1.3 实例
在前面的几节中，我们介绍了足以编写实际程序的Python知识与技术。在这一节中，我们将介绍两个完整的程序，这些程序只涉及前面已经讲过的知识。一方面是为了展示前面所学的知识可以完成什么任务，一方面也是为了巩固前面所学的知识。
在后面的章节中，我们会逐渐学习更多的Python知识与库模块，以便于编写出比这里展示的程序更精确与更强壮的程序——但是首先我们必须先掌握这些基础知识。
1.3.1 bigdigits.py
这里给出的第一个程序非常短小，尽管该程序也有一些微妙之处，包括列表组成的列表等。这个程序的功能是：在命令行中提供一个数值，之后该程序会使用“大”数字向控制台输出该数值。
在大量用户共享高速行式打印机的站点上，使用这种技术是很常见的做法，即为每个用户的打印作业打印一个引导页，使其包含用户名与其他有助于区分不同用户的详细资料。
我们分3个部分查看该程序的代码：import部分；创建列表（其中存放程序要使用的数据）部分；处理部分本身。不过，我们首先看一下运行的效果：
bigdigits.py 41072819
*
*
*
*
*
我们没有展示控制台提示符（或UNIX用户的./），而是将这些内容默认为已经存在的。
import sys
由于我们必须从命令行中读入一个参数（也就是要输出的数值），我们需要访问sys.argv列表，因此我们从导入sys模块开始。
我们以字符串列表的形式展示每个数值，比如，下面展示的是zreo：
Zero = [" * ",
" ",
" ",
" ",
" ",
" ",
" * "]
这里需要注意的一个细节是，Zero的字符串列表表示形式跨越了多个行。通常，Python语句只占用一行，但是也可以跨越多行，比如使用圆括号包含的表达式、列表、集合、字典字面值、函数调用参数列表以及多行语句（除最后一行之外，每行的行终结符都使用反斜线进行引导并转义处理）。上面的这些Python语句可以跨越任意多的行，代码缩排也并不会影响第二行以及后续的行。
用于表示数值的每个列表包含7个字符串，在对同一个数值的表示中，这些字符串是等宽的，而表示不同数值的字符串宽度不同。表示其他数值的列表在形式上与上面给出的Zero类似。下面给出的几个表示主要是出于紧致性考虑，因而不那么形象和清晰：
One = [" ", " ", " ", " ", " ", " ", ""]
Two = [" ", " ", " ", " ", " ", " ", "*"]
# ...
Nine = [" ", " ", " ", " ", " ", " ", " *"]
我们还需要的最后一个数据结构是所有数字列表组成的列表：
Digits = [Zero, One, Two, Three, Four, Five, Six, Seven, Eight, Nine]
我们也可以直接创建Digits列表，而不必创建额外的变量，例如：
Digits = [
[" * ", " ", " ", " ", " ",
" ", " * "], # Zero
[" ", " ", " ", " ", " ", " ", ""], # One
# ...
[" ", " ", " ", " ", " ", " ",
" *"] # Nine
]
我们更愿意使用单独的变量来分别表示每个数值，一方面是为了便于理解，另一方面是因为使用变量来表示看起来更整洁。
下面一起展示了余下的代码部分，以便你在阅读其后的解释之前自己可以设想其工作方式。
try:
digits = sys.argv[1]
row = 0
while row < 7:
line = ""
column = 0
while column < len(digits):
number = int(digits[column])
digit = Digits[number]
line += digit[row] + " "
column += 1
print(line)
row += 1
except IndexError:
print("usage: bigdigits.py <number>")
except ValueError as err:
print(err, "in", digits)
上面这段代码整体包含在一个异常处理模块中，并可以捕获两个异常。该段代码首先取回程序的命令行参数，与所有Python列表类似，sys.argv列表的索引项是从0开始的，索引位置为0的数据项是调用的程序名，因此，在一个运行的程序中，该列表总是至少包含一项。如果没有给定参数，我们会在一个单数据项的列表中尝试访问第二个数据项，并导致产生一个IndexError异常。如果发生这种情况，控制流立即转向相应的异常处理块，这里只是简单地打印出程序的用法。在Try块结束后，程序继续执行，但是由于已经没有更多的代码，因此程序只是简单地退出。
如果没有发生IndexError异常，那么digits字符串会存放命令行参数，如果一切正常，就应该是一个数字字符序列。（记住，要素2中讲过，标识符对大小写敏感，因此，digits与Digits是不同的。）每个大数都使用7个字符串表示，为正确地输出数值，我们必须首先输出每个数字的顶行，之后是下一行，依此类推，直至输出所有的7行。我们使用一个while循环，以便逐行迭代。我们也可以采用另一种方法：for row in (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6):，后面我们还将看到一种更好的、使用内置的range()函数的方法。
我们使用line字符串来存放所有数字的行字符串，之后根据列进行循环，也就是说，根据命令行参数中每个相继的字符进行循环。我们使用digits[column]取回每个字符，并将数字转换为称为number的整数。如果转换失败，就会产生一个ValueError异常，控制流立即转向相应的异常处理模块。这种情况下，我们将打印出错误消息，并在try块之后恢复控制。与前面类似，由于没有其他代码等待执行，因此程序只是简单地退出。
如果转换成功，我们就使用number作为索引来存取digits列表，并从其中抽取字符串列表digit，之后我们从这一列表中将相应的字符串添加到我们正在构建的行，并添加两个空格，以便在数字之间添加水平分隔。
内部的while循环每次结束时，我们会打印出刚构建好的行。理解这一程序的关键之处在于我们将每个数字的row字符串添加到当前row的行。读者可以尝试运行该程序，以便理解其运作方式。在章后练习中，我们将再次讲到该程序，以便对其输出进行稍许改变。
1.3.2 generate_grid.py
我们频繁面临的需求是测试数据的生成。由于不同场景下测试数据变化巨大，因此无法找到一个满足所有测试数据需求的通用程序。由于编写与修改Python程序都很容易， Python经常被用于生成测试数据。在这一小节中，我们将创建一个生成随机整数组成的网格的程序，用户可以规定需要多少行、多少列，以及整数所在的区域。我们首先从一个运行实例开始：
generate_grid.py
rows: 4x
invalid literal for int() with base 10: '4x'
rows: 4
columns: 7
minimum (or Enter for 0): -100
maximum (or Enter for 1000):
554 720 550 217 810 649 912
-24 908 742 -65 -74 724 825
711 968 824 505 741 55 723
180 -60 794 173 487 4 -35
该程序以交互式的方式运行，最开始在输入行数时，由于输入的行数有误，导致程序打印一条错误消息，并要求用户重新输入行数。对于maximum，我们只是简单地按Enter键，以便接受默认值。
我们将分别解读该程序的4个部分：import、函数get_int()的定义（此函数比要素8中展示的类似函数更复杂）、用户交互以便获取要使用的值、处理过程本身。
import random
我们需要random模块，以便访问其中的random.randinit()函数。
def get_int(msg, minimum, default):
while True:
try:
line = input(msg)
if not line and default is not None:
return default
i = int(line)
if i < minimum:
print("must be >=", minimum)
else:
return i
except ValueError as err:
print(err)
这一函数需要3个参数：一个消息字符串、一个最小值、一个默认值。如果用户只是简单地按Enter键，就有两种可能性。如果default为None，也就是说没有给定默认值，那么控制流将转到int()行，在该处转换将失败（因为无法转换为整数），并产生一个ValueError异常；如果default非None，就返回该值。否则，函数将尝试把用户输入的文本转换为整数，如果转换成功，接下来将检查该整数是否至少等于指定的minimum。
因此，该函数的返回总是两种情况，或者是default（用户只是按Enter键），或者是一个有效的整数（大于或等于指定的minimum）。
rows = get_int("rows: ", 1, None)
columns = get_int("columns: ", 1, None)
minimum = get_int("minimum (or Enter for 0): ", -1000000, 0)
default = 1000
if default < minimum:
default = 2 * minimum
maximum = get_int("maximum (or Enter for " + str(default) + "): ",
minimum, default)
通过我们的get_int()函数，可以很容易地获取行数、列数以及用户需要的最小随机数值。对于给定默认值None的行数与列数，也就是没有指定默认值的情况，用户必须输入一个整数。对于minimum，我们提供的默认值为0：对于maximum，我们提供的默认值为1000或minimum的2倍（如果minimum大于或等于1000）。
与前面的例子类似，函数调用参数列表可以跨越任意数量的行数，并且缩排与第二行及后继行无关。
在确定用户需要的具体行数、列数以及随机数的最大值与最小值后，就可以进行具体的随机数生成过程：
row = 0
while row < rows:
line = ""
column = 0
while column < columns:
i = random.randint(minimum, maximum)
s = str(i)
while len(s) < 10:
s = " " + s
line += s
column += 1
print(line)
row += 1
为生成随机数网格，我们使用3个while循环，外部循环以行数进行循环，中间循环以列数进行循环，内部循环则以字符进行循环。在中间循环中，我们获取指定范围内的随机数，并将其转换为字符串。内部while循环用于对字符串进行填充（填充数据为空格），以便每个数字都使用10个字符的字符串表示，对每一行，使用字符串line来累积数值，在每一列的数字添加完毕后，就打印出该行表示的数字，至此，第二个程序功能讲解完毕。
Python提供了非常高级的格式化功能，以及对for ... in循环的良好支持能力，因此，bigdigits.py与generate_grid.py这两个程序的更真实的版本会使用for ... in循环，generate_grid.py程序将使用Python的字符串格式化功能，而不是像这里这样不带修饰地使用空格进行填充。但是在本章中，我们将自己约束在使用本章介绍的8个关键要素进行程序设计，并且这8个要素对编写完整而有用的程序也已足够。在接下来的每一章中，我们都将学习Python的一些新特性，因此，随着本书内容的推进，所看到的程序将逐步复杂起来。