Python的关键字

在异常处理的时候添加，有了它，程序始终要执行finally里面的程序代码块。

class MyException(Exception):pass
try:
    #some code here
    raise MyException
except MyException:
    print "MyException encoutered"
finally:
    print "Arrive finally"

我们为什么要写finally，是因为防止程序抛出异常最后不能关闭文件，但是需要关闭文件有一个前提就是文件已经打开了。

一：

#打开一个文件，但有可能找不到
try:
    f = open('xxx')
    do something
except:
    do something
finally:
    f.close()

二：

try:
    f = open('xxx')
except:
    print 'fail to open'
    exit(-1)
try:
    do something
except:
    do something
finally:
    f.close()

在第一段错误代码中，如果异常发生在f=open(‘xxx’)的时候，比如文件不存在，立马就可以知道执行f.close()是没有意义的。改正后的解决方案就是第二段代码。如：

其中id用来唯一标识一个对象，type标识对象的类型，value是对象的值
is判断的是a对象是否就是b对象，是通过id来判断的
==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等，是通过value来判断的

>>> a = 1
>>> b =1.0
>>> a is b
False
>>> a==b
True
>>> id(a)
1447508224
>>> id(b)
15390048
>>> b=1
>>> a is b
True
>>> a==b
True
>>> id(a)
1447508224
>>> id(b)
1447508224

None是一个特殊的常量。None和False不同。None不是0。None不是空字符串。None和任何其他的数据类型比较永远返回False。None有自己的数据类型NoneType。你可以将None复制给任何变量，但是你不能创建其他NoneType对象

>>> type(None)  
<class 'NoneType'>  
>>> None == 0  
False  
>>> None == ''  
False  
>>> None == None  
True  
>>> None == False  
False

匿名函数是个很时髦的概念，提升了代码的简洁程度。如：

>>>g = lambda x: x*2 
>>>g(3)
6

#理解lambda
g = lambda :"lambda test."
print g()
num1 = lambda x, y=1:x + y
print num1(1)      #多个变量的时候，可以不给有默认值的变量传值
print num1(10,10)  #值得注意的是，如果y没有默认值而且不给它传值的话报错！

输出结果：

lambda test.
2
20

# 定义函数
def hello():
    print('hello,hongten')
    
# 调用函数        
hello()
    
>>> hello,hongten

def make_counter():
    count = 0
    def counter():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return counter
    
def make_counter_test():
  mc = make_counter()
  print(mc())
  print(mc())
  print(mc())

del用于list列表操作，删除一个或者连续几个元素。如：

>>>a = [-1, 3,'aa', 85] # 定义一个list  
>>>del a[0] #删除第0个元素
>>>a
[3, 'aa', 85]
>>>del a[2:4] #删除从第1个元素开始，到第2个为止的元素。包括头不包括尾
>>>a
[3, 85]

 定义全局变量，详细信息：python开发_python中的变量：全局变量和局部变量

我的理解就是：要想给全局变量重新赋值，就要global一下全局变量（相当于告诉你：哦，注意了！下面我要设定全局变量的值的），之后在重新赋值。示例如下：

#定义全局变量，变量名全部大写
NAME = "xueweihan"

#得到NAME值
def get_NAME():
    return NAME
    
#重新设定NAME值
def set_NAME(name_value):
    global NAME
    NAME = name_value
    
print u"输出全局变量NAME的值:",get_NAME()
new_name = "521xueweihan"
set_NAME(new_name)#为全局变量重新赋值
print u"输出赋值完的全局变量NMAE的值:",get_NAME() 

输出结果： 

输出全局变量NAME的值: xueweihan
输出赋值完的全局变量NMAE的值： 521xueweihan

 with是python2.5以后才有的，它实质是一个控制流语句，with可以用来简化try-finally语句。

as单独没有意思，是这样使用：with....as用来代替传统的try...finally语法的。

基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法，一个__exit__()方法。

紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的__enter__()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后，将调用前面返回对象的__exit__()方法。示例如下：

class Sample:
    def __enter__(self):
        print "In __enter__()"
        return "Foo"
 
    def __exit__(self, type, value, trace):
        print "In __exit__()"
 
 
def get_sample():
    return Sample()
 
 
with get_sample() as sample:
    print "sample:", sample

输出结果：

In __enter__()
sample: Foo
In __exit__()

第一步： __enter__()方法被执行

第二步： __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo"，赋值给变量'sample'

第三步：执行代码块，打印变量"sample"的值为 "Foo"

第四步： __exit__()方法被调用with真正强大之处是它可以处理异常。可能你已经注意到Sample类的__exit__方法有三个参数- val, type 和 trace。这些参数在异常处理中相当有用。

你也可以参考这里:http://zhoutall.com/archives/325

 和if配合使用的，和if配合使用的，if语句中的一个分支用elif表示。

示例如下：

if a > b:
    print "a > b
elif a < b:
    print "a < b"
else:
    print "a = b"

yield是关键字， 用起来像return，yield在告诉程序，要求函数返回一个生成器，

我这样说不是很生动。你可以去看看这个关于Python中的yield（最后写的那个斐波那契，我觉得他就是大神），或者请看下面两个代码：

def createGenerator() :
mylist = range(3)
for i in mylist :
yield i*i

#理解yield
def test_yield(n):
    for i in range(n):
        yield i*2#每次的运算结果都返回
              
for j in test_yield(8):
    print j,":",
print u"结束理解yield"   
#利用yield输出斐波那契数列
##########
#看这里，太厉害了，不是我写的。。。。
##########
def fab(max):
    a,b = 0,1
    while a < max:
        yield a
        a, b = b, a+b
print u"斐波那契数列！"
for i in fab(20):
    print i,",",

，输出结果：

0 : 2 : 4 : 6 : 8 : 10 : 12 : 14 : 结束理解yield
斐波那契数列！
0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,

断言，这个关键字用来在运行中检查程序的正确性，和很多其他语言是一样的作用。

（断言一个条件就是真的，如果断言出错则抛出异常）用于声明某个条件为真，如果该条件不是真的，则抛出异常：AssertionError

如：

assert len(mylist) >= 1  

 在python用import或者from...import来导入相应的模块,如：

from sys import *
print('path:',path)

 pass的意思是什么都不要做，作用是为了弥补语法和空定义上的冲突，我理解他的好处体现在代码的编写过程之中，比如你可以先写好软件的整个框架，然后再填好框架内具体函数和class的内容，如果没有pass编译器会报一堆的错误，让整个开发过程很不流畅,如：

def f(arg): pass    # a function that does nothing (yet)

class C: pass       # a class with no methods (yet)

break语句是用来 终止 循环语句的，即哪怕循环条件没有称为False或序列还没有被完全递归，也停止执行循环语句。
一个重要的注释是，如果你从for或while循环中 终止，任何对应的循环else块将不执行。

 使用try和except语句来捕获异常

try:  
   block  
except [exception,[data…]]:  
   block  

try:  
   block  
except [exception,[data...]]:  
   block  
else:  
   block  

该种 Python异常处理语法的规则是：
◆执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到第一个except语句。
◆如果第一个except中定义的异常与引发的异常匹配，则执行该except中的语句。
◆如果引发的异常不匹配第一个except，则会搜索第二个 except，允许编写的except数量没有限制。
◆如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。
◆ 如果没有发生异常，则执行else块代码。

第一种格式：

try:
    num = 5/0
except:
    print u"计算出错"

第二种格式：

try:  
   f = open("file.txt","r")  #如果该文件不存在
except IOError, e:  #捕获IO异常
   print u"IO错误！"
   print e                #输出错误信息，这里e是错误信息

输出结果：

计算出错
IO错误！
[Errno 2] No such file or directory: 'file.txt'

 for..in是另外一个循环语句，它在一序列的对象上 递归 即逐一使用队列中的每个项目。

查找列表中是否包含某个元素，或者字符串a是否包含字符串b。需要注意的是：不可以查看list1是否包含list2。代码如下：

#理解in
first_list = [1, 2]
second_list = [1, 2, 3]
element = 1
red = 'red'
red_clothes = "red clothes"

print red in red_clothes #true
print first_list in second_list  #false
print element in first_list      #true

输出结果：
 

True
False
True

python raise 和java  throw很类似，都是抛出异常。raise可以显示地引发异常。一旦执行raise语句，后面的代码就不执行了。如：

class MyException(Exception):pass
try:
    #some code here
    raise MyException
except MyException:
    print "MyException encoutered"
finally:
    print "Arrive finally"

#理解raise
try:
    raise IOError #这里可以raise一个自定义的错误类。那样就叫做自定义异常了
    print u"是否执行?" #不执行
except IOError:
    print "IOError test raise"

 输出结果：

IOError test raise