字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
在Python中，有些名称很特别，开头和结尾都是两个下划线。我们可能用过一些，如__future__。这样的拼写表示名称有特殊意义，因此绝不要在程序中创建这样的名称。在这样的名称中，很大一部分都是魔法（特殊）方法的名称。如果你的对象实现了这些方法，它们将在特定情况下（具体是那种情况取决于方法的名称）被Python调用，而几乎不需要直接调用。
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，执行你为其定制的逻辑，使程序不会崩溃，这就是异常处理
函数功能简单明了, 对于结果, 大家应该也不会有太大的异议:func分别是取得全局命名空间中a的值和使用内置命名空间中的函数id获取了a的地址. 熟悉Python的童鞋, 对于LEGB肯定也是不陌生的,也正是因为LEGB才让函数func输出正确的结果. 但是这个只是一个常规例子, 只是用来抛砖引玉而已. 我们真正想要讨论的是下面的例子:
1.语法错误（这种错误，根本过不了python解释器的语法检测，必须在程序执行前就改正）
关于选课程序，最近着实有点忙，没机会复习os、pickle两部分模块，所以数据储存和字典读取成为了一个问题，大致原理知道，但是具体操作可能还是得返回去再好好看看，所以目前就提前开始学习新的知识了，虽然今天感觉str的相关方法忘的是干干净净的，但是我有pycharm。
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对 象标识不同的异常，一个异常标识一种错误
输出[]，不会产生IndexError错误，就像所期望的那样，尝试用超出成员的个数的index来获取某个列表的成员。例如，获取list[10]和之后的成员，会导致IndexError。然而，尝试获取列表的切片，开始的index超过了成员个数不会产生IndexError，而是仅仅返回一个空列表。
可以直接使用list()创建一个新的列表，或者，使用list()将一个对象转换成列表。
“python没有什么数据结构是用list解决不了的，如果有，那就再加个dict。”
异常和错误 part1:程序中难免出现错误，而错误分成两种 1.语法错误（这种错误，根本过不了python解释器的语法检测，必须在程序执行前就改正） #语法错误示范一 if #语法错误示范二 def test: pass #语法错误示范三 print(haha 2.逻辑错误（逻辑错误） #用户输入不完整(比如输入为空)或者输入非法(输入不是数字) num=input(">>: ") int(num) #无法完成计算 res1=1/0 res2=1+'str' part2:什么是异常 异常就是程
即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行检测到的错误被称为异常。
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，一个异常标识一种错误。
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）
在Python中不同的异常可以用不同的类型（Python中统一了类与类型，类型即使类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误。
这里只列举一些Python与Java和JavaScript不一样的地方，如果你有任何语言基础，相信看完这篇文章就可以轻松写Python程序。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
JSON格式使您不必创建自己的数据格式，如果您已经了解Python，它就特别容易学习。这是在Python中使用它的方法。
这只是一些常见的错误异常，实际上Python还有很多其他的异常类型。在编写代码时，应该注意捕获和处理这些异常，以便更好地调试和处理错误。
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
Python对象类型 说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列） （1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合，类型，None,布尔型 还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字 整数，浮点，长整型等 支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。 除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
Python 是由吉多·范罗苏姆(Guido Van Rossum)在 90 年代早期设计。 它是如今最常用的编程语言之一。它的语法简洁且优美，几乎就是可执行的伪代码。
——鲁迅
Python 内置函数 len() 能够返回字符串、列表和元组——都是序列——中的成员数量，且在第4章4.2.3节阅读过它的帮助文档，其中明确指出：“Return the number of items in a container”。毫无疑问，字典是 “container”，所以可以作为 len() 的参数，并返回字典中的成员数量，即键值对的数量。
Python 中，函数本身是一种对象，函数名就是对函数的对象引用。如果我们写一个函数名，其后面没有小括号，Python 会知道我们是将其当做对象引用。
Python是一种解释性、面向对象并具有动态语义的高级程序语言。它内建了高级的数据结构，结合了动态类型和动态绑定的优点，这使得它在快速应用开发中非常有吸引力，并且可作为脚本或胶水语言来连接现有的组件或服务。Python 支持模块和包，从而鼓励了程序的模块化和代码重用。
在Python中，如果程序出现错误，会抛出异常。异常是一种Python对象，它封装了错误的信息，并提供了一种处理错误的机制。Python中内置了很多异常类型，包括但不限于：
一、异常的种类 在python中不同的异常可以用不同的类型去标识，一个异常标识一种错误。
原本每个的标题都是原版中的英文，有些取名比较奇怪，不直观，我换成了可以描述主题的中文形式，有些是自己想的，不足之处请指正。另外一些 Python 中的彩蛋被我去掉了。
Python 类可以定义专用方法,专用方法是在特殊情况下或当使用特别语法时由 Python 替你调用的，而不是在代码中直接调用（象普通的方法那样）。 .1 __init__ 类似于构造函数 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def say(self): print self.name study = Study("Badboy") study.say() .2 __del__ 类似于析构函数 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def __del__(self): print "Iamaway,baby!" def say(self): print self.name study = Study("zhuzhengjun") study.say() .3__repr__ 使用repr(obj)的时候，会自动调用__repr__函数，该函数返回对象字符串表达式， 用于重建对象，如果eval(repr(obj))会得到一个对象的拷贝。 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def __del__(self): print "Iamaway,baby!" def say(self): print self.name def __repr__(self): return "Study('jacky')" study = Study("zhuzhengjun") study.say() print type(repr(Study("zhuzhengjun"))) # str print type(eval(repr(Study("zhuzhengjun")))) # instance study = eval(repr(Study("zhuzhengjun"))) study.say() .4__str__ Python能用print语句输出内建数据类型。有时，程序员希望定义一个类，要求它的对象也能用print语句输出。Python类可定义特殊方法__str__，为类的对象提供一个不正式的字符串表示。如果类的客户程序包含以下语句： print objectOfClass 那么Python会调用对象的__str__方法，并输出那个方法所返回的字符串。 #!/usr/local/bin/python class PhoneNumber: def __init__(self,number): self.areaCode=number[1:4] self.exchange=number[6:9] self.line=number[10:14] def __str__(self): return "(%s) %s-%s"%(self.areaCode,self.exchange,self.line) def test(): newNumber=raw_input("Enter phone number in the form. (123) 456-7890: \n") phone=PhoneNumber(newNumber) print "The phone number is:" print phone if__name__=="__main__": test() 方法__init__接收一个形如"(xxx) xxx-xxxx"的字符串。字符串中的每个x都是电话号码的一个位数。方法对字符串进行分解，并将电话号码的不同部分作为属性存储。 方法__str__是一个特殊方法，它构造并返回PhoneNumber类的一个对象的字符串表示。解析器一
Python 类可以定义专用方法,专用方法是在特殊情况下或当使用特别语法时由 Python 替你调用的，而不是在代码中直接调用（象普通的方法那样）。 .1 __init__ 类似于构造函数 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def say(self): print self.name study = Study("Badboy") study.say() .2 __del__ 类似于析构函数 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def __del__(self): print "Iamaway,baby!" def say(self): print self.name study = Study("zhuzhengjun") study.say() .3__repr__ 使用repr(obj)的时候，会自动调用__repr__函数，该函数返回对象字符串表达式， 用于重建对象，如果eval(repr(obj))会得到一个对象的拷贝。 #!/usr/local/bin/python class Study: def __init__(self,name=None): self.name = name def __del__(self): print "Iamaway,baby!" def say(self): print self.name def __repr__(self): return "Study('jacky')" study = Study("zhuzhengjun") study.say() print type(repr(Study("zhuzhengjun"))) # str print type(eval(repr(Study("zhuzhengjun")))) # instance study = eval(repr(Study("zhuzhengjun"))) study.say() .4__str__ Python能用print语句输出内建数据类型。有时，程序员希望定义一个类，要求它的对象也能用print语句输出。Python类可定义特殊方法__str__，为类的对象提供一个不正式的字符串表示。如果类的客户程序包含以下语句： print objectOfClass 那么Python会调用对象的__str__方法，并输出那个方法所返回的字符串。 #!/usr/local/bin/python class PhoneNumber: def __init__(self,number): self.areaCode=number[1:4] self.exchange=number[6:9] self.line=number[10:14] def __str__(self): return "(%s) %s-%s"%(self.areaCode,self.exchange,self.line) def test(): newNumber=raw_input("Enter phone number in the form. (123) 456-7890: \n") phone=PhoneNumber(newNumber) print "The phone number is:" print phone if__name__=="__main__": test() 方法__init__接收一个形如"(xxx) xxx-xxxx"的字符串。字符串中的每个x都是电话号码的一个位数。方法对字符串进行分解
一旦某个 except 捕获了异常，则后面的 except 都不会再执行，所以比较精准的异常应该尽量在前面，而 BaseException 应该放在最后一个 except 中。
在Python中，可以通过异常处理机制来处理代码执行过程中出现的异常，避免程序崩溃或出现错误结果。Python中提供了许多内置的异常类型，常见的异常类型包括：
出现"object is not subscriptable"错误的常见原因之一是，你尝试对一个非可迭代对象进行下标操作。以字典为例，当你使用字典的键来访问对应的值时，需要使用字典的下标操作符[]。而如果你尝试对一个非字典对象（如整数、字符串等）进行下标操作，就会出现该错误。 另一个可能的原因是，你尝试对一个可迭代对象的属性进行下标操作。例如，对一个自定义类的实例进行下标操作的时候，需要确保该类实现了__getitem__()方法来支持下标访问。
Python 是最成功的解释型语言之一。当你编写 Python 脚本时，它不需要在执行前进行编译。很少有其他解释性语言是 PHP 和 Javascript。
这篇文章主要介绍python抛出异常的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
解决方法： 字符串切记要放在引号中，单引号双引号无所谓。当一个字符串中包含单引号或双引号时，很容易出现引号不配对的情况。
字典通常用于描述对象的各种属性，例如一个人，有姓名、生日、年龄等各种属性，可以使用字典描述如下：
collections 数据类型主要是为了弥补 list /tuple / dict 的额外数据类型
写了 Python 这么久，是不是对 LBYL 和 EAFP 这两个缩写还一无所知？先看一下它们的全称：
>>>names=['Alice','Beth','Cecil','Dee-Dee','5551']
群内不定时分享干货，包括最新的python企业案例学习资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴入群学习交流 📷 环境介绍 环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境， LX终端（LXTerminal）：Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令 GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 环境使用 众所周知，python语言作为一门超级人性化的语言越来越被受到重视。虚拟服务同样受到人们的重视，那么本次项目的目的就是让大家学会使用python制作一个虚
python异常： python在运行时错误称为异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。 默认情况下：python脚本执行过程中出现异常后，脚本执行将被终止。 python 异常是一个对象，表示错误或意外的情况 在python检测到一个错误时，将触发一个异常： python可以通过异常传导机制传递一个异常对象，发出一个异常情况出现的信号。 程序员也可以在代码中托运触发异常 python异常也可以理解为：程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断。 第二阶段：异常处理，如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用 错误处理： python的默认处理：停止程序，打印错误消息 使用try语句处理异常，并从异常中恢复 事件通知： 用于发出有效状态信号 特殊情况处理： 无法调整代码去处理的场景 终止行为： try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制 非常规控制流程： 异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象 python异常是内置的经典类exception的子类的实例 为了向后兼容，python还允许使用字符串或任何经典类实例 python2.5之后，exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类) python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例 大多的标准异常都是由StandardError派生的，其有3个抽象的子类 ArithmeticError：由于算术错误而引发的异常基类；包括：OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError LookupError：容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类；包括：IndexError、KeyError EnvironmentError：由于外部原因而导致的异常的基类；包括：IOError、OSError、WindowsError 标准异常类 AssertionError：断言语句失败 AttributeError：属性引用或赋值失败 FloatingPointError：浮点型运算失败 IOError：I/O操作失败 ImportError：import语句不能找到要导入的模块，或者不能找到该模块特别请求的名称。 IndentationError：解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误 IndexError：用来索引序列的整数超出了范围。 KeyError：用来索引映射的键不在映射中 KeyboardInterrupt：用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键) MemoryError：运算耗尽内存 NameError：引用了一个不存在的变量名 NotImplementedError：由抽象基类引发的异常，用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法 OSError：由模块os中的函数引发的异常，用来指示平台相关的错误 OverflowError：整数运算的结果太大导致溢出 SyntaxError：语法错误 SystemError：python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误 TypeError：对某对象执行了不支持的操作 UnboundLocalError：引用未绑定值的本地变量 UnicodeError：在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError：应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适当的值 WindowsError：模块OS中的函数引发的异常，用于指示与windowsSHUDR QAYK ZeroDivisionError：除数为0引发的异常 检测和处理异常： 异常通过try语句来检测：任何在try语句块中的代码都会被监测，以检查有无异常发生。 tr语句主要有两种形式： try-except：检测和处理异常 可以有多个e
注意：当索引超出范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
接触了很多Python爱好者，有初学者，亦有转行人。不论大家学习Python的目的是什么，总之，学习Python前期写出来的代码不报错就是极好的。下面，严小样儿为大家罗列出Python3十大经典错误及解决办法，供大家学习。
默读代码类的题目，相对来说是比较简单的。重点去研究列表解析，之后你就可以轻松的回答这些问题喽~
在编写程序时，可能会经常报出一些异常，很大一方面原因是自己的疏忽大意导致程序给出错误信息，另一方面是因为有些异常是程序运行时不可避免的，比如：在爬虫时可能有几个网页的结构不一致，这时两种结构的网页用同一套代码就会出错
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