有的读者可能会想问为什么我突然跑去投前端了，答案主要是因为这个岗美团很缺（后端和测试都不缺），缺到我周一投周三就约面了，而这是我唯一一个还能拼拼看的岗位，好歹还懂点前端，其他岗位我那是完全不懂。...（他应该是想问shift，没答出来） 代码题：实现一个最熟悉的排序算法？（我选了冒泡排序结果写了我20分钟边界条件没整明白，太菜） 除了冒泡排序你还知道哪些排序方法？...冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度是多少？是稳定排序吗？其他排序算法呢？ 代码题：提取链接中的查询参数 你如何理解面向对象？...刚刚你提到 OPTIONS 作为预检请求，什么时候会发生这种情况？什么情况下认为预检是通过的？ HTTP 协议有哪些特性，适合哪些场景？...反问 最后说两句，说实话我现在确实有点不知道该怎么办了，不想干测试，但是后端简历都过不了，前端也不会，不知道该往哪里努力了。
这种行为我们称之为：异常处理（捕获异常） 当我们的程序遇到了BUG, 那么接下来有两种情况: ① 整个程序因为一个BUG停止运行 ② 对BUG进行提醒, 整个程序继续运行 显然在之前的学习中..., 我们所有的程序遇到BUG就会出现①的这种情况, 也就是整个程序直接奔溃....但是在真实工作中, 我们肯定不能因为一个小的BUG就让整个程序全部奔溃, 也就是我们希望的是达到② 的这种情况 那这里我们就需要使用到捕获异常 捕获异常的作用在于：提前假设某处会出现异常，做好提前准备，...捕获常规异常 基本语法： try: 可能发生错误的代码 except: 如果出现异常执行的代码 快速入门 需求：尝试以`r`模式打开文件，如果文件不存在，则以`w`方式打开。... 异常是具有传递性的 当函数func01中发生异常, 并且没有捕获处理这个异常的时候, 异常 会传递到函数func02, 当func02也没有捕获处理这个异常的时候 main函数会捕获这个异常, 这就是异常的传递性
但是 not 会返回 False。 # 如果结果是错误的，则返回 True。 （4）if-else 语句 想一想：在使用 if 的时候，它只能做到满足条件时要做的事情。...这是为什么捏？ 因为 while 后面的条件一直成立。什么情况下会一直成立呢？...捕获所有异常 有些情况下,我们开发人员也不知道程序的运行会出现什么类型的错误,总不能每个类型错误都写一次吧?...这次 except 后面写的是 Exception ,但是我没有写 NameError ,程序却成功捕捉到了异常。...语句用来表达这样的情况： 在程序中，如果一个段代码必须要执行，即无论异常是否产生都要执行，那么此时就需要使用 finally。 比如文件关闭，释放锁，把数据库连接返还给连接池等.
SystemExit Python编译器进程被关闭 TypeError 不同类型间的无效操作 UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeError...except Exception as e: print("我也不知道就出错了") print(e) except ValueError as e: print("NO>>>...>>>>>>>>") print("hahaha") Please input your number:ffff 我也不知道就出错了 invalid literal for int() with base...10: 'ffff' hahaha 用户手动引发异常 当某些情况，用户希望自己引发一个异常的时候，可以使用 raise 关键字来引发异常 # raise 案例 try: print("I love...，一般包含以下内容： 自定义发生异常的异常代码 自定义发生异常后的问题提示 自定义发生异常的行数 最终的目的是，一旦发生异常，方便程序员快速定位错误现场
我还是拿前端面试来举例，比如考一个快速排序，很多人就觉得这有什么好考的嘛，平时又用不到，引擎底层已经写好了 sort 方法，什么数量级用什么排序底层也已经实现好了，没必要考了呀。...但是其实面试官并不是想考你快排的代码是如何写的，说实话，花个十分钟，最多半小时，一个快排的代码你肯定可以记住。...以此来引导你为什么快速排序快，为什么同样是分治法的归并排序没有这么快。等等相关的算法方面的知识。 面试官所考察的问题只是各种底层思想的一个运用，通过这个实例应用来考察对底层思想的理解程度。...很多人看到这道题觉得很简单嘛，几行代码就搞定了，当时跟我一起做笔试题的几位竞争者也是，他们就写了一个算法。...而我当时想到，我觉得面试官在检查这道题的时候如果看代码还是有点麻烦，所以我就写了一个界面，界面上提供了可以点击的数字，还有输入框，还有几个计算按钮，一个结果框，用户可以通过点击数字，或者在输入框里输入数字进行计算最大公约数
敢于梦想的终将被实现。 小闫语录： 世界上的知识分为下列几种：知道自己知道的，知道自己不知道的，不知道自己知道的，不知道自己不知道的。只要能被想象到的，终有实现的方法。 ? 前言 ?...1.1 语法错误 语法错误为写的代码不符合语法规则。比如大家一不小心忘记写个冒号，一不小心函数写错一个字母之类的粗心错误。...1.2 异常 有些人会问，我的 Python 程序的语法是正确的，检查了很多遍呢，真的！但是为什么运行时还会报错？那就说明你遇到了异常。...def demo1(): print(num) def demo2(): demo1() demo2() 在执行以上代码，会发生异常，可以使用下面代码进行捕获异常。...这样就不需要在代码中，增加大量的异常捕获，能够保证代码的整洁。 作业 1.书写一个函数，故意犯错，然后进行异常捕获。 2.自定义两个函数 A 和 B，验证异常的传递。 ?
print(a a)# or 当两侧的表达式，只要有一个是正确时就返回True。print(notb > a)# b > a 结果是正确的。但是 not 会返回 False。...这是为什么捏？ 因为 while 后面的条件一直成立。什么情况下会一直成立呢？...后 ，并 使用元组的方式进行存储 获取异常的信息描述 来通过图片的方式,为大家进行详解 捕获所有异常 有些情况下,我们开发人员也不知道程序的运行会出现什么类型的错误,总不能每个类型错误都写一次吧?...,但是我没有写 NameError ,程序却成功捕捉到了异常。...语句用来表达这样的情况： 在程序中，如果一个段代码必须要执行，即无论异常是否产生都要执行，那么此时就需要使用 finally。 比如文件关闭，释放锁，把数据库连接返还给连接池等.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、什么是异常 Python错误与异常 什么是异常 > 异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响程序的正常执行。...一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生异常。异常是Python的对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时，我们需要捕获并处理异常，否则程序会终止执行。...代码里会有很多异常，比如 NameError 名称错误，Syntax Error 语法异常，Type Error 类型错误，Value Error值异常；这四种都是异常，异常其实是一个事件 代码里有异常是非常正常的事情...对于这种情况我们根本无法预测会发生什么，也无法提前做任何准备。在这种情况下，与其使用不是捕捉异常的try/except语句隐藏异常，不如让程序立即崩溃。...，没有对 b 进行检查 对于这种情况，无法预测未来会发生什么，也没办法提前做任何准备，所以缺陷一定会产生，所以这时不如让异常直接崩溃，直接在后面什么都不写就可以了 def exp_exception(x
python解析器去执行程序，检测到了一个错误时，触发异常，异常触发后且没被处理的情况下，程序就在当前异常处终止，后面的代码不会运行，谁会去用一个运行着突然就崩溃的软件。... print('输入的是空格,就执行我这里的逻辑') elif len(num1) == 0: print('输入的是空,就执行我这里的逻辑') else: print('其他情情况...不能处理异常了，但是无论是否发生异常，都会执行finally中的代码 raise 主动触发异常 应用场景 class Payment: def pay(self, money): ...断言用一个非常果决的场景，如果不满足，后面的代码都不执行(也可以捕获，但是没有人这么做) try..except的方式比较if的方式的好处 try..except这种异常处理机制就是取代if那种方式，让你的程序在不牺牲可读性的前提下增强健壮性和容错性...try...except应该尽量少用，因为它本身就是你附加给你的程序的一种异常处理的逻辑，与你的主要的工作是没有关系的 这种东西加的多了，会导致你的代码可读性变差，只有在有些异常无法预知的情况下，才应该加上
想分享的东西很多，但是不知道怎么规划，只能想起一个写一个了。今天分享一下我对Python异常的理解，希望能对大家有所启发。 首先需要知道什么是异常？...首先理解了什么是异常，异常表现为一种有可能发生的情况。注意既然是有可能发生，那就也有可能不发生。...图2 这里我想说一下，新手在看错误信息的时候，刚开始会很不习惯，一看到输出了一大堆红色的东西，头就大了。...这时候不能心急，要慢慢仔细看一下输出的信息都写了什么，然后检查一下代码，如果能看出来错误就ok了，如果看不出来，先百度一下，最后实在不行再问别人，不要动不动就张口问别人，遇到问题要先自己想办法解决。...说到这里我还行在提一下，“”，这个是什么意思？这个问题留给各位看官啦，下次会解释。
也就是代码还没有开始运行，就发生的错误。...异常 即使我们的程序符合python的语法规范，但是在执行的时候，仍然可能发送错误，这种在运行时发送的错误，叫做异常。...上面代码的执行流程是，首先执行try中的子语句，如果没有异常发生，那么就会跳过except,并完成try语句的执行。...那么我们看到的这个异常信息就是B的信息。但是我们并不知道这个异常B是从哪里来的，这时候，我们就可以用到异常链。...默认情况下，如果异常是从except 或者 finally 中抛出的话，会自动带上异常链信息。 如果你不想带上异常链，那么可以 from None 。
为什么我要写这篇呢，之前有很多小伙伴在运行代码时遇到了各种各样的问题，甚至有这样的一句话，编程一小时，找错一整天，所以小卡今天就整理了一下日常常见的几种报错类型，come~ 首先我们来说一下错误和异常，...在程序中难免会出现各种错误，而错误分为两种，第一种是语法错误，这种错误你是无论如何都跑不出来的，看着终端红颜色的一片脑壳都有点痛，所以说这种错误执行程序前要修正；第二种呢就是逻辑错误，比如说用户输入的不合适等一系列错误...什么是异常呢，异常就是程序运行时，某一句引发错误导致之后的代码都无法运行，是不是有点丛林大盗的感觉，此山是我开，此树是我栽，哎呀呀~ 在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。...Python在执行程序时，检测到错误，触发异常，在异常触发后且没有处理的情况下，程序会立即在当前异常处停止，后面的代码就不会运行，那么我们的程序就会直接崩溃，弱不禁风，所以你必须提供一种异常处理机制来增强你程序的健壮性与容错性...as e: print('发生异常') raise 以上方法应该尽量少用，因为它本身是你附加给程序的异常处理逻辑，有大量的这种处理时，你的代码可读性会很差，只有在异常无法预知的情况下在使用
虽然后面什么也不带在大多数情况下得到的也是我们想要的结果，但是代码块中如果是个嵌套结构的话，它可能会破坏嵌套结构中的 try 得到它想要的结果。...比如下面这种情况： def func(): try: # do something1 except: # do something2 try: func() except NameError...上面只是说了一个简单的情况，因为 Python 运行在个人电脑中，可能有时候内存错误，系统莫名退出这种异常也会被捕捉到，而现实情况是这些和我们当前的运行的程序一毛钱关系也没有。...但是现在又有这么一个问题，当程序简单的时候还好说，但是随着程序变得复杂起来，肯定还会出现别的异常，这样的话我们就只能回头去找，然后再把新出现的异常加进去： try: # do something1 except...(NameError,KeyError): # do something2 else: # do something3 上面的代码中是把 NameError 和 KeyError 看作是正常的情况
注意，这两个技术并不是避免时机不成熟的优化。并不是把冒泡排序变成快速排序（算法优化）。也不是语言或是编译器的优化。也不是把 i*4写成i<<2 的优化。...使用一个 Profiler 我们知道，程序运行时的90%的时间是用在了10%的代码上。我发现这并不准确。一次又一次地，我发现，几乎所有的程序会在1%的代码上花了99% 的运行时间。但是，是哪个1%？...我工作过的一个地方使用了一个华丽而奢侈的Profiler，但是自从购买这个Profiler后， 它的包装3年来还是那么的暂新。为什么人们不用？我真的不知道。...编程为什么会不同 呢？只要没有测量，你就永远无法进步。 这个世界上有太多可以使用的Profiler了。...虽然这种做法是无可异议的，但是有两件事情是学校没有教给你而需要你重点注意的。
整个程序就会被终止，当然理想情况下，我们是希望程序不被终止，而是捕捉到这次异常。...try: 尝试运行程序 出现异常后这段代码就不会运行 except 错误类 as e: 发生异常运行这部分代码 我们就拿0不能作为分母来进行演示： try: a = 1/...错误：{}".format(e)) # NameError: name 'name' is not defined 所以，当我们有多个异常错误时，这种写法就有局限性，我们可以这样来写： #第一种方法 try...为什么没有被捕捉到了？...那是因为程序存在多个except异常时，程序最多只有一个会被执行并捕捉，简单的说，最先捕捉的异常会被执行，其他都会被忽略。 那有时候我们事先并不知道有多少异常，应该怎么处理了？
空闲可能有一种负面的内涵“闲人”，但是保护空闲是非常重要的。这是一种以短期效率为代价的对自我成长的长期投资。 当我快速地交付代码时，我也会花很多时间来修复 bug。...所以现在我将 generator 转化成一个列表，复制这段代码，并传入这个列表。我就做完了。 现在，我们假设产品需求是按字典顺序对这些进行排序。所以我写了一个处理二阶列表的排序函数。...理想情况下，你应该对你团队的代码有一个层次 2 的理解，对你自己的代码有个层次 3 的理解。这种理解构建了代码如何工作的 思维模型。 我发现，代码审核对于构建这种思维模型有很大帮助。...有时候，我觉得我需要知道所有问题的答案 当我明白的事情越多，更多的人会向我问问题。这感觉棒极了！然而，肯定有一些问题我不知道答案。在这种情况下，靠着感觉并且自作聪明是一个陷阱。...通常，这种情况发生在我比较匆忙的时候，当我没有保护我的空闲，结果就是我没有将学习放在做事情之上。其它时候，是因为代码比较难，没有触手可得的解决办法。 只要我注意到自己这样做，我就会自己从中解脱出来。
我也不知道，但是为什么不问问神奇的 GPT 呢： 上面这段话，对应到代码的部分就是这样的： 假设气象站的名称长度为 6，那么是不是直接都不会进入 for 循环，因为不满足上图中框起来的 for 循环条件...但是你不知道它要走哪个方向。为什么要强调老老年间呢？ 因为那个时候没有电话、无线电啥的，反正就是别人不能提前告诉你他要怎么走。...如果在没有任何铺垫的情况下，你看到这样的代码，是不是会觉得很奇怪，感觉是两个不同的人写的。一个喜欢用 if，一个喜欢用 switch。...本来在我最开始的构思的时候，还应该有一部分关于“为什么分支预测正确了之后性能就提高了”的描述，打算是从 CPU 指令流水线的角度切入的。 但是我没时间写了。...关键这种“突然被情况的情况”还出现了两次，所以有一部分段落，我写了三次，实在是有点搞心态了，打断了思路。 本来周末就只有一天时间的，结果还浪费了一些。 气得我当场...
能够快速排序字符串是现代数据操作的关键支柱。虽然我们承认对字符串向量进行排序时，真正想要的其实是分组，但是能够快速排序字符串仍然很有价值。...在字符串中加载第 n 个字符的字节的一种方法是通过代码单元 codeunit(s, n) 。例如： ? 但是根据我的计算，这个会很慢，赶不上 R。...经过多次实验，我发现一次加载 8 个字节几乎与加载 1 个字节一样快，因此这成了我的首选方法。 这种方法也有两个情况： 1. 字符串短于 8 个字节的情况 短于 8 字节的时候，我们需要特别小心。...目前解决它的方法是测试长度是否短于 8 个字节，然后使用较慢的加载器。 而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...问题 2：在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中，就可以使用基数排序对字节向量进行排序，这非常快。但是还需要同时置换原始的字符串向量。为此，我编写了 sorttwo!
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。...虽然“为什么rkt比Docker要使用更多的磁盘空间”不怎么像是正确的问题——我差不多知道代码是如何工作的，但我不明白为什么他们那样写代码。...等等，我不知道什么是“乐观锁”啊。所以这需要提问了！ : ) 阻止某人接着说下去并提问“嘿，那是什么意思？”是一个超级重要的技能。我认为它是自信的工程师的属性之一，并且培养起来会大有裨益。...如果我有半小时的问题要问，那么我可能会之后再安排一段时间，如果我只有一个快速的问题，那么我很有可能现在就问了。 这个人对这个问题而言是否过于太高级了？...以下是从该指南摘录的几个问题： “当你怀疑这种类型的失败发生时，你想要寻找什么？” “你怎么判定这种情况是‘正常’的？” 你是怎么知道数据库崩溃的？ 你怎么知道那是你需要page的团队？
这是一个显而易见但又经常被忽略的要求。代码可能会一直更改。因此，如果我们有从输入流中获取输出数据的代码，只要代码更改，就需要重新计算输出以查看更改的效果。 为什么代码会发生更改？...劣势 Lambda 架构的问题在于，在两个复杂的分布式系统中维护产生相同结果的代码会非常痛苦。我认为这个问题不会得到解决。...我们可以将其称为 Kappa 架构，尽管它的思想比较简单。 当然，我们可以进一步优化它。在许多情况下，我们可以合并两个输出表。但是，我认为在短时间内同时拥有两个输出表会更好一点。...对比 我知道将 Samza 用作流处理系统这种方法非常出色，因为我们在 LinkedIn 已经实践过。但是我不知道在 Storm 或其他流处理系统中会不会同样的出色。...但是，我的建议需要在输出数据库中暂时占用2倍的存储空间，并且需要一个支持大容量写入的数据库来进行重新加载。在这两种情况下，重处理的额外负载可能会平均化。
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