定义属性之后，再使用该类创建的对象，都会拥有该属性

（4）改造初始化方法 —— 初始化的同时设置初始值

• 在开发中，若希望在 创建对象的同时，就设置对象的属性，可以对 __init__ 方法进行 改造

1. 把希望设置的属性值，定义成 __init__ 方法的参数
2. 在方法内部使用 self.属性 = 形参 接收外部传递的参数
3. 在创建对象时，使用 类名(属性1, 属性2...) 调用

（四）内置方法和属性

方法名	类型	作用
__del__	方法	对象被从内存中销毁前，会被 自动 调用
__str__	方法	返回对象的描述信息，print 函数输出使用

（1） __del__ 方法

• Python 中
• 当使用 类名() 创建对象时，为对象 分配完空间后，自动 调用 __init__ 方法
• 当一个 对象被从内存中销毁 前，会 自动 调用 __del__ 方法
• 应用场景

• __init__ 改造初始化方法，可以让创建对象更加灵活
• __del__ 如果希望在对象被销毁前，再做一些事情，可以考虑一下 __del__ 方法

• 生命周期

• 一个对象从调用 类名() 创建，生命周期开始
• 一个对象的 __del__ 方法一旦被调用，生命周期结束
• 在对象的生命周期内，可以访问对象属性，或者让对象调用方法

（2）__str__ 方法

• 在 Python 中，使用 print 输出 对象变量，默认情况下，会输出这个变量 引用的对象 是 由哪一个类创建的对象，以及 在内存中的地址（十六进制表示）

注意：__str__ 方法必须返回一个字符串

五、面向对象中的私有属性和私有方法

（一）应用场景及定义方式

（1）应用场景

• 对象 的 某些属性或方法 可能只希望 在对象的内部被使用，而 不希望在外部被访问到
• 私有属性 就是 对象 不希望公开的 属性
• 私有方法 就是 对象 不希望公开的 方法

（2）定义方式

• 在 定义属性或方法时，在 属性名或者方法名前 增加 两个下划线

（二）伪私有属性和私有方法

Python 中，并没有 真正意义 的 私有

• 在给 属性、方法 命名时，实际是对 名称 做了一些特殊处理，使得外界无法访问到
• 处理方式：在 名称 前面加上 _类名 => _类名__名称

私有属性，外部不能直接访问到

私有方法，外部不能直接调用

六、单例

（一）单例设计模式

• 设计模式

• 设计模式 是 前人工作的总结和提炼，都是针对 某一特定问题 的成熟的解决方案
• 使用 设计模式 是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性

• 单例设计模式

• 目的 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有 唯一的一个实例
• 每一次执行 类名() 返回的对象，内存地址是相同的

（二）__new__ 方法

• 使用 类名() 创建对象时，Python 的解释器 首先 会 调用 __new__ 方法为对象 分配空间
• __new__ 是一个 由 object 基类提供的 内置的静态方法，主要作用：

• 在内存中为对象 分配空间
• 返回 对象的引用

• Python 的解释器获得对象的 引用 后，将引用作为 第一个参数，传递给 __init__ 方法

重写 __new__ 方法 的代码非常固定！

• 重写 __new__ 方法 一定要 return super().__new__(cls)
• 否则 Python 的解释器 得不到 分配了空间的 对象引用，就不会调用对象的初始化方法
• 注：__new__ 是一个静态方法，在调用时需要 主动传递 cls 参数

示例代码

class 类名(object):

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # 如果不返回任何结果，
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self):
       pass

py = 类名()

print(py)

（3）Python 中的单例

• 单例 —— 让 类 创建的对象，在系统中 只有唯一的一个实例

1. 定义一个 类属性，初始值是 None，用于记录 单例对象的引用
2. 重写 __new__ 方法
3. 如果 类属性 is None，调用父类方法分配空间，并在类属性中记录结果
4. 返回 类属性 中记录的 对象引用

八、继承

（一）单继承

（1）继承的概念

让子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性

（2）继承的语法

class 类名(父类名):

    pass

• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发
• 子类 中应该根据 职责，封装 子类特有的 属性和方法

（3) 继承的传递性

• C 类从 B 类继承，B 类又从 A 类继承
• 那么 C 类就具有 B 类和 A 类的所有属性和方法

子类 拥有 父类 以及 父类的父类 中封装的所有 属性 和 方法

（二）方法的重写

• 子类 拥有 父类 的所有 方法 和 属性
• 子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发

应用场景

• 当 父类 的方法实现不能满足子类需求时，可以对方法进行 重写(override)

重写 父类方法有两种情况：

1. 覆盖 父类的方法
2. 对父类方法进行 扩展

（1) 覆盖父类的方法

在 子类中 定义一个 和父类同名的方法并且实现

重写之后，在运行时，只会调用 子类中重写的方法

（2) 对父类方法进行 扩展

• 如果在开发中，子类的方法实现 中 包含父类的方法实现

• 父类原本封装的方法实现 是 子类方法的一部分

• 就可以使用 扩展 的方式

1. 在子类中 重写 父类的方法
2. 在需要的位置使用 super().父类方法 来调用父类方法的执行
3. 代码其他的位置针对子类的需求，编写 子类特有的代码实现

（3） super

• 在 Python 中 super 是一个 特殊的类
• super() 就是使用 super 类创建出来的对象
• 最常 使用的场景就是在 重写父类方法时，调用 在父类中封装的方法实现

（4）调用父类方法的另外一种方式

在 Python 2.x 时，如果需要调用父类的方法，还可以使用以下方式：

父类名.方法(self)

• 这种方式，目前在 Python 3.x 还支持这种方式
• 不推荐使用，因为一旦 父类发生变化，方法调用位置的 类名 同样需要修改

注：

• 在开发时，父类名 和 super() 两种方式不要混用
• 如果使用 当前子类名 调用方法，会形成递归调用，出现死循环

（三）父类的 私有属性 和 私有方法

1. 子类对象 不能 在自己的方法内部，直接 访问 父类的 私有属性 或 私有方法
2. 子类对象 可以通过 父类 的 公有方法 间接 访问到 私有属性 或 私有方法

（四）多继承

概念

• 子类 可以拥有 多个父类，并且具有 所有父类 的 属性 和 方法

语法

class 子类名(父类名1, 父类名2...)
    pass

多继承的使用注意事项

若 父类之间 存在 同名的属性或者方法，应该 尽量避免 使用多继承

Python 中的 MRO —— 方法搜索顺序

• Python 中针对 类 提供了一个 内置属性 __mro__ 可以查看 方法 搜索顺序
• MRO 是 method resolution order，主要用于 在多继承时判断 方法、属性 的调用 路径
• 在搜索方法时，是按照 __mro__ 的输出结果 从左至右 的顺序查找的
• 如果在当前类中 找到方法，就直接执行，不再搜索
• 如果 没有找到，就查找下一个类 中是否有对应的方法，如果找到，就直接执行，不再搜索
• 如果找到最后一个类，还没有找到方法，程序报错

（五）新式类与旧式（经典）类

object 是 Python 为所有对象提供的 基类，提供有一些内置的属性和方法，可以使用 dir 函数查看

• 新式类：以 object 为基类的类，推荐使用
• 经典类：不以 object 为基类的类，不推荐使用
• 在 Python 3.x 中定义类时，如果没有指定父类，会 默认使用 object 作为该类的 基类 —— Python 3.x 中定义的类都是 新式类
• 在 Python 2.x 中定义类时，如果没有指定父类，则不会以 object 作为 基类

新式类 和 经典类 在多继承时 —— 会影响到方法的搜索顺序

为了保证编写的代码能够同时在 Python 2.x 和 Python 3.x 运行！
在定义类时，若没有父类，则统一继承自 object

class 类名(object):
    pass

九、模块和包

（一）模块

（1）模块的概念

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

• 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块
• 模块名 也是一个 标识符，需要符合标识符的命名规则
• 在模块中定义的 全局变量 、函数、类 都是提供给外界直接使用的 工具
• 模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要先 导入 这个模块

（2）模块的两种导入方式

（1）import 导入

import 模块名1, 模块名2

在导入模块时，每个导入应该独占一行

import 模块名1
import 模块名2

• 导入之后

• 通过 模块名. 使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

使用 as 指定模块的别名

如果模块的名字太长，可以使用 as 指定模块的名称，以方便在代码中的使用

import 模块名1 as 模块别名

注：模块别名 应符合 大驼峰命名法

（2）from…import 导入

• 如果希望 从某一个模块 中，导入 部分 工具，就可以使用 from ... import 的方式
• import 模块名 是 一次性 把模块中 所有工具全部导入，并且通过 模块名/别名 访问

# 从 模块 导入 某一个工具
from 模块名1 import 工具名

• 导入之后

• 不需要 通过 模块名.
• 可以直接使用 模块提供的工具 —— 全局变量、函数、类

注：

若 两个模块，存在 同名的函数，那么 后导入模块的函数，会 覆盖掉先导入的函数

• 开发时 import 代码应该统一写在 代码的顶部，更容易及时发现冲突
• 一旦发现冲突，可以使用 as 关键字 给其中一个工具起一个别名

（3）from…import *

# 从 模块 导入 所有工具
from 模块名1 import *

注意

这种方式不推荐使用，因为函数重名并没有任何的提示，出现问题不好排查

（3）模块的搜索顺序[扩展]

Python 的解释器在 导入模块 时，会：

1. 搜索 当前目录 指定模块名的文件，如果有就直接导入
2. 如果没有，再搜索 系统目录

在开发时，给文件起名，不要和 系统的模块文件 重名

Python 中每一个模块都有一个内置属性 __file__ 可以 查看模块 的 完整路径

示例

import random

# 生成一个 0～10 的数字
rand = random.randint(0, 10)

print(rand)

注意：若当前目录下，存在一个 random.py 的文件，程序就无法正常执行了！

• 这个时候，Python 的解释器会 加载当前目录 下的 random.py 而不会加载 系统的 random 模块

（4）原则 —— 每一个文件都应该是可以被导入的

• 一个 独立的 Python 文件 就是一个 模块
• 在导入文件时，文件中 所有没有任何缩进的代码 都会被执行一遍！

实际开发场景

• 在实际开发中，每一个模块都是独立开发的，大多都有专人负责
• 开发人员 通常会在 模块下方增加一些测试代码

• 仅在模块内使用，而被导入到其他文件中不需要执行

（5）__name__ 属性

• __name__ 属性可以做到，测试模块的代码 只在测试情况下被运行，而在 被导入时不会被执行！

• __name__ 是 Python 的一个内置属性，记录着一个 字符串
• 如果 是被其他文件导入的，__name__ 就是 模块名
• 如果 是当前执行的程序 __name__ 是 __main__

在很多 Python 文件中都会看到以下格式的代码：

# 导入模块
# 定义全局变量
# 定义类
# 定义函数

# 在代码的最下方
def main():
    # ...
    pass

# 根据 __name__ 判断是否执行下方代码
if __name__ == "__main__":
    main()

（二）包（Package）

概念

• 包 是一个 包含多个模块 的 特殊目录
• 目录下有一个 特殊的文件 __init__.py
• 包名的 命名方式 和变量名一致，小写字母 + _

好处

• 使用 import 包名 可以一次性导入 包 中 所有的模块

__init__.py

• 要在外界使用 包 中的模块，需要在 __init__.py 中指定 对外界提供的模块列表

# 从 当前目录 导入 模块列表
from . import send_message
from . import receive_message

十、文件

（一）文件的概念

（1）文件的概念和作用

• 计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据
• 长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘…

（2）文件的作用

将数据长期保存下来，在需要的时候使用

（3）文件的存储方式

• 在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的

（4）文本文件和二进制文件

• 文本文件

• 可以使用 文本编辑软件 查看
• 本质上还是二进制文件

• 二进制文件

• 保存的内容 不是给人直接阅读的，而是 提供给其他软件使用的
• 例如：图片文件、音频文件、视频文件等等
• 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看

（二）文件的基本操作

（1）操作文件的套路

计算机 中操作文件，三个步骤：

1. 打开文件
2. 读、写文件

• 读 将文件内容读入内存
• 写 将内存内容写入文件

3. 关闭文件

（2）操作文件的函数/方法

• 在 Python 中要操作文件的 1 个函数和 3 个方法

函数/方法	说明
open	打开文件，并且返回文件操作对象
read	将文件内容读取到内存
write	将指定内容写入文件
close	关闭文件

• open 函数负责打开文件，并且返回文件对象
• read/write/close 三个方法都需要通过 文件对象 来调用

（3）read 方法 —— 读取文件

• open 函数的第一个参数是要打开的文件名（文件名区分大小写）

• 如果文件 存在，返回 文件操作对象
• 如果文件 不存在，会 抛出异常

• read 方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容
• close 方法负责 关闭文件

• 如果 忘记关闭文件，会造成系统资源消耗，而且会影响到后续对文件的访问

• 注意：read 方法执行后，会把 文件指针 移动到 文件的末尾

# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README")

# 2. 读取
text = file.read()
print(text)

# 3. 关闭
file.close()

注：

• 在开发中，通常会先编写 打开 和 关闭 的代码，再编写中间针对文件的 读/写 操作！

（4）文件指针

• 文件指针 标记 从哪个位置开始读取数据
• 第一次打开 文件时，通常 文件指针会指向文件的开始位置
• 当执行了 read 方法后，文件指针 会移动到 读取内容的末尾

• 默认情况下会移动到 文件末尾

（5）打开文件的方式

• open 函数默认以 只读方式 打开文件，并且返回文件对象

语法如下：

f = open("文件名", "访问方式")

访问方式	说明
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头，这是默认模式。若文件不存在，抛出异常
w	以只写方式打开文件。若文件存在会被覆盖。若文件不存在，创建新文件
a	以追加方式打开文件。若该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。若文件不存在，创建新文件进行写入
r+	以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。若文件不存在，抛出异常
w+	以读写方式打开文件。若文件存在会被覆盖。若文件不存在，创建新文件
a+	以读写方式打开文件。若该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。若文件不存在，创建新文件进行写入

注：

• 频繁的移动文件指针，会影响文件的读写效率，开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件

（6）按行读取文件内容

• read 方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存
• 如果文件太大，对内存的占用会非常严重

readline 方法

• readline 方法可以一次读取一行内容
• 方法执行后，会把 文件指针 移动到下一行，准备再次读取

读取大文件的正确姿势

# 打开文件
file = open("README")

while True:
    # 读取一行内容
    text = file.readline()

    # 判断是否读到内容
    if not text:
        break

    # 每读取一行的末尾已经有了一个 `\n`
    print(text, end="")

# 关闭文件
file.close()

（三）文件/目录的常用管理操作

• 在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作，例如：

• 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……

• 在 Python 中，如果希望通过程序实现上述功能，需要导入 os 模块

文件操作

方法名	说明	示例
rename	重命名文件	os.rename(源文件名, 目标文件名)
remove	删除文件	os.remove(文件名)

目录操作

方法名	说明	示例
listdir	目录列表	os.listdir(目录名)
mkdir	创建目录	os.mkdir(目录名)
rmdir	删除目录	os.rmdir(目录名)
getcwd	获取当前目录	os.getcwd()
chdir	修改工作目录	os.chdir(目标目录)
path.isdir	判断是否是文件	os.path.isdir(文件路径)

提示：文件或者目录操作都支持 相对路径 和 绝对路径

（四）文本文件的编码格式

• 文本文件存储的内容是基于 字符编码 的文件，常见的编码有 ASCII 编码，UNICODE 编码等

Python 2.x 默认使用 ASCII 编码格式
Python 3.x 默认使用 UTF-8 编码格式

4.1 ASCII 编码和 UNICODE 编码

ASCII 编码

• 计算机中只有 256 个 ASCII 字符
• 一个 ASCII 在内存中占用 1 个字节 的空间

• 8 个 0/1 的排列组合方式一共有 256 种，也就是 2 ** 8

UTF-8 编码格式

• 计算机中使用 1~6 个字节 来表示一个 UTF-8 字符，涵盖了 地球上几乎所有地区的文字
• 大多数汉字会使用 3 个字节 表示
• UTF-8 是 UNICODE 编码的一种编码格式

4.2 Ptyhon 2.x 中如何使用中文

Python 2.x 默认使用 ASCII 编码格式
Python 3.x 默认使用 UTF-8 编码格式

• 在 Python 2.x 文件的 第一行 增加以下代码，解释器会以 utf-8 编码来处理 python 文件

# *-* coding:utf8 *-*

官方推荐使用

• 也可以使用

# coding=utf8

unicode 字符串

• 在 Python 2.x 中，即使指定了文件使用 UTF-8 的编码格式，但是在遍历字符串时，仍然会 以字节为单位遍历 字符串
• 要能够 正确的遍历字符串，在定义字符串时，需要 在字符串的引号前，增加一个小写字母 u，告诉解释器这是一个 unicode 字符串（使用 UTF-8 编码格式的字符串）

# *-* coding:utf8 *-*

# 在字符串前，增加一个 `u` 表示这个字符串是一个 utf8 字符串
hello_str = u"你好世界"

print(hello_str)

for c in hello_str:
    print(c)

十一、异常

（一）异常的概念

• 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，称为：抛出(raise)异常

（二）捕获异常

（1）简单的捕获异常语法

• 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

（2）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

（3）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)

（4）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

（三）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