Python 異常處理--raise函數用法 在Python中，要想引發異常，最簡單的形式就是輸入關鍵字raise，后跟要引發的異常的名稱。異常名稱標識出具體的類： Python異常處理是那些類的對象。執行raise語句時，Python會創建指定的異常類的一個對象。raise語句還可指定對異常對象進行初始化的參數。為此，請在異常類的名稱后添加一個逗號以及指定的參數（或者由參數構成的一個元組）。 例如：在scrapy官網可以看到，scrapy異常處理的丟棄item中的DropItem（）異常處理。 驗證價格，同時丟棄沒有價格的item from scrapy.exceptions import DropItem class PricePipeline(object): vat_factor = 1.15 def process_item(self, item, spider): if item['price']: if item['price_excludes_vat']: item['price'] = item['price'] * self.vat_factor return item else: raise DropItem("Missing price in %s" % item)
python中異常處理--raise的使用
當程序出現錯誤，python會自動引發異常，也可以通過raise顯示地引發異常。一旦執行了raise語句，raise后面的語句將不能執行。
raise()
用raise語句來引發一個異常。異常/錯誤對象必須有一個名字，且它們應是Error或Exception類的子類。
拋出異常和自定義異常
Python用異常對象(exception object)表示異常情況，遇到錯誤后，會引發異常。如果異常對象並未被處理或捕捉，程序就會用所謂的回溯(Traceback,一種錯誤信息)終止執行。
raise 語句
Python中的raise 關鍵字用於引發一個異常，基本上和C#和Java中的throw關鍵字相同，如下所示：
def ThorwErr(): raise Exception("拋出一個異常") # Exception: 拋出一個異常 ThorwErr()raise關鍵字后面是拋出是一個通用的異常類型(Exception)，一般來說拋出的異常越詳細越好，Python在exceptions模塊內建了很多的異常類型，通過使用dir函數來查看exceptions中的異常類型，如下：
import exceptions # ['ArithmeticError', 'AssertionError'.....] print dir(exceptions)傳遞異常
捕捉到了異常，但是又想重新引發它(傳遞異常)，可以使用不帶參數的raise語句即可：
class MuffledCalculator: muffled = False def calc(self,expr): try: return eval(expr) except ZeroDivisionError: if self.muffled: print 'Division by zero is illegal' else: raise自定義異常類型
Python中也可以自定義自己的特殊類型的異常，只需要要從Exception類繼承(直接或間接)即可：
class SomeCustomException(Exception): pass捕捉異常
捕捉一個異常
和C#中的try/catch類似，Python中使用try/except關鍵字來捕捉異常，如下：
try: print 2/0 except ZeroDivisionError: print '除數不能為0'捕捉多個異常
在一個except語句只捕捉其后聲明的異常類型，如果可能會拋出的是其他類型的異常就需要再增加一個except語句了，或者也可以指定一個更通用的異常類型比如：Exception，如下：
try: print 2/'0' except ZeroDivisionError: print '除數不能為0' except Exception: print '其他類型異常'為了捕獲多個異常，除了聲明多個except語句之外，還可以在一個except語句之后將多個異常作為元組列出來即可：
try: print 2/'0' except (ZeroDivisionError,Exception): print '發生了一個異常'獲取異常信息
每個異常都會有一些異常信息，一般情況下我們應該把這些異常信息記錄下來：
try: print 2/'0' except (ZeroDivisionError,Exception) as e: # unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str' print e finally子句
finally子句和try子句聯合使用但是和except語句不同，finally不管try子句內部是否有異常發生，都會執行finally子句內的代碼。所有一般情況下，finally自己常常用於關閉文件或者在Socket中。
try: print 2/'0' except (ZeroDivisionError,Exception): print '發生了一個異常' finally: print '不管是否發生異常都執行'1.Python是如何進行內存管理的？
答:從三個方面來說,一對象的引用計數機制,二垃圾回收機制,三內存池機制
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。
引用計數增加的情況：
1，一個對象分配一個新名稱
2，將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）
引用計數減少的情況：
1，使用del語句對對象別名顯示的銷毀
2，引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
二、垃圾回收
1，當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2，當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1，Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2，Python中所有小於256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3，對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
2.什么是lambda函數？它有什么好處?
答：lambda 表達式，通常是在需要一個函數，但是又不想費神去命名一個函數的場合下使用，也就是指匿名函數
lambda函數：首要用途是指點短小的回調函數
lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)
3.Python里面如何實現tuple和list的轉換？
答：直接使用tuple和list函數就行了，type()可以判斷對象的類型
4.請寫出一段Python代碼實現刪除一個list里面的重復元素
答：
1,使用set函數，set(list)
2，使用字典函數，
>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
>>> b={}
>>>b=b.fromkeys(a)
>>>c=list(b.keys())
>>> c
5.編程用sort進行排序，然后從最后一個元素開始判斷
a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a.sort()
last=a[-1]
for i inrange(len(a)-2,-1,-1):
if last==a[i]:
del a[i]
else:last=a[i]
print(a)
6.Python里面如何拷貝一個對象？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區別）
答：賦值（=），就是創建了對象的一個新的引用，修改其中任意一個變量都會影響到另一個。
淺拷貝：創建一個新的對象，但它包含的是對原始對象中包含項的引用（如果用引用的方式修改其中一個對象，另外一個也會修改改變）{1,完全切片方法；2，工廠函數，如list()；3，copy模塊的copy()函數}
深拷貝：創建一個新的對象，並且遞歸的復制它所包含的對象（修改其中一個，另外一個不會改變）{copy模塊的deep.deepcopy()函數}
7.介紹一下except的用法和作用？
答：try…except…except…[else…][finally…]
執行try下的語句，如果引發異常，則執行過程會跳到except語句。對每個except分支順序嘗試執行，如果引發的異常與except中的異常組匹配，執行相應的語句。如果所有的except都不匹配，則異常會傳遞到下一個調用本代碼的最高層try代碼中。
try下的語句正常執行，則執行else塊代碼。如果發生異常，就不會執行
如果存在finally語句，最后總是會執行。
8.Python中pass語句的作用是什么？
答：pass語句不會執行任何操作，一般作為占位符或者創建占位程序，whileFalse:pass
9.介紹一下Python下range()函數的用法？
答：列出一組數據，經常用在for in range()循環中
10.如何用Python來進行查詢和替換一個文本字符串？
答：可以使用re模塊中的sub()函數或者subn()函數來進行查詢和替換，
格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替換成的文本，string是需要被替換的文本，count是一個可選參數，指最大被替換的數量）
>>> import re
>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))
colour socks and colourshoes
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))
colour socks and redshoes
subn()方法執行的效果跟sub()一樣，不過它會返回一個二維數組，包括替換后的新的字符串和總共替換的數量
11.Python里面match()和search()的區別？
答：re模塊中match(pattern,string[,flags]),檢查string的開頭是否與pattern匹配。
re模塊中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一個匹配值。
>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
None
>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
(2, 7)
12.用Python匹配HTML tag的時候，<.*>和<.*?>有什么區別？
答：術語叫貪婪匹配( <.*> )和非貪婪匹配(<.*?> )
例如:
test
<.*> :
test
<.*?> :
13.Python里面如何生成隨機數？
答：random模塊
隨機整數：random.randint(a,b)：返回隨機整數x,a<=x<=b
random.randrange(start,stop,[,step])：返回一個范圍在(start,stop,step)之間的隨機整數，不包括結束值。
隨機實數：random.random( ):返回0到1之間的浮點數
random.uniform(a,b):返回指定范圍內的浮點數。
14.有沒有一個工具可以幫助查找python的bug和進行靜態的代碼分析？
答：PyChecker是一個python代碼的靜態分析工具，它可以幫助查找python代碼的bug, 會對代碼的復雜度和格式提出警告
Pylint是另外一個工具可以進行codingstandard檢查
15.如何在一個function里面設置一個全局的變量？
答：解決方法是在function的開始插入一個global聲明：
def f()
global x
16.單引號，雙引號，三引號的區別
答：單引號和雙引號是等效的，如果要換行，需要符號(\),三引號則可以直接換行，並且可以包含注釋
如果要表示Let’s go 這個字符串
單引號：s4 = ‘Let\’s go’
雙引號：s5 = “Let’s go”
s6 = ‘I realy like“python”!’
這就是單引號和雙引號都可以表示字符串的原因了