一、异常

1.1 什么是异常

• 在Python中，异常是程序执行时发生的错误。当Python检测到一个错误时，它会引发一个异常，这可能是由于多种原因，如尝试除以零、访问不存在的文件，或者尝试从列表中获取不存在的索引等。
• 异常处理是一种编程方法，用于预见并处理这些潜在的错误情况。它可以帮助程序在遇到错误时优雅地恢复，而不是完全中断执行。

1.2 异常的捕获（异常处理）

1.2.1 为什么要捕获异常

• 世界上没有完美的程序，任何程序在运行的过程中，都可能出现异常，导致程序无法继续运行下去。
• 我们要做的，不是力求程序完美运行，而是在力所能及的范围内，对可能出现的bug，进行提前准备、提前处理。
• 这种行为我们称之为：异常处理（捕获异常）

1.2.1 捕获异常

语法：

try:
    可能发生错误的代码
except:
    如果出现异常要执行的代码

# 基本捕获
try:
    f = open("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\example1.txt", "r", encoding="utf-8")
except:
    print("出现异常了，文件不存在，我将open的模式，改为w模式去打开")
    f = open("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\example1.txt", "w", encoding="utf-8")


# 捕获指定的异常
try:
    print(name)
except NameError as e:
    print("出新了变量未定义的异常")

# 捕获多个异常
try:
    # 1/0
    print(name)
except (NameError, ZeroDivisionError) as e:
    print("出现了变量未定义或者除0的异常错误")

# 捕获所有异常
try:
    f = open("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\example1.txt", "r", encoding="utf-8")
except Exception as e:
    print()

1.2.2 异常else

• else表示的是如果没有异常要执行的代码

try:
    print(1)
except Exception as e:
    print(e)
else:
    print("我是else, 是没有异常的时候执行的代码")

1.2.3 异常的finally

• finally表示的是无论是否异常都要执行的代码，例如关闭文件对象。

try:
    f = open("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\example1.txt", "r", encoding="utf-8")
except:
    print("出现异常了，文件不存在，我将open的模式，改为w模式去打开")
    f = open("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\example1.txt", "w", encoding="utf-8")
else:
    print("好高兴，没有异常")
finally:
    print("我是finally，有没有异常我都要执行")
    f.close()

1.3异常的传递

• 异常传递是一个在程序中异常从发生点向上层代码传播的过程，直到被处理或导致程序终止。在 Python 中，如果一个函数中发生了异常而没有在该函数内部被捕获和处理，那么这个异常会被抛向该函数被调用的地方。如果在那里也没有被处理，异常继续向上传播，这个过程会持续进行，直到遇到一个处理该异常的 except 块，或者到达了程序的最顶层，导致程序终止。

示例：

def C():
    print("C() 开始执行")
    # 这里发生了一个除以零的异常
    x = 1 / 0
    print("C() 结束执行")  # 这行代码不会被执行

def B():
    print("B() 开始执行")
    C()
    print("B() 结束执行")  # 如果异常没有在C中被处理，这行代码也不会被执行

def A():
    print("A() 开始执行")
    try:
        B()
    except ZeroDivisionError:
        print("捕获到了一个除以零的异常")
    print("A() 结束执行")

A()

解释：

1. 当函数 C 中的代码 1 / 0 执行时，产生了一个 ZeroDivisionError 异常。
2. 由于函数 C 内没有对异常进行处理，该异常被抛出到调用它的函数 B。
3. 函数 B 也没有处理这个异常，因此异常继续向上传递到函数 A。
4. 在函数 A 中，有一个 try...except 结构包围了对函数 B 的调用。这里的 except ZeroDivisionError 成功捕获了从 C 通过 B 传递来的异常。
5. 一旦异常被捕获，程序继续执行 A 中 except 块后的代码。

二、python模块

2.1 什么是模块

• 在 Python 中，模块是一个包含 Python 定义和声明的文件。模块的主要目的是帮助组织代码，并支持代码的重用性。每个 Python 文件（以 .py 结尾）都可以被视为一个模块，模块的名字与文件名相同。
• 大白话：模块就是一个python文件，里面有类、函数、变量等，我们可以拿过来用（导入模块去使用）

2.2 模块的导入方式

语法：[from 模块名] improt [模块 | 类 | 变量 | 函数 | *] [as 别名]
常用的组合形式如：

- import 模块名
- from 模块名 import 类、变量、方法等
- from模块名 import *
- improt 模块名 as 别名
- from 模块名 import 功能名 as 别名

示例：

# 使用import导入time模块（time.py）
import time

print("开始")
time.sleep(5)
print("结束")

# 只导入time的sleep函数
from time import sleep
print("开始")
sleep(5)
print("结束")

# 导入time模块中所有的方法
from time import *
print("开始")
sleep(5)
print("结束")

# 给导入的time模块取别名
import time as t
print("开始")
t.sleep(5)
print("结束")

# 给导入的time模块中的sleep函数取别名
from time import sleep as sl
print("开始")
sl(5)
print("结束")

2.3 自定义模块

步骤 1: 创建模块

• 我们可以创建一个名为 my_math.py 的文件，用于定义一些基本的数学运算函数。

my_math.py

# 定义一个加法函数
def add(x, y):
    return x + y

# 定义一个减法函数
def subtract(x, y):
    return x - y

# 定义一个乘法函数
def multiply(x, y):
    return x * y

步骤 2: 使用模块

• 创建一个main.py 来使用my_math.py模块

main.py

import my_math

# 使用 mymath 模块中的函数
result1 = my_math.add(10, 5)
print("10 + 5 =", result1)

result2 = my_math.subtract(10, 5)
print("10 - 5 =", result2)

result3 = my_math.multiply(10, 5)
print("10 * 5 =", result3)

步骤3：运行结果

10 + 5 = 15
10 - 5 = 5
10 * 5 = 50

2.4 测试模块

• 在实际开发中，当一个开发人员编写完一个模块后，为了让模块能够在项目中达到想要的效果，这个开发人员可能会在模块中添加一些测试信息，例如下面的my_math.py模块

my_math.py

def add(x, y):
    return x + y

def sub(x, y):
    return x - y


# 测试代码
print(add(1, 2))
print(sub(10, 5))

• 此时在主文件main.py中调用my_math.py模块会出现测试代码也被执行的情况

main.py

import my_math

# 使用 mymath 模块中的函数
result1 = my_math.add(10, 5)
print("10 + 5 =", result1)

result2 = my_math.sub(10, 5)
print("10 - 5 =", result2)

运行结果：

3
5
10 + 5 = 15
10 - 5 = 5

解决方法

• 在 Python 中，if __name__ == '__main__': 这一行经常用在脚本的最末尾。这行代码的目的是确定该 Python 文件是被直接运行的还是被导入到其他文件中作为模块使用。
• __name__ 是 Python 中的一个内置变量。当 Python 脚本直接运行时，__name__ 被赋予值 '__main__'。如果该文件是被其他文件导入的，则 __name__ 被赋予其模块名（即文件名）。

我们可以在if __name__ == '__main__':的下方写测试代码解决这个问题

my_math.py

def add(x, y):
    return x + y

def sub(x, y):
    return x - y


if __name__ == '__main__':
    print(add(1, 2))
    print(sub(10, 5))

2.5 __all__

• 如果一个模块文件中有__all__变量，当使用from xxx import *导入该模块时，只能导入这个列表中的元素

例子：

my_math.py

__all__ = ['add', 'sub']

def add(x, y):
    return x + y

def sub(x, y):
    return x - y

def mul(x, y):
    return x * y

• 此时mul函数未导入，将无法使用

from my_math import *


result1 = add(10, 5)
print("10 + 5 =", result1)

result2 = sub(10, 5)
print("10 - 5 =", result2)

# 报错
result3 = mul(5, 5)
print("5 * 5 =", result3)

二、python包

2.1 什么是python包

• 从物理上看，包就是一个文件夹，在该文件夹下包含了一个__init__.py文件，该文件夹可以用于包含多个模块文件。
• 从逻辑上看，包的本质依然是模块。
  
• 当我们的模块文件越来越多时，包可帮助我们管理这些模块，包的作用就是包含多个模块，但包的本质依然是模块

2.2 如何创建包

注意：新建包后，包的内部会自动创建__init__.py文件，这个文件控制着包的导入行为。

2.3 导入包

import 包名.模块名
# 使用
包名.模块名.方法

from 包名.模块名 import 方法

2.4 安装第三方包

2.4.1 什么是第三方包

在python程序的生态中，有许多的第三方包（非python官方），可以极大的帮助我们提高开发效率，如

• 科学计算中常用的：numpy
• 数据分析中常用的：pandas
• 大数据计算中常用的：pyspark、apache-flink
• 图形可视化常用的：matplotlib、pyecharts
• 人工智能常用的：tensorflow

由于是第三方的包，python没有内置，所以我们需要安装他们才可以导入使用

2.4.2 安装第三方包-pip