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初识Python3.7的dataclasses标准库

frozen:默认为 False,设置为 True 的话对这个类实例的字段进行复制会抛出异常,相当于定义一个不可变对象 上文定义的InventoryItem类没有指定参数,全部是默认参数,具体的表现行为如下...= b # 定义了__eq__方法 Out[5]: False In [6]: a == InventoryItem('a',1,10) Out[6]: True In [7]: a < b # 没有定义...使用dataclasses.asdict转换对象到dict 我们经常会遇到需要持久化复杂数据对象的情况,比如存到数据库或者转化为json输出到前端。...如果要手动把B类型对象转化为dict的话,我们大概要这样做: def to_dict(self): return {'name':self.name, 'a_list':[{'a':x.a} for...x in self.a_list]} 这样的to_dict方法偶尔实现一次两次倒也罢了,如果每个数据类都要手动实现一个to_dict方法的话就太过浪费时间和精力了。

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初识 Python3.7 的 dataclasses 标准库

frozen:默认为 False,设置为 True 的话对这个类实例的字段进行复制会抛出异常,相当于定义一个不可变对象 上文定义的InventoryItem类没有指定参数,全部是默认参数,具体的表现行为如下...= b # 定义了__eq__方法 Out[5]: False In [6]: a == InventoryItem('a',1,10) Out[6]: True In [7]: a < b # 没有定义...使用dataclasses.asdict转换对象到dict 我们经常会遇到需要持久化复杂数据对象的情况,比如存到数据库或者转化为json输出到前端。...如果要手动把B类型对象转化为dict的话,我们大概要这样做: def to_dict(self): return {'name':self.name, 'a_list':[{'a':x.a} for...x in self.a_list]} 这样的to_dict方法偶尔实现一次两次倒也罢了,如果每个数据类都要手动实现一个to_dict方法的话就太过浪费时间和精力了。

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全文2500字 详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

可能标题取得太像是恰饭的了,都没有几个人来阅读,所以今天小编就打算稍微中规中矩一些,写一篇技术类的干货文章。...这些都是非常简单并且是常见的例子,但是要是我们想要筛选出电影的影名长度大于5的部分,要是也采用上面的方式就会报错 df[len(df['Title'].split(" "))>=5] output AttributeError...我们先要对每年票房的的平均值做一个归总,代码如下 year_revenue_dict = df.groupby(['Year']).agg({'Revenue(Millions)':np.mean}).to_dict...] 转变指定列的数据类型 通常我们转变指定列的数据类型,都是调用astype方法来实现的,例如我们将“Price”这一列的数据类型转变成整型的数据,代码如下 df['Price'].astype('int...') 会出现如下所示的报错信息 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12,000' 因此当出现类似“12,000”的数据的时候,

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解决AttributeError: collections.defaultdict object has no attribute iteritems

而​​collections.defaultdict​​是Python字典的一个子类,继承了Python字典的所有方法和属性,因此也没有​​iteritems​​方法。...pythonCopy codefrom collections import defaultdict# 创建一个用于计数的defaultdict对象count_dict = defaultdict(int...通过使用​​.items()​​方法,我们可以正确遍历​​collections.defaultdict​​对象,避免了​​AttributeError​​错误。...创建一个​​defaultdict​​对象时,需要传递一个默认值类型作为参数。常见的默认值类型有:​​int​​,​​list​​,​​set​​,​​dict​​等。...defaultdict(int)​​对象,并通过访问​​count_dict​​中的键来自动创建并计数。

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Python - 错误和异常

:属性引用(如: 实例对象.方法 )失败或赋值失败(如: 对象=值 ) ImportError:加载模块失败时引发,如: from list import test ,若找不到test则报此异常 ModuleNotFoundError...,传入参数的类型错误(如:传了string给一个int类型的参数) ValueError:当传入的参数类型正确,但值不正确时引发(如:传入要求范围之外的数值) UnicodeEncodeError:编码错误...传入目录路径) NotADirectoryError:对文件进行目录操作(如:os.listdir() 传入文件路径) 警报 部分异常只是当做警告类别 DeprecationWarning:过时,已被弃用的特性相关警告...Python中处理异常 try: x = int(input("Please enter a number: ")) x.open() print("继续执行try") except...AttributeError: print("AttributeError") except ValueError: print("ValueError") try语句的工作原理 首先

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Python 2.7.x 和 3.x 版

Python 2 >>> my_input = input('enter a number: ') enter a number: 123 >>> type(my_input) <type 'int'...from __future__ import division 下表列出了__future__中其他可导入的特性特性 可选版本 强制版本 效果 nested_scopes 2.1.0b1 2.2 PEP...由于通常对这些对象只遍历一次,所以这种方式会节省很多内存。然而,如果通过生成器来多次迭代这些对象,效率就不高了。 此时我们的确需要列表对象,可以通过list()函数简单的将可迭代对象转成列表。...由于xrange的“惰性求知“特性,如果只需迭代一次(如for循环中),range()通常比xrange()快一些。...但由于Python 2.x中的range或xrange没有__contains__方法,所以在Python 2中的整数和浮点数的查找速度差别不大。

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python json.loads 中文_Python 的完美 json loads

为了对付表单提交时参数多和 json 结构复杂的情况,我写了一个名为 recursive_json_loads 的处理函数来对请求对象递归调用 json.loads() 以期能够一次性将所有参数转化为更好用的...后来又发现了 web.py 的 Storage 对象,使这个函数越发好用起来。...想了一下感觉不大好,主要是并没有把参数检查的代码简化多少。 说到参数检查,一般可以做三步: 是否传了某个参数 (?k) 参数值是否为空 (?k=) 参数的类型/值是否符合要求(?...k=0) 有一点需要注意的是,对于传了参数而没有传值的情况(?k=),k 的值会是 ”,而且 isinstance(”, str) 会返回 True。...= ” and not isinstance(data.k, int): return error() 因为 Python 会把很多种如 len() 为零的对象的布尔值判断为 False,所以上面始终没有使用

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Python之异常处理

异常 常用的异常: AttributeError 试图访问一个对象没有的树形,比如foo.x,但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常;基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包...,写错了) TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量,基本上是由于另有一个同名的全局变量, 导致你以为正在访问它 ValueError...正统异常处理机制: try:   被检测的代码块 except 异常类型:   try中一旦检测到异常,就执行这个位置的逻辑   多分支和万能异常 1 s1 = 'hello' 2 try: 3 int...') 14 finally: 15 print('无论异常与否,都会执行该模块,通常是进行清理工作') 输出 invalid literal for int() with base 10: 'hello...EgonException as e: 7 print(e) 输出 类型错误   断言 assert 表达式(获取一个布尔值,True则继续下面代码,False则抛出AssertionError)     异常处理特性

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Python常用的内置函数

一  反射相关   1 hasattr   根据字符串的形式 , 去判断对象中是否有成员 hasattr(object,name) 判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用...参数object:对象 参数name:特性名称 >>> hasattr(list, 'append') True >>> hasattr(list, 'add') False View Code...第一个参数是(模块或对象或类),  第二个参数是(用户输入或值)getattr(object, name [, defalut])获取对象object名为name的特性,如果object不包含名为name...的特性,将会抛出AttributeError异常;如果不包含名为name的特性 且提供default参数,将返回default。...参数object:对象 参数name:对象特性名 参数default:缺省返回值 >>> class test(): ...  name="ming" ...

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【已解决】AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘(图文教程)

一、Bug描述 今天写Python深度学习的时候遇到了问题:AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘。...首先我们需要知道AttributeError在Python中是一种常见的错误,它发生在你尝试访问一个对象的属性或方法,但该对象没有这个属性或方法时。...对于’str’ object has no attribute 'decode’这个错误,它意味着你正在尝试在一个字符串对象上调用decode方法,但字符串本身并没有这个方法。...然而,在Python 3中,由于字符串已经是Unicode,所以没有decode方法,只有encode方法用于将字符串编码为字节字符串。 划重点,你需要先知道你是python2还是3进行的代码编写。...这样做的原因是,较旧版本的h5py可能还没有完全适配Python 3的特性,或者它们使用的是不同的字符串处理方法,从而避免了这个问题。 使用pip命令将h5py降级到一个较旧的版本。

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Python内置(4)类相关的内置

好吧,它实际上有两个用途: 1.如果给定单个参数,它将返回该参数的“类型”,即用于创建该对象的类: >>> x = 5 >>> type(x) >>> type(x) is...int True >>> type(x)(42.0) # Same as int(42.0) 42 2.如果给定三个参数,它将创建一个新类。...对象本身不受分配或删除的影响,只有箭头受其影响。但是现在没有箭头指向第一个物体,让它活着是没有意义的。因此,Python的“垃圾收集器(gc)”丢掉了它。现在我们只剩下一个object。...dir and vars: 一切都是字典 你有没有想过Python如何存储对象,它们的变量及方法?我们知道所有对象都有自己的属性和方法,但是Python究竟如何跟踪它们呢?...由于某种奇怪的原因,无法将任意变量赋给object,但是可以赋给自己创建的类的对象。 这是object的特性吗?

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【Python3之异常处理】 转

AttributeError 试图访问一个对象没有的属性,比如foo.x,但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常;基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包;基本上是路径问题或名称错误...对象没有这个属性 EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记 EnvironmentError 操作系统错误的基类 IOError 输入/输出操作失败 OSError...操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引...(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) NameError 未声明/初始化对象 (没有属性) UnboundLocalError...FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告

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