问题描述
该笔记将记录：在学习 Python 过程中，我们遇到的与其他语言不同的地方，以及常见问题处理。
解决方案
pass
类似于空代码块（{}）；
Ternary Operator（三元运算符）
a, b = 10, 20
min = a if a < b else b # 能够嵌套
min = a < b and a or b # [expression] and [on_true] or [on_false]
min = (b, a) [a < b]
min = {True: a, False: b} [a < b]
min = (lambda: b, lambda: a)[a < b]())
from…import…as
import os import os as RealOs from os import path as p
try…except…else
# 抛出异常
raise Exception('I know Python!')
raise NotImplementedError
# 捕获异常
try:
return True
except ZeroDivisionError:
print("division by zero!")
except IOError as exc:
print('An exception flew by!')
else:
print("result is", result)
finally:
return False
yield
1）与 return “类似”，但是会从“停止”处继续执行（或者说，继续执行 yield 之后的代码）。
2）yield 返回的是 Generator 对象（但是，在使用时，很像可迭代的列表）。
如下示例，将演示 yield 的特性：
# 示例一：
def simpleGeneratorFun():
yield 1
yield 2
yield 3
for value in simpleGeneratorFun():
print(value) # 将顺序打印 1 2 3
# 示例二、使用如下方法，单独调用（与「示例一」类似）
gen = simpleGeneratorFun()
print(next(gen)) # 1
print(next(gen)) # 2
print(next(gen)) # 3
# 示例三、与前两种不同
# 每次调用 simpleGeneratorFun() 将返回新的 Generator 对象
print(next(simpleGeneratorFun())) # 1
print(next(simpleGeneratorFun())) # 1
print(next(simpleGeneratorFun())) # 1
如下示例，每次从 i += 1 继续执行：
def nextSquare(): i = 1; # An Infinite loop to generate squares while True: yield i*i i += 1 # 下一次，将从这里继续执行 for num in nextSquare(): if num > 100: break print(num) # 将顺序输出 1 4 9 16 ...
with…as
with 提供获取和关闭资源的便捷方法。
如下两种打开文件的方法，显然后者便捷（无需明确关闭文件的代码）：
# 方法一、常规的文件打开方法
file = open('file_path', 'w')
try:
file.write('hello world')
finally:
file.close()
# 方法二、使用 with...as 方法
with open('file_path', 'w') as file:
file.write('hello world !') # 当执行结束后，文件会被自动关闭（由内部处理）
我们还能为自定义对象使用 with…as 语句，只需要实现 __exit__() 与 __enter__() 方法：
class MessageWriter(object):
def __init__(self, file_name):
self.file_name = file_name
def __enter__(self):
self.file = open(self.file_name, 'w')
return self.file
def __exit__(self):
self.file.close()
with MessageWriter('my_file.txt') as xfile:
xfile.write('hello world')
还有另外的用法：
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def simpleGeneratorFun():
yield 1
print(5)
with simpleGeneratorFun() as n:
print(n)
# 这段代码将输出 1 5，
# 但是 1 是在 with 中输出的，而 5 则是 yield 之后，由 simpleGeneratorFun() 打印的
# with 要求操作数必须是 Context Manager，否则使用默认的 __enter__() / __exit__() 方法（也是 Context Manager）
# 对于 Generator 对象（使用 yield 关键字），控制权会返回到 Generator 中继续执行
# 其实，我们也不懂内部实现，但是它的行为是这样的。
动态方法名
通过字符串形式指定方法名：
>>> s = 'hello'
>>> getattr(s, 'replace')('l', 'y')
'heyyo'
参考文献
with statement in Python – GeeksforGeeks
When to use yield instead of return in Python? – GeeksforGeeks
How to Use Generators and yield in Python – Real Python
28.7. contextlib — Utilities for with-statement contexts — Python 2.7.18 documentation
PEP 221 — Import As | Python.org
8. Errors and Exceptions — Python 3.9.2 documentation
Manually raising (throwing) an exception in Python – Stack Overflow
Dynamic Method Call In Python 2.7 using strings of method names – Stack Overflow
python – When to use ‘raise NotImplementedError’? – Stack Overflow
Ternary Operator in Python – GeeksforGeeks