python_para_desenvolvedores

e sistemas de banco de dados para 
importação e exportação de informações.
60 Exceções
Exceções
Quando ocorre uma falha no programa (como uma divisão por zero, por exemplo) em 
tempo de execução, uma exceção é gerada. Se a exceção não for tratada, ela será 
propagada através das chamadas de função até o módulo principal do programa, 
interrompendo a execução.
print 1/0
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
A instrução try permite o tratamento de exceções no Python. Se ocorrer uma exceção em 
um bloco marcado com try, é possível tratar a exceção através da instrução except. Podem 
existir vários excepts para um try.
try:
 print 1/0
except ZeroDivisionError:
 print 'Erro ao tentar dividir por zero.'
# Mostra:
# Erro ao tentar dividir por zero.
Se except recebe o nome da exceção, só esta será tratada. Se não for passada nenhuma 
exceção como parâmetro, todas serão tratadas.
import traceback
# Tente receber o nome do arquivo
try:
 fn = raw_input('Nome do arquivo: ').strip()
 # Numerando as linhas
 for i, s in enumerate(file(fn)):
 print i + 1, s,
# Se ocorrer um erro
except:
 # Mostre na tela
 trace = traceback.format_exc()
Exceções 61
 # E salve num arquivo
 print 'Aconteceu um erro:\n', trace
 file('trace.log', 'a').write(trace)
 # Encerre o programa
 raise SystemExit
O módulo traceback oferece funções para manipular as mensagens de erro. A função 
format_exc retorna a saída da última exceção formatada em uma string.
O tratamento de exceções pode possuir um bloco else, que será executado quando não 
ocorrer nenhuma exceção e um bloco finally, será executado de qualquer forma, tendo 
ocorrido uma exceção ou não15. Novos tipos de exceções podem ser definidos através de 
herança a partir da classe Exception.
15 A declaração finally pode ser usada para liberar recursos que foram usados no bloco try, tais como 
conexões de banco de dados ou arquivos abertos.
62 Tempo
Tempo
O Python possui dois módulos para lidar com tempo:
▪ time: implementa funções básicas para lidar com o tempo gerado pelo sistema 
operacional.
▪ datetime: implementa tipos de alto nível para lidar operações de data e hora.
Exemplo com time:
# -*- coding: latin-1 -*-
import time
# localtime() Retorna a data e hora local no formato
# de uma tupla:
# (ano, mês, dia, hora, minuto, segundo, dia da semana,
# dia do ano, horário de verão)
print time.localtime()
# asctime() retorna a data e hora como string, conforme
# a configuração do sistema operacional
print time.asctime()
# time() retorna o tempo do sistema em segundos
ts1 = time.time()
# gmtime() converte segundos para tuplas no mesmo
# formato de localtime()
tt1 = time.gmtime(ts1)
print ts1, '=>', tt1
# Somando uma hora
tt2 = time.gmtime(ts1 + 3600.)
# mktime() converte tuplas para segundos
ts2 = time.mktime(tt2)
print ts2, '=>', tt2
# clock() retorma o tempo desde quando o programa
# iniciou, em segundos
print 'O programa levou', time.clock(), \
 'segundos sendo executado até agora...'
# Contando os segundos...
for i in xrange(5):
 # sleep() espera durante o número de segundos
 # especificados
 time.sleep(1)
Tempo 63
 print i + 1, 'segundo(s)'
Saída:
(2008, 5, 11, 9, 55, 57, 6, 132, 0)
Sun May 11 09:55:57 2008
1210510557.44 => (2008, 5, 11, 12, 55, 57, 6, 132, 0)
1210524957.0 => (2008, 5, 11, 13, 55, 57, 6, 132, 0)
O programa levou 1.53650813162e-006 segundos sendo executado até agora...
1 segundo(s)
2 segundo(s)
3 segundo(s)
4 segundo(s)
5 segundo(s)
Em datetime, estão definidos quatro tipos para representar o tempo:
▪ datetime: data e hora.
▪ date: apenas data.
▪ time: apenas hora.
▪ timedelta: diferença entre tempos.
Exemplo:
# -*- coding: latin-1 -*-
import datetime
# datetime() recebe como parâmetros:
# ano, mês, dia, hora, minuto, segundo
# e retorna um objeto do tipo datetime
dt = datetime.datetime(2020, 12, 31, 23, 59, 59)
# Objetos date e time podem ser criados
# a partir de um objeto datetime
data = dt.date()
hora = dt.time()
# Quanto tempo falta para 31/12/2020
dd = dt - dt.today()
print 'Data:', data
print 'Hora:', hora
print 'Quanto tempo falta para 31/12/2020:', \
 str(dd).replace('days', 'dias')
Saída:
64 Tempo
Data: 2020-12-31
Hora: 23:59:59
Quanto tempo falta para 31/12/2020: 4616 dias, 13:22:58.857000
Os objetos dos tipos date e datetime retornam datas em formato ISO.
Introspecção 65
Introspecção
Introspecção ou reflexão é capacidade do software de identificar e relatar suas próprias 
estruturas internas, tais como tipos, escopo de variáveis, métodos e atributos.
Funções nativas do interpretador para introspecção:
Função Retorno
type(objeto) O tipo (classe) do objeto.
id(objeto) O identificador do objeto.
locals() O dicionário de variáveis locais.
globals() O dicionário de variáveis globais.
len(objeto) O tamanho do objeto.
dir(objeto) A lista de estruturas do objeto.
help(objeto) As Doc Strings do objeto.
repr(objeto) A representação do objeto.
isinstance(objeto, classe) Verdadeiro se objeto deriva da classe.
issubclass(subclasse, classe) Verdadeiro se subclasse herda classe.
O identificador do objeto é um número inteiro único que é usado pelo interpretador para 
identificar internamente os objetos.
Exemplo:
# -*- coding: latin1 -*-
# Colhendo algumas informações
# dos objetos globais no programa
from types import ModuleType
def info(n_obj):
 # Cria uma referência ao objeto
 obj = globals()[n_obj]
 # Mostra informações sobre o objeto
 print 'Nome do objeto:', n_obj
 print 'Identificador:', id(obj)
 print 'Tipo:', type(obj)
 print 'Representação:', repr(obj)
66 Introspecção
 # Se for um módulo
 if isinstance(obj, ModuleType):
 print 'itens:'
 for item in dir(obj):
 print item
 print
# Mostrando as informações
for n_obj in dir():
 info(n_obj)
O Python também tem um módulo chamado types, que tem as definições dos tipos básicos 
do interpretador.
Através da introspecção, é possível determinar os campos de uma tabela de banco de 
dados, por exemplo.
Módulo inspect
O módulo inspect provê um conjunto de funções de introspecção prontas que permitem 
investigar tipos , itens de coleções, classes, funções, código fonte e a pilha de execução do 
interpretador.
Exemplo:
# -*- coding: latin1 -*-
import os.path
# inspect: módulo de introspecção "amigável"
import inspect
print 'Objeto:', inspect.getmodule(os.path)
print 'Classe?', inspect.isclass(str)
# Lista todas as funções que existem em "os.path"
print 'Membros:',
for name, struct in inspect.getmembers(os.path):
 if inspect.isfunction(struct):
 print name, 
Saída:
Introspecção 67
Objeto: <module 'ntpath' from 'C:\Python24\lib\ntpath.pyc'>
Classe? True
Membros: abspath basename commonprefix dirname exists expanduser expandvars 
getatime getctime getmtime getsize isabs isdir isfile islink ismount join lexists normcase 
normpath realpath split splitdrive splitext splitunc walk
As funções que trabalham com a pilha do interpretador devem ser usadas com cuidado, 
pois é possível criar referências cíclicas (uma variável que aponta para o item da pilha que 
tem a própria variável). A existência de referências a itens da pilha retarda a destruição 
dos itens pelo coletor de lixo do interpretador.
68 Exercícios II
Exercícios II
1. Implementar um programa que receba um nome de arquivo e gere estatísticas sobre o 
arquivo (número de caracteres, número de linhas e número de palavras)
2. Implementar um módulo com duas funções: