Python 处理 Excel,可以使用 xlrd/xlwt 2个模块,使用简单特好上手。
当我们编写代码的时候,通常会出现些拼写错误或其他一些未知的错误。如果代码运行失败,Python解析器一般会报出相关的错误提示,其中包含了代码出错的行和错误类型。它有时候还会给出对应修复建议。了解编程语言中不同类型的错误将帮助我们快速调试代码,也使我们更好地完成我们的工作。
我主要尝试了四种工具,在此并不会给出他们的排名,因为在不同的应用场景下,做出的选择会不同。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
与其花费好几天去做这些繁琐无意义的操作,不如学学python如何批量读写excel文件,几分钟就能搞定一整天的活!
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)
原文:https://realpython.com/python-traceback/
Python中有关单个和双下划线(“ dunder”)的各种含义和命名约定,名称修饰的工作方式以及它如何影响Python类。
Python 3.7 正式发布!这个新的Python版本自2016年9月开始开发,现在我们所有人都可以享受核心开发人员辛勤工作的成果。
https://github.com/tonglei100/sweetest.git
数据处理是 Python 的一大应用场景,而 Excel 又是当前最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据处理时,很容易会和 Excel 打起交道。得益于前人的辛勤劳作,Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子,比如 xlrd & xlwt & xlutils 、 XlsxWriter 、 OpenPyXL ,而在 Windows 平台上可以直接调用 Microsoft Excel 的开放接口,这些都是比较常用的工具,还有其他一些优秀的工具这里就不一一介绍,接下来我们通过一个表格展示各工具之间的特点:
、Python的一大应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿!
input([prompt]) 如果存在 prompt 实参,则将其写入标准输出,末尾不带换行符。接下来,该函数从输入中读取一行,将其转换为字符串(除了末尾的换行符)并返回。当读取到 EOF 时,则触发 EOFError。例如:
由于 Python 数据模型,您定义的类型可以像内置类型一样自然地行为。而且这可以在不继承的情况下实现,符合鸭子类型的精神:你只需实现对象所需的方法,使其行为符合预期。
在 Python 中,类变量用作字典,称为方法解析顺序 (MRO)。此外,如果一个类缺少一个属性,则该类缺少一个属性。也就是说,如果您修改类中的内容,其他类也不应更改。
在使用标准configure脚本构建python的POSIX系统上,该属性包含了PEP 3149中规定的ABI标志。
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、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
在Python的世界中,每一位开发者都曾经遇到过各种各样的Bug。这些Bug可能令人头疼,但正是通过解决它们,我们才能不断成长为更优秀的程序员。在本文中,我将分享一些我在Python编程过程中遇到的Bug以及解决它们的心得体会。
本文介绍了Python中异常处理的基本概念、try-except-finally语句、异常类型以及自定义异常。当程序遇到错误时,异常处理机制可以捕获错误并执行特定的错误处理代码。了解异常类型以及自定义异常可以帮助程序员更好地处理错误情况。
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。
本文将介绍Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定,名称修饰(name mangling)的工作原理,以及它如何影响你自己的Python类。
笔者在使用Mac进行Python开发时使用pandas读取xlsx文件遇到这个错误:
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 本文介绍了Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定,名称修饰(name mangling)的工作原理,以及它如何影响你自己的Python类。 单下划线和双下划线在Python变量和方法名称中都各有其含义。有一些含义仅仅是依照约定,被视作是对程序员的提示 - 而有一些含义是由Python解释器严格执行的。 如果你想知道“Python变量和方法名称中单下划线和双下划线的含义是什么?”,我会尽我所能在这里为你解答。 在本文中
Python 的pandas模块使用xlrd作为读取 excel 文件的默认引擎。但是,xlrd在其最新版本(从 2.0.1 版本开始)中删除了对 xls 文件以外的任何文件的支持。
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中,我学到了很多,同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈,让我觉得做这件事有了更多意义。
下表是python的异常列表,我们通常使用Exception即可,它包含了常规错误。
本文是个人python学习笔记,学习资料为廖雪峰python教程,如需更多内容,请移步廖老师官方网站。
异常处理,是编程语言或计算机硬件里的一种机制,用于处理软件或信息系统中出现的异常状况(即超出程序正常执行流程的某些特殊条件)。
最近在做毕设,题目是道路拥堵预测系统,学长建议我使用SVM算法进行预测,但是在此之前需要把Excel中的数据进行二次处理,原始数据不满足我的需要,可是。。有346469条数据,不能每一条都自己进行运算并且将它进行归一化运算!!
但是,经常会遇到一些重复繁琐的事情,这时候手工操作显得效率极其低下;通过 Python 实现办公自动化变的很有必要
在短时间内有一个需求,原项目代码是 js,而我手里头的功能代码是 ts 的,需要将其合并。
这篇文章虽然篇幅有点长,但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章,只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。
附:python标准异常 BaseExceptiona:所有异常的基类 SystemExitb python:解释器请求退出 KeyboardInterruptc:用户中断执行(通常是输入^C) Exceptiond:常规错误的基类 StopIteratione:迭代器没有更多的值 GeneratorExita:生成器(generator)发生异常来通知退出 SystemExith:Python 解释器请求退出 StandardErrorg:所有的内建标准异常的基类 Ar
https://www.cnblogs.com/Lival/p/6203111.html
通过 for 语句我们可以使用 for 循环。Python 里的 for 循环与 C 语言中的不同。这里的 for 循环遍历任何序列(比如列表和字符串)中的每一个元素。下面给出示例:
我们在写python程序的时候经常会遇到一些报错信息(异常),有一些可能是人为进行的定义,有一些则是python内置的一些异常信息,接下来我们来了解一下这些常见的异常一些,也能够在我们遇到问题的时候能够更好更快的定位到问题。
一般性的,数据存储在excel中,也是一种选择,但是必须安装对应的库,要不python是无法操作excel文件的,安装的第三方库为为xlrd,安装命令为:
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
BaseException 所有异常的基类 | | +-- SystemExit 解释器请求退出 | | +-- KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) | | +-- GeneratorExit 生成器调用close()方法时触发的 | | +-- Exception
# 异常 """ 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。 当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。 """ """常见异常类型 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
__name__ 显示模块名字,显示 __main__ 的时候意思是主模块,也就是第一次运行的模块/不是被导入的模块。
有的错误是程序编写有问题造成的,比如本来应该输出整数结果输出了字符串,这种错误我们通常称之为bug,bug是必须修复的。
最近在使用 pyinstaller 将 Python 脚本打包成可执行文件时,遇到了一个 AttributeError 的错误,错误信息为 type object pandas._TSObject has no attribute _reduce_cython_。在分析和解决这个问题的过程中,我发现了一种可能的解决方法,现在分享给大家。
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