Python学了好久,但是拿出来review的代码好像总是长的不够俊美,不够工整!因此标准化的代码规范就显得尤为重要。今天就来推荐3个利器,python界广泛认同的代码风格规范PEP8和两个超牛的工具pylint和black,分别用于代码风格规范检测和自动优化。
没有规矩,不成方圆。代码任何一种语言都有一些约定俗成的编码规范,Python也不例外。Python非常重视代码的可读性,对代码布局和排版有更加严格的要求。虽然一些大型软件公司对自己公司程序员编写的代码在布局、结构、标识符命名等方面有一些特殊的要求,但其中很多内容和思想是相通的,目的也是一致的。这里重点介绍Python社区对代码编写的一些共同的要求、规范和一些常用的代码优化建议,最好在开始编写第一段代码的时候就要遵循这些规范和建议。 (1)严格使用缩进来体现代码的逻辑从属关系。Python对代码缩进是硬性要求
Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8)和有潜在问题的代码。
在测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何。 Coverage支不仅持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。 Coverage官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
最近一直在用mac下的虚拟机运行win10系统,由于在线人数过多,直播授课的时候使用vscode的时候内存暴涨,于是考虑切换回sublime3,毕竟编辑器要比ide要轻量的多,在此记录一下整个流程。
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。
VS Code 里是不包括 Python 的,所以你首先得安装一个 Python。
遇到一个新的问题,总是离不开3W原则(What,Why,hoW),下面是对python代码静态检测工具pylint的学习:
PyChecker是Python代码的静态分析工具,它能够帮助查找Python代码的bug,而且能够对代码的复杂度和格式等提出警告。
量子相位估计算法(quantum phase estimation,QPE)也称作量子特征值估计算法,是很多量子算法的基本步骤,其中包括Shor`s算法(秀尔算法)和HHL算法(线性方程组的量子算法)。它的作用就是快速的估计一个酉变换的特征值。由于酉矩阵拥有一个性质:酉矩阵的特征值都是模为1的复数。所以对酉矩阵而言,其特征值和相位基本是对等的。
最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。
这里使用的操作系统为win7/10,安装环境是使用Anconda搭建Python环境,然后在Vscode编辑器中安装Python插件,最终能够在Vscode环境下使用Python。
异常是一个事件,该事件在执行过程中发生,影响了程序正常执行。异常是python对象,表示一个错误。而我们要做的事发生异常后捕获并处理它,否则程序会终止。
有时可能需要在多个文件之间来回操作,但是关闭一个文件再打开另外一个文件这样来回操作未免显得太笨拙了。还好linux提供了多文件多窗口的模式。 同时打开多个文件
覆盖率是用来衡量单元测试对功能代码的测试情况,通过统计单元测试中对功能代码中行、分支、类等模拟场景数量,来量化说明测试的充分度。
文件读写是我们最常见的IO操作。Python内置了文件读写的函数,用法和C是兼容的。
以 ‘U’ 标志打开文件, 所有的行分割符通过 Python 的输入方法(例#如 read*() ),返回时都会被替换为换行符\n. (‘rU’ 模式也支持 ‘rb’ 选项) .
python编码规范 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/pyguide.html 判断对象是否含有某属性 if hasattr(object, 'attribute') 反射获取类实例 globals()['ClassName']() python日期转换 字符串到日期: import time timeInDate = time.strptime(timeInStr,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") 日期到字符串: tim
上大学的时候有老师不给上课的PPT,就总想有个程序能偷偷复制老师的U盘。。。。一直没有去实现,最近看论文,就想起来这个事情了,发现其实用几行python代码就能搞定了。分两步,首先写出来python代码,其次把.py文件转换成exe文件,直接在windows电脑上后台运行。
Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验,但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段,下面就介绍一些Theano的调试技巧,让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过,不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候,往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊,让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子: import thea
一、什么是异常 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。 二、异常处理 捕捉异常可以使用try…except语句。 try…except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。 如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它。 语法: 以下为简单的try….ex
中文翻译地址 https://learning-pytest.readthedocs.io/zh/latest/doc/intro/getting-started.html
Python语言与Perl,C和Java等语言有许多相似之处。但是,也存在一些差异。
python标准异常 异常名称 描述 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 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 O
用VSCode编程是需要依赖扩展的。写python需要安装python的扩展,写C++需要安装C++的扩展。刚打开编辑器的时候,它一般会推荐一些扩展,你如果什么都不知道,可以先安装官方推荐的这些扩展:
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。
python异常捕获,在刚开始学的时候,经常会遇到两种报错信息:语法错误和执行的异常。
交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
unitetest是python里单元测试框架,是基于 java 的 junit 测试框架 相当于是一个 python 版的 junit,除了 unittest,还有一个 pytest 框架
--**** --python 异常处理---------------------------------------------------------------------------- --**** DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常 Warning 当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。 Error 警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。 InterfaceError 当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。 必须是Error的子类。 DatabaseError 和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。 DataError 当有数据处理时的错误发生时触发,例如: 除零错误,数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。 OperationalError 指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如: 连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。 IntegrityError 完整性相关的错误,例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。 InternalError 数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。 ProgrammingError 程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。 NotSupportedError 不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。 python提供了2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。 断言(Assertions): python标准异常 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 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 OverflowError 数值运算超出最大限制 ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型) AssertionError 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 访问未初始化的本地变量 ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 RuntimeError 一般的运行时错误 NotImplementedError 尚未实现的方法 SyntaxError Python 语法错误 IndentationError 缩进错误 TabError Tab 和空格混用 SystemError 一般的解释器系统错误 TypeError 对类型无效的操作 ValueError 传入无效的参数 UnicodeError Unicode 相关的错误 UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误 UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误 UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误 Warning 警告的基类 DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告 FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 Ove
与普遍的看法相反,质量保证与其说是发现错误,不如说是发现它们。 我们将讨论两种提高代码质量,从而防止出现问题的方法。 首先,我们将对已经存在的代码进行静态分析。 然后,我们将讨论单元测试; 这包括模拟和行为驱动开发(BDD)。
网站 Ascii World:(链接:http://www.asciiworld.com/)。
Python语言与Perl,C和Java等语言有许多相似之处。但是,也存在一些差异。 在本章中我们将来学习Python的基础语法,让你快速学会Python编程。 ---- 第一个Python程序 交互式编程 交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。 linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下: $ pythonPython2.7.6(default,Sep92014,15:04:36)[GCC 4.2.1Compatib
Jpython(http://www.jython.org/)是一个java的扩展包,在scala里面可以直接调用
类中除了定义函数,还可以包含其他语句。一个类中的函数定义通常有一个特殊的参数列表形式,以在类外调用这个函数。
新的一年了,对于去年的半年是在不满意,后半年是在没什么提高。新的一年当然有新的打算 不能那么平行线的走了,要让自己坡度上升。新的一年当然有新的计划了,一直说学开发的自己耽误了那么久了,去年的事情拖到了现在。最终确定了学习python。好吧学习新东西当然有自己的总结了。看书吧,修炼吧。。提升自己了。
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。
1,真值表达式判断会自上而下进行,如果有一条为True则执行其中的语句块,然后结束if 语句的执行,如果所有的真值表达式都为False。则执行else子句里的语句。
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)
python定义一个函数 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 () 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明 函数内容以冒号起始,并且缩进 return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None 在python中,所有参数(变量)都是按引用传递。如果你在函数里修改了参数,那么在调用这个函数的函数里,原始的参数也被改变了
Python 语言与 Perl,C 和 Java 等语言有许多相似之处。但是,也存在一些差异。
模块:在Python中有一个概念叫做模块(module),这个和C语言中的头文件以及Java中的包很类似,比如在Python中要调用sqrt函数,必须用import关键字引入math这个模块,下面就来了解一下Python中的模块。说的通俗点:模块就好比是工具包,要想使用这个工具包中的工具(就好比函数),就需要导入这个模块
补充知识:踩坑记—-large batch_size cause low var_acc
1、异常 异常就是非正常状态,在Python中使用异常对象来表示异常。若程序在编译或运行过程中发生错误,程序的执行过程就会发生改变,抛出异常对象,程序流进入异常处理。如果异常对象没有被处理或捕捉,程序就会执行回溯(Traceback)来终止程序。 2、异常类型 通用异常类型表
Doctest模块允许在文档字符串内嵌入注释以显示各种语句的期望行为,尤其是函数和方法的结构;此处的文档字符串看起来如同一个交互式shell会话;可用于测试文档是否与主程序保持同步,或基于文档对程序本身做测试。
第一步 排除文件打开方式错误: r只读,r+读写,不创建 w新建只写,w+新建读写,二者都会将文件内容清零 (以w方式打开,不能读出。w+可读写) **w+与r+区别: r+:可读可写,若文件不存在,报错;w+: 可读可写,若文件不存在,创建 r+与a+区别: [python]fd = open("1.txt",'w+') fd.write('123') fd = open("1.txt",'r+') fd.write('456') fd = open("1.txt",'a+') fd.
稍微总结一下,否则总是忘。 x = 'abc' def fetcher(obj, index): return obj[index] fetcher(x, 4) 输出: File "test.py", line 6, in <module> fetcher(x, 4) File "test.py", line 4, in fetcher return obj[index] IndexError: string index out of range
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