学过其他语言,比如 Java ,对示例三的结果会比较惊讶,在 Java 中类似的情况,不会报错,会引用外部的全局变量,而如果在内部重新赋值后,再次使用则会用局部变量的值。而在 Python 中情况则不一样,它在编译函数时,发现对 b 有赋值的操作,它判定 b 是一个局部变量,所以在打印 b 时,它会去查询局部变量b,发现并没有赋值,所以会抛出异常。
一、异常基础 1、基础 try/except/else:【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并执行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else: except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常,而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行,finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有(其他)异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据(或实例) except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常,并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常,就运行 finally: 总是会运行此代码块,无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常,可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组,而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称, 以及相关的额外数据(如果有)。就基于类的异常而言,这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理,就返回包含了三个None值的元组。 否则,将会返回(type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型(一个基于类的异常的类对象) *value是异常参数(它的关联值或raise的第二个参数,如果异常类型为类对象,就一定是类实例) *traceback是一个traceback对象,代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行,而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句,让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块: 如果try代码块运行时没有异常发生,Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常,Python依然会回来运行finally代码块,但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一(包括2.5版本) try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码(m
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。
之前写代码感觉一直缺乏一定的规范,所以整理了一些Python的语言规范方面的东东,这个来自google发布的开源项目风格指南-Python语言规范。 1、对你的代码运行pylint 定义: pylint是一个在Python源代码中查找bug的工具. 对于C和C++这样的不那么动态的(译者注: 原文是less dynamic)语言, 这些bug通常由编译器来捕获. 由于Python的动态特性, 有些警告可能不对. 不过伪告警应该很少. 优点: 可以捕获容易忽视的错误, 例如输入错误, 使用未赋值的变量等. 缺
exception万能异常,不管抛出什么异常都能捕捉到,用一种方法去处理,但是如果想对于不同的异常需要定制不同的处理逻辑,还是要用多分支进行处理
搜索jenkins,进入官网,5分钟以内相信你能找到适合你操作系统的安装步骤。此处为省事,列出centos步骤(注意安装稳定版)
os.popen4: 返回2个对象,pip_in 和pip_out_err(标准输出和标准错误输出保存到一个输出pip_out_err)
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https://github.com/shendeguize/GooglePythonStyleGuideCN
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当一个函数被调用的时候,就会创建一个局部作用域,在这个函数内的所有变量都存在于该局部作用域内(global的变量除外),该函数返回时,这个局部作用域被销毁,这个局部作用域内的局部变量随之丢失
作为一个码农, 每天都在写代码, 不可避免的会出现错误, 也有一些时候, 知道可能会出现错误, 必须要在代码中处理, 以免影响代码正常流程, 这篇讲一下常见的异常错误, 以及如何处理异常
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 📷 Lint 定义: pylint是一个在Python源代码中查找bug的工具. 对于C和C++这样的不那么动态的(译者注: 原文是less dynamic)语言, 这些bug通常由编译器来捕获. 由于Python的动态特性, 有些警告可能不对. 不过伪告警应该很少. 优点: 可以捕获容易忽视的错误, 例如输入错误, 使用未赋值的变量等. 缺点: pylint不完美. 要利用其优势, 我们有时侯
本文旨在更好地总结 Python 基础知识,力求简明扼要,以供实战演练时能够快速查询遗忘的知识点。
不用担心domain会被废除,大胆的使用domain模块吧!
5、解决 “NameError: name 'xrange' is not definedw” 错误提示
1.The vocabulary associated with lambdas lambda expression 仅仅是一个表达式,是源码中一部分。 closure 是由一个lambda产生的运行时对象。 closure class 是一个类类型,一个closure可以从该closure class中实例化。每个lambda都会使得编译器产生一个独一无二的closure class。一个lambda内的语句会变成它的closure class的成员函数中可执行的指令。 2. Avoid defau
C++11 新增了很多特性,Lambda表达式(Lambda Expression)就是其中之一,很多语言都提供了 Lambda 表达式,如 Python,Java ,C# 等。本质上, Lambda 表达式是一个可调用的代码单元
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称 VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
C++11新增了很多特性,Lambda表达式(Lambda expression)就是其中之一,很多语言都提供了 Lambda 表达式,如 Python,Java ,C#等。本质上, Lambda 表达式是一个可调用的代码单元[1]^{[1]}[1]。实际上是一个闭包(closure),类似于一个匿名函数,拥有捕获所在作用域中变量的能力,能够将函数做为对象一样使用,通常用来实现回调函数、代理等功能。Lambda表达式是函数式编程的基础,C++11引入了Lambda则弥补了C++在函数式编程方面的空缺。
Python里面的装饰器比较复杂,下面12步可以帮你你较好的理解Python中的装饰器 1. 函数 在python中,函数通过 def关键字、函数名和可选的参数列表定义。通过 return关键字返回值。我们举例来说明如何定义和调用一个简单的函数: >>> def foo(): ... return 1 >>> foo() 1 方法体(当然多行也是一样的)是必须的,通过缩进来表示,在方法名的后面加上双括号 ()就能够调用函数 2. 作用域 在python中,函数会创建一个新的作用域。python开发者可能会说
一、异常基础 try/except:捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并自行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色 错误处理 事件通知 特殊情况处理:有时发生很罕见的情况,很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况,从而省去编写应对特殊情况的代码 终止行为 非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为(发生异常时程序也会终端,只不过会执行finally后的代码) >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码 发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下,也执行了finally语句中的代码 实际应用镇南关,try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复,而try/finally的组合则很方便,可以确保无论try代码块内的 代码是否发生异常,终止行为一定会运行。如,try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误,然后以try/finally来确保 关闭文件,或者终止服务器连接等调用。 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式:try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常,Python就跳回try,执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后(除非 except代码块引发另一异常),控制全就会到整个try
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
可以正常输出结果: 并且需要注意,在func2使用x变量之前的名字空间就已经有了'x':1.
字符串在我们平时的编码工作中其实用的非常多,并且用起来也比较简单,所以很少有人对其做特别深入的研究。倒是面试或者笔试的时候,往往会涉及比较深入和难度大一点的问题。我在招聘的时候也偶尔会问应聘者相关的问题,倒不是说一定要回答的特别正确和深入,通常问这些问题的目的有两个,第一是考察对 JAVA 基础知识的了解程度,第二是考察应聘者对技术的态度。
列表推导式是Python构建列表(list)的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表.
Python是Google使用的主要动态语言。该样式指南列出了Python程序的注意事项。
本篇内容开始介绍Groovy中的各种类型知识。将会分多篇文章详细介绍和学习Groovy中的有关于类型的相关知识点。
python允许创建嵌套函数。也就是说我们可以在函数里面定义函数,而且现有的作用域和变量生存周期依旧不变。
你怎么知道自己编写的程序管用呢?能指望你在任何时候编写的代码都没有缺陷吗?恕我直言,我想这不太可能。诚然,在大多数情况下使用 Python 都很容易编写出正确的代码,但代码出现 bug 并非没有可能。
你看到的这张照片拍摄于1964年,是MIT的Harold Edgerton教授的杰作。
通常,在块中定义的变量仅在该块中可用。在街区外无法到达。这样的变量称为局部变量。形式参数标识符也表现为局部变量。
本期题目: 1、谈谈final, finally, finalize的区别。 2、HashMap和Hashtable的区别。 3、Collection 和 Collections的区别 4、GC是什
原文链接:http://www.cnblogs.com/imshome/p/8327438.html 呵呵!作为一名教python的老师,我发现学生们基本上一开始很难搞定python的装饰器,也许因为装饰器确实很难懂。搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点。 我没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,我也许能够让你在理解装饰器的时候更自信一点。因为装饰器很复杂,这篇文章将会很长(自己都说很长,还敢这么多废话blablabla...前戏就不
作为一名测试人员,自动化测试框架可能是我们日常工作中使用的最多的东西了,以我为例,日常工作中天天打交道的框架就是unittest,深入理解unittest测试框架的原理,再工作中能避免我们踩到某些大坑。
在Python程序的执行过程中,难免会出现异常的情况,如果做的是跟用户交互的程序,当用户输入不可接受的内容时,在可预见的范围内,我们当然是希望可以给用户一些提示,而不是原来Python内置异常中的那些提示语句,毕竟那些语句只适合给程序员做调试参考,对用户并没有多大的价值。因此这就需要了解Python的常见异常了。
(1).block种类 全局块(NSGlobalBlock):存在于全局内存中, 相当于单例. 栈块(NSStackBlock):存在于栈内存中, 超出其作用域则马上被销毁. 堆块(NSMallocBlock):在于堆内存中, 是带引用计数的对象, 需要自行管理其内存.
上一篇文章主要以一步一步演进的方式介绍了装饰器的工作原理以及使用(没看的小伙伴可以关注一下 一文读懂Python装饰器由来(一)),其实只要认真学习上一篇文章,已经能够满足日常对装饰器的使用了。但是,若想真正理解装饰器,并进行更高阶的使用还要了解其他一些知识:
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