python高阶知识

python高阶知识

python高阶知识：
1.异常处理
2.面向对象
3.文件管理
4.三大器（装饰器、迭代器、生成器）
5.正则表达式
6.网络编程
7.python 连接数据库（这里的数据库以mysql为主）

一、异常处理：

当我们在程序中遇到报错 比如 一个数除以0 ，我们都知道分母不能为0，程序就会报错，我们要怎么保证程序还能不报红色的错误呢，？那么异常处理正是应对这种场景的
语法：

当然我这里没有讲完整：

这里我用生成表达式举例：


raise:差点忘了这玩意：
可以手动的抛出异常；有利于提高代码的稳定性以及健壮性；
再写程序的时候通常只记得try–except–, 所以通过就忘了这个raise了

三大器

生成表达式：就跟列表推导式类似的，不光有列表推导式还有字典推导式、集合推导式，但是 可没有元祖推导式哦；别以为我用圆括号感觉很类似，但是那是生成表达式；
生成器：就是通过yield函数调用返回一个或者多个值的就是生成器；

特点：1.特别的节约内存资源
2。只能向前取值，取完就没有了，比如循环取值，1,2，3,4
取完4，就代表这里面的值取完了；
3.取完之后，再次通过next()函数取值，就会如上图，爆出stopitertion异常错误信息；
感想：我觉得会使用这玩意的，那代码就写的杠杠的

迭代对象：通过print(dir(“可迭代对象”))函数输入的内容含有iter 的就是可迭代对像 ， 比如除了数字类型； 像字典、元祖、列表、字符串、集合都是可迭代的对象；
白话版：就是通过for 循环，进行一一的取值，没有这玩意，通过索引取值，不同的数据取值我不敢想象，

迭代器：通过print(dir(“可迭代对象”))函数输入的内容含有iter() 、next()的就是迭代器 ，

意思：这玩意挺抽象，有点难理解
特点：将不同的数据类型统一
迭代对象的迭代器不同点：
1、迭代器一定是迭代对象，迭代对象不一定是迭代器；
2、迭代器是动态去集合取值，迭代器相比迭代对象节约内存资源；
3、迭代对象里面包含__iter__方法，迭代器包含__iter__、__next__方法；

装饰器（重点内容）：
表示：在不改变原函数的代码和调用方式下，增加新的功能
其中要使用闭包函数；一层函数中嵌套一个函数 ，
函数可以当做一个参数进行传值；这个很牛逼，以前没想到可以这样用，比如之前写菜单的时候；通过if elif elif 等，老长了，
那么我通过写字典方式 ；调用登录、注册等模块时，直接同
函数名加（）就行了；

python连接数据库( mysql）:

1.下载pymysql模块； 命令：python install pymysql -i 地址（网上一大堆自己找）

import pymysql`

class Pysql():
		def __init__(host=localhost,port=3306,user=user,password=pw,database=db,chart="utf8")
self.host=host	#ip地址
self.port=port  #一般数据库的端口号为3306
self.user=user	#用户名  一般root 
self.password=pw  #密码
self.database=database  #数据库名字
self.chart=chart    #字符集
self.conn=None
self.cur=None
self.connect()

def connect(self):
#创建连接
try:
	 self.conn=pymysql.connect(self.host,self.port,self.user,sel  f.password,self.database,self.chart)
	#创建游标
	 sel.cur=self.conn.cursur()
except Exception as e:
		print(e)
#查询
def search(self,sql):
	self.cur.execute(sql)
	self.cur.fetchall() #默认查询全部
#增删改
def insert(self,sql):
	self.cur.execute(sql)
	self.conn.commit()  #提交事务
#析构方法，用于自动关闭数据库连接
def __del__(self):
	self.cur.close()  #关闭游标
	self.conn.close()  #关闭连接

文件管理：
论读取效率csv 文件比execl文件效率高
*** 作读取csv 文件：

import csv
#path 文件的路径
with open(path,mode="r",encoding="utf8")as f:
	content=csv.DictReader(f)
	for i in content:
		print(i)

 *** 作读取execl文件：
import xlrd

sheet=xlrd.open_workbook("path")
#获取sheet页的名字
sheets=sheet.sheet_names()
#获取下标取值
content=sheet.sheet_by_name(sheet[0])
#ncols 总行数
for i in range（content.ncols）:
	print(content.col_values(i))