错误处理
机制:try....except....finally
所有的错误类型都继承自BaseException
出错的的时候，要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置
记录错误
logging模块：记录错误信息
抛出错误
raise抛出错误
raise如果不带参数，就会把错误原样抛出
在expect中raise一个error，还可以转化错误类型
打印可能有问题的变量
assert（断言）
代替print :assert n!=0, 'n is zero'
断言n！=0，即n！=0是正确的，如果断言失败，assert本身会抛出AssertionError
启动python解释器时，可以通过-0参数来关闭assert:python -0 err.py
logging
不会抛出错误，而且还可以输出到文件
输出一段文本：logging.info()
logging允许指定记录信息的级别：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR；当指定后，它前面的级别就不会起作用：指定level=WARING，DEBUG和INFO不起作用
还可以通过配置，一条语句输出到不同的地方
pdb
命令行启动python调试器pdb，让程序以单步的方式运行
python -m pdb err.py，启动后，pdb定位到下一步要执行的代码
输入1查看代码输入n可以单步执行代码输入p 变量名查看变量输入q结束调试，退出程序pdb.set_trace()
使用pdb，但不需要单步执行，只需import pdb，然后在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()设置一个断点
p查看变量c继续执行IDE
编写单元测试：
引入unittset模块编写一个测试类，从unittest.TestCase继承每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法，测试方法以test开头常用断言： assertEqual() : self.assertEqual(abs(-1),1)assertRaises() : with self.assertRaises(KeyError)运行单元测试：
在最后加上两行代码：
if __name__ == '__math__': unittest.main()在命令行中通过参数-m unitest进行单元测试
python -m unittest mydict_test
setUp与tearDown
setUp方法与tearDown方法，会分别在每一个调用一个测试方法的前后被执行
内置的文档测试（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并正确执行测试
只有在命令行直接运行时，才执行doctset
读写文件函数与c语言一致
读写文件：请求操作系统打开一个文件对象（文件描述符），然后通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）
打开文件：open()函数
f = open('路径', 'r')
如果文件不存在，抛出一个IOError错误
读文件：read()
f.read()：一次读取文件全部内容到内存中，用一个str对象表示
read(size)：每次最多读取size个字节
readline()：每次读取一行内容
readlines()：一次读取所有内容并按行返回
for line in f.readlines(): print(line.strip()) #把末尾的'\n'删除小文件read()，不确定read(size)，配置文件类readlines
写文件：write()
with open ('路径', 'w') as f:
写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存中，空闲的时候在慢慢写入，只有调用close()方法，操作系统才保证把还没有写入磁盘的内容全部写入磁盘
写入特定编码的文本文件，在open()中传入encoding参数，将字符串自动转成指定编码
以w模式写入，若文件已存在，会直接覆盖；如果想追加到文件末尾传入参数a以追加（append）模式写入
关闭文件：close
f.close()
用try...finally保证正确关闭文件
with语句自动调用close()
with open(...) as f
file-like Object：
有read()方法
StringIO就是在内存中创建的file-like Object
二进制文件：用rb打开即可
字符编码：encoding
给open()函数传入encoding参数
文件中夹杂非法编码字符，出现UnicodeDecodeError问题，给opend传入errors参数
f = open('路径'， 'r', encoding='gbk', errors='ingore')
StringIO：在内存中读写str
写入StringIO
创建一个StringIO，后与文件一样
from io import StringIO f = StringIO() f.write(' ')getvalue用于获得写入后的str
读取StringIO
初始化StringIO，然后像文件一样读取
BytesIO
操作系统提供的命令指示简单的调用了操作系统提供的接口函数；python提供的os模块也可以直接调用接口函数
os.name:操作系统类型 posix：Linux、Unix、Mac os xnt：Windows os.environ：环境变量（获取某个值：os.environ.get('key')）操作文件和目录：
操作文件和目录的函数一部分放在os模块中，部分放在os.path中
查看当前绝对路径：os.path.abspath('.')创建目录：os.path.join('路径')删除目录：os.rmdir('路径')合成路径：os.path.join()（可以正确处理不同操作系统的路径分隔符）拆分路径：os.path.spilt()文件扩展名：os.path.splitext()文件重命名：os.rename()删除文件：os.remove()过滤文件把变量从内存中变成可存储或传输的过程叫序列化
dumps和loads对bytes进行操作
dump和load对file-like Object进行操作
pickle模块实现序列化
pickle.dumps()
把任意对象序列化成一个bytes
pickle.loads()
从bytes中反序列化出对象
json模块转换格式
json.dumps()json.loads()将class转化为json 写一个转换函数使用__dict__属性fork()函数
linux中fork()函数,调用一次，返回两次，父进程与子进程分别一次。子进程永远返回0，父进程返回子进程的ID
multiprocessing：跨平台版本的多进程模块
multiprocessing提供了一个Process类代表进程
创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动
join()方法可以等待子进程结束后再继续往下执行
Pool：启动大量的子进程
p = Pool() #pool的默认大小是cpu的数量
pool对象调用join方法会等待所有子进程执行完毕，调用join之前必须调用close
控制子进程输入输出：subprocess模块
子进程输入：communicate
进程通信
Queue、Pipes等
在Queue中，put写数据，get读数据
_thread和threading
启动一个线程：把一个函数传入并创建Thread实例，调用start()启用
主线程：进程默认启动的线程threading模块有个current_thread()函数，返回当前线程实例
lock()：保证一个线程在修改时，别的线程不能改
threading.Lock()：
创建一个锁：lock = threading.Lock()
获取锁：lock.acquire()
释放锁：lock.release()
当多个进程同时执行acquire时，只能有一个线程能获取锁，然后继续执行，其余线程需等待第一个进程结束后再获取锁
保证某些关键代码能完整执行
python解释器有GIL全局锁，导致多线程无法利用多核
创建全局ThreadLocal对象：
local_school = threading.local()
解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题
