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Python自动化运维之异常处理

2、异常类型 通用异常类型表 异常 描述 BaseException 所有异常基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception...断言语句失败 AttributeError 对象没有这个属性 EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记 EnvironmentError 操作系统错误基类 IOError 输入/输出操作失败...('Invalid value') #或者 raise ValueError,'Invalid value' testRaise(0) traceback:这个参数用于追踪异常对象,一般很少使用。...如果没有找到与异常匹配except子句(也可以指定异常类型或指定同样异常类型Exception,来捕获所有异常),异常被递交到上层try(若有try嵌套时),甚至会逐向上提交异常给程序(逐上升直到能找到匹配...如关闭资源、平台兼容、模块导入等。

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解决ValueError: day is out of range for month问题

这个错误通常是因为使用了错误日期,导致月份和日期匹配。下面介绍一些解决这个问题方法。方法一:检查日期范围最常见问题是使用了不符合实际日期,例如使用了31号日期,但实际上这个月并没有31天。...假设我们要编写一个函数,输入两个日期,计算它们之间相差天数。首先,我们需要对输入日期进行合法性检查,并处理可能出现错误。...如果输入日期格式不正确,​​strptime​​函数会抛出​​ValueError​​异常。 然后,我们计算起始日期和结束日期之间差值,并将其转换为天数。最后,我们返回日期差值。...兼容Python标准库:dateutil库与Python标准库中datetime模块完美兼容,可以方便地与其它日期和时间相关库和代码进行整合。...无论是处理日期格式多样性、时区问题,还是进行日期比较和计算,dateutil库都能提供便利解决方案,并且与Python标准库完美兼容,使得日期和时间处理变得简单高效。

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

(50, 50, 3)# 使用np.expand_dims()在第0个维度上扩展数据expanded_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)# 打印扩展后数据形状...)以上这些方法都可以将输入数据转换为4维张量,从而解决ValueError: Error when checking错误。...当我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像分类任务时,经常会遇到输入数据维度匹配问题。...然后,我们构建了一个简单卷积神经网络模型,其中包含了多个卷积和全连接。接下来,我们定义了一个50x50x3输入数据input_data。...这个示例代码展示了如何处理维度匹配错误,并针对图像分类任务进行了说明。你可以根据实际应用场景和数据维度来调整代码中参数和模型结构,以满足你需求。

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keras K.function获取某输出操作

layer_1([image_arr])[0] 加载训练好并保存网络模型 加载数据(图像),并将数据处理成array形式 指定输出 将处理后数据输入,然后获取输出 其中,K.function有两种不同写法...获取名为layer_name输出 layer_1 = K.function([base_model.get_input_at(0)], [base_model.get_layer(‘layer_name...’).output]) #指定输出名称 2....获取第n输出 layer_1 = K.function([model.get_input_at(0)], [model.layers[5].output]) #指定输出序号(号从0开始)...遵循计算图,从输入到定义输出。这也是为什么该函数经常用于提取中间层结果。 以上这篇keras K.function获取某输出操作就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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09. 异常处理

当程序执行过程中发生了一些无法继续执行错误时,会引发异常,这可能是由于错误输入、文件不存在、网络连接问题等多种原因引起。...test() 需要注意是,这里异常是逐捕获,越靠经tryexcept优先级越高。如果第一except就捕获了Exception,那么接下来ValueError都是捕获不到。...因此项目中,我们往往会把Exception最为保底异常捕获类型来处理。 我们点开ValueError源码可以看到继承关系: 此外,使用try...except还有一个好处是,它可以跨调用。...def test1(): return 1 / 0 test() 这样,我们就不需要在每个调用方法地方都进行异常捕获,只要在合适(如在统一入口进行捕获)就可以捕获到各个层次间异常信息...在 example_function 中,当输入值小于 0 时,引发了自定义异常,并在异常处理块中捕获并输出了异常属性信息。

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Python教程(19)——python异常处理

try: num = int(input("请输入一个整数:")) result = 10 / num print("结果:", result) except ValueError:...print("输入不是有效整数") 在这个示例中,int(input("请输入一个整数:"))语句可能引发ValueError异常,如果用户输入不是有效整数。...print("结果:", result) except (ValueError, ZeroDivisionError): print("输入不是有效整数或除数不能为零") 在这个示例中,我们使用了一个元组...(ValueError, ZeroDivisionError)作为异常类型参数,在except语句中捕获了ValueError和ZeroDivisionError两种异常类型。...名称错误,通常是在代码中使用了一个未定义变量或函数名 TypeError 类型错误,通常是在进行兼容类型操作时引发 ValueError 值错误,通常是在逻辑上不合理或无效值被传递时引发

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Python2 和 Python3

是一个非常优秀兼容性工具库,在下文中给出许多 兼容技巧 实例都依赖于它。...兼容技巧: 1 2 3 4 5 Python 2 only: assert 2 / 3 == 0 Python 2 and 3: assert 2 // 3 == 0 “True division” (...不过,由于 P2 同时支持两套字符编码,就难免多出了一些标识和转换麻烦。 而 P3 统一使用 Unicode 字符编码,这节省了开发者时间,同时也可以轻松地在程序中输入和显示更多种类字符。...统一输入函数 P2 支持 raw_input 和 input 两个输入函数,区别在于前者仅能返回 String 类型对象,后者则支持返回数字和字符串两种数据类型对象,并且当输入为表达式时,会隐式调用 eval...显然,使用 input 是更加灵活写法。 所以 P3 统一使用了 input 函数进行输入处理。 兼容技巧: 统一使用 input 内置函数。

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解决keras使用cov1D函数输入问题

解决了以下错误: 1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 2.ValueError...model.add(Conv1D(8, kernel_size=3, strides=1, padding=’same’, input_shape=(x_train.shape[1:]))) 这是因为模型输入维数有误...任何不为1strides均为任何不为1dilation_rata均不兼容 padding: 补0策略,为”valid”,”same”或”casual”,”casual”将产生因果(膨胀)卷积,即output...当对不能违反事件顺序时序信号建模时有用。“valid”代表只进行有效卷积,即对边界数据处理。“same”代表保留边界处卷积结果,通常会导致输出shape与输入shape相同。...-32 +1)/1 = 969 第三维度:filters 以上这篇解决keras使用cov1D函数输入问题就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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什么是ORM?

一旦出现业务需求变更,就必须修改持久化接口 2.持久化同时与域模型与关系数据库模型绑定,不管域模型还是关系数据库模型发生变化,毒药修改持久化曾相关程序代码,增加了软件维护难度...ORM提供了实现持久化另一种模式,它采用映射元数据来描述对象关系映射,使得ORM中间件能在任何一个应用业务逻辑和数据库之间充当桥梁。...在对对象做持久化时,ORM一般会持久化所有的属性,有时,这是希望。 但ORM是一种工具,工具确实能解决一些重复,简单劳动。这是不可否认。...("min_value must be int") elif min_value < 0: raise ValueError("min_value...("max_value must be int") elif max_value < 0: raise ValueError("max_value

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破解大厂最难算法命面试:动态规划之硬币兑换

注意我们这里要使用广度优先搜索,也就是我们按照层次来遍历节点,首先处理第一,然后处理第二,以此类推,当遇到第一个值为0节点时,我们就找到了硬币数最少兑换方案,例如在上面例子中,第三出现了0节点...if total_value < 0: raise ValueError("total value < 0") if (this_coin...raise ValueError("changing value <= 0") if 1 not in coins: #必须要有面值为1硬币,要不然可能无法实现有效兑换...coins, index): # 生成方案包含index前面对应硬币 if index >= len(coins) or amount < 0: return None...,到第二时,最左边节点及其之后子节点都可以分出3个分支,第二中间节点在延伸出子节点时,它只考虑硬币[2,5]产生分支,第二最后一个节点在延伸出子节点时只考虑硬币5产生分支,如此来看解决硬币兑换问题

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AGGCN | 基于图神经网络关系抽取模型

树中每个节点添加一个自环,并包括依赖弧相反方向,如果存在从节点i到节点j边,则Aij = 1且Aji = 1,否则Aij = 0且Aji = 0。...hi(0)是初始输入xi,其中xi∈Rd,d是输入特征维度。 2.2 注意引导 AGGCN模型由M个相同块组成。每个块由三种类型组成:注意引导密集连接和线性组合。...Ã可以通过自我注意机制构建,并且可以作为后面的图形卷积计算输入。Ã大小与原始邻接矩阵A(n×n)相同,涉及额外计算开销。Ã计算如下所示: ?...每个密集连接都有L个子,这些子维度dhidden由L和输入特征维度d决定。在AGGCN中,作者使用dhidden = d/L。...例如,如果密集连接具有3个子,并且输入维为300,则每个子维度为dhidden = d/L = 300/3 =100。然后,将每个子输出连接在一起,形成新表示形式。

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