从以上代码可以看出,针对不同的错误类型我们可以进行不同的输出结果,在 Python 中常用的错误类型如下
需求:如果希望字符串的长度固定,给定的字符串又不够长度,我们可以通过rjust,ljust和center三个方法来给字符串补全空格。如果是数字型先将其转为字符,再使用rjust,ljust和center三个方法。
具体免密登录教程 : https://blog.csdn.net/Coxhuang/article/details/106971890
1.一个简单的无参函数 #!/usr/bin/evn python #filename: function1.py def sayHello(): print 'Hello World!' sayHello() 2.函数传参 #!/usr/bin/evn pyhon # Filename: fun_param.py def printMax(a, b): if a > b: print a, 'is maxinum' else: print b
整体上来讲 Python 这门语言还是比较注重开发者体验的,一方面表现在其简洁的语法上,另一方面就是其丰富的标准库模块。Python-3.7 版本为标准库引入了一个新的模块 dataclasses ,用这个新模块可以让我们本就简洁的代码再简短不少。
之前也写了一些简单的Python程序,对于多线程的并发一直没有涉及,今天决定先突破一下,把这个部分的内容先快速的掌握,然后在这个基础上细化改进。 我的好友冰川擅长Python技术,所以就拿来主义,参考了他的文章-python基础16-并发编程(1) Python的程序性能一直受到诟病,但是功能,扩展性上还是具有很大的优势,程序中有一部分的概念就是并发,多线程相关的,所以我们也算是大跃进一下。 说到Python的性能,GIL是需要了解的,这是一个全局解释器锁,保证在同一时刻只有一个线程在运行,在保证
1.设置的路径是File->settings->Editor->File and Code Templates->Python Script内容见图:
index.html 源码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-
/assets/resources/index.8b75c.js 第7877-7915行 主要将 sheep.dkewl.com 修改为您后端服务的域名
文章目录 librosa 歌声合成 librosa 歌声合成 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Yan Errol @Describe: @Evn : @Date : 2019-08-04 16:33 ''' from __future__ import division, print_function import os from shutil import rmtree import argparse im
文章目录 示例1 自动画树 code 示例2 绘制五角星 code 示例1 自动画树 code # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author
mysql python链接 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-05 17:29 @File:ssh_connect_mysql.py @Describe:通过跳板机,链接mysql @Evn: ''' import pymysql from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
crontab不是Linux内核的功能,而是依赖一个crond服务,这个服务可以启动当然也可以停止。如果停止了就无法执行任何定时任务了,解决的方法是打开它:
NVo3体系框架只是要求隧道构建在IP网络上,并没有要求一定是要端到端的,因此DC间跨越Internet进行互联的一些技术也属于NVo3框架中。这类技术往往部署在汇聚层设备上,隧道起于DC边缘,终止于DC边缘。 其实DC间互联就是典型的VPN业务,早期的DC间互联就是通过传统的二层VPN来实现的,但是在向云数据中心演化中,这类技术表现出了如下的缺陷: 由于传统的二层VPN依赖于数据泛洪以确定MAC地址的可达性,“大二层”中庞大的虚拟机规模导致了大量泛洪包被发到Internet上。 STP和HSRP需要跨DC
文章目录 shutil 文件管理包 shutil类和功能 shutil 文件管理包 pip install shutil shutil类和功能 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Yan Errol @Describe: shutil是一个比较强大的python的操作文件的包 @Evn : pip install shutil @Date : 2019-06-26 11:27 ''' import os i
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文章目录 pytorch 教程 pytorch 教程 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : 2019-09-19 23:33 ''' from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd
文章目录 seaborn 安装 源代码 seaborn 安装 pip install seaborn 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Describe: pip install seaborn @Evn : @Date : 2019-07-28 11:29 ''' ''' 数据可视化 ''' import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import norma
文章目录 madmom 教程 Madmom 简介 src madmom 教程 Madmom 简介 madmom 是一个音频信号处理库,主要用于音乐信号提取(MIR) src # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python @Evn : pip install madmom @Date : 2019-09-01 12:57 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import madm
文章目录 pytorch 图像分类实例《1》 pytorch 图像分类实例《1》 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import torch import torchvision import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms
文章目录 集成学习,xgboost.plot_importance 特征重要性 源代码 集成学习,xgboost.plot_importance 特征重要性 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets
文章目录 音频合成和分析torch 音频合成和分析torch # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt file_path = './data/000-test.wav' waveform,sample_
文章目录 pyhanlp 基础用法和教程 pyhanlp 基础用法和教程 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: http://hanlp.com/ @Evn : pip install pyhanlp python=3.7 @Date : - ''' from pyhanlp import * def main(): #HanLP.Confi
聚类分析 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-10 00:04 @Describe: @Evn: ''' import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from sklearn.cluster import KMea
文章目录 pytorch 数据集加载和处理 pytorch 数据集加载和处理 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import os import torch import pandas as pd from skimage import io,transform import numpy as np import matpl
主要分两个脚本,一个是jenkins配置的构建脚本,一个是构建推送以及邮件脚本,首先上Jenkins脚本
#!/usr/bin/evn python #-*-coding:utf-8 -*- import time import logging,warnings import subprocess import socket # eclipse的pydev提示unresolve,但运行正常 #import traceroute # @UnresolvedImport warnings.filterwarnings("ignore",category=DeprecationWarning) logging.ge
最大似然函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:12 @File: @Describe: @Evn: ''' import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matp
文章目录 pytorch 搭建BP网络 pytorch 搭建BP网络 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import os import torch import numpy as np from torchvision.datasets import mnist from torch import nn from tor
pytorch tensor 基础操作 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : 2019-09-19 23:54 ''' import torch dtype = torch.float device = torch.device("cpu") # device = torch.device(“cuda:0”)#取消注释以在GPU上运行 #
文章目录 opencv 操作计算机摄像头 opencv 操作计算机摄像头 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Describe: @Evn : @Date : 2019-08-14 09:25 ''' import cv2 import numpy as np # 创建相机 def camera_video(time): cap = cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.Vide
贝叶斯网络 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:17 @File:Bayesian neural newwork @Describe:贝叶斯神经网络 @Evn: ''' import edward as ed from edward.models import Normal n_s
文章目录 数据清洗可视化特征工程,类编写 实例化处理 数据清洗可视化特征工程,类编写 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Yan Errol @Describe: data:data_info(显示数据缺失样本总数情况)-缺失值处理(去除或补均值)-数值化(非数字数值化)- 数据可视化 - @Evn : pandas numpy plotly pyecharts==0.5.11 bokeh @Date :
tensorflow 搭建DNN网络 tensorflow 搭建DNN, source code # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 批大小 BATCH_SIZE = 8
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1、使用argparse组件,获取命令行参数;使用re组件,获取需要查找的字符串所在行
#!/usr/bin/evn python -- coding: cp936 -- import re #导入正则表达式模块 import urllib #导入urllib模块,读取页面与下载页面需要用到 def getHtml(url): #定义getHtml()函数,用来获取页面源代码 page = urllib.urlopen(url) #urlopen()根据url来获取页面源代码 html = page.read
最近忽然发现以前爬取的一个视频网站的爬虫失败了,即使更新token之后依旧无法正常爬取数据。为了能够再次爬取数据就需要进一步的分析apk文件,但是apk问价进行了加固,目前只有一个夜神模拟器是root的,但是很不幸,在模拟器上运行不了,也就无法进行脱壳。
JNI是Java Native Interface的缩写,它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信(在Android里面主要是C&C++)。
建议不要直接使用 cnpm 安装以来,会有各种诡异的 bug。可以通过如下操作解决 npm 下载速度慢的问题
因为有时需要在Terminal中调试代码,而且调试前需要配置环境变量,虽然操作不麻烦,但用起来总不习惯.特别是项目比较多时,需要频繁进到设置里面去改.以前设置环境变量的操作如下图:
工作中由于部署的工程服务比较多,测试环境也比较多,如果想知道哪个测试环境发布了哪些内容,需要从发布列表中一一肉眼查看,十分费眼。
工作中在使用Java+Selenium+TestNG+Maven+Jenkins做WebUI自动化测试的过程中,想要配置两个参数化构建。第一个就是执行Testng的XML文件参数;另一个参数就是环境参数,该参数对应WebUI自动化测试的环境。
Python使用tarfile模块,Python不开多线程的情况两者做文件打包压缩对比。
1.利用casperjs 爬取新浪股市排行数据,生成数据文件 //获取新浪股票排行 var casper = require('casper').create({ waitTimeout: 10000, verbose:true, logLevel: "debug", clientScripts: ["../jquery-3.1.1.min.js"], #Casperjs的运行需要jquery pageSettings: { loadImages:
1、根据告警信息,确认发生MAC漂移的设备。 2、在对应的设备上查看MAC地址表,确认VM的MAC地址。
很早之前,不少小伙伴让我整理下Dockerfile相关的基础知识,由于平时工作很忙,业余时间也被安排的满满的。所以,这些事情搁置了很久。所以,这次,趁着五一假期,不鸽了,安排。。。
[1].Python的原生版Socket [2].python自带的模块:`wsgiref`的简单使用 [3].Python和Idea的爱恨情,pip装了模块但不能用,或飘红了但能用 [4].随手一说 jinja2 [5].django的简单介绍 [6].django中使用MySQL数据库
第一个指令必须是FROM了,用于指定一个构建镜像的基础源镜像,镜像必须是已经存在的,如果本地没有就会从公共库中拉取,没有指定镜像的标签会使用默认的latest标签。
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