程序在运行时会遇到各种各样的环境，在编写程序时，不可能面面俱到，但我们可以充分利用Python的异常处理机制来避免发生异常时程序中止。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
在阅读Python文档的时候，你可能已经遇到过BNF(Backus–Naur form)表示法：
函数是编程中应用非常多的一类对象（请注意这里的宾语“对象”，在本章7.3节会专门探讨）。此前我们已经多次使用过 Python 的内置函数，现在要自己亲自动手编写更有个性的函数。这是一件很有意思的事情，也伴随着一定的挑战。相信已经自学至此的读者能够攻克本章所遇到的难关。
Python的目录结构是module>类>方法的，也可以是module里面直接有函数或方法的。一个Python Module(模块)，是一个文件，包含了Python对象定义和Python语句（definitions and statements）。文件名就是模块名加上后缀.py，在模块内部，模块名存储在全局变量__name__中，是一个string，可以直接在module中通过__name__引用到module name。
在Python中，任何“东西”都是一个对象。当我们赋值整数给变量时，例如x = 1，我们告诉Python在引用x时，意味着Python指向整数类型对象1，以便对数值计算或其他方法使用值1。
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
sample_nest = [(2,4,6),{5:7,9:11,'key':[2,5]},6]
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学习一门语言最重要的功课是练习与复习，在《笨方法学Python》中第三十七节虽然没有教你任何内容，但是它提醒我们：“学了这么多，你还能记得多少？该复习了！”
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。
一.Python的运行时错误称作异常 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、计算或者输出结果需要的过程无法执行等 Python异常是一个对象，表示错误或意外情况 Python检测到一个错误时，将触发一个异常 1.Python可以通过异常传道机制传递一个异常对象，发出一个一场情况出现的信号 2.程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制意外采取的行为 第一阶段：解释
以下划线开头的标识符有特殊含义。以单下划线开头的（_foo）的代表不能直接访问的类属性，以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表Python里特殊方法专用的标识，如__init__() 代表类的构造函数。
第一天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型，学习大纲如下： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 1、安装 2、熟悉 三、容器 1、什么是容器 2、序列的一些通用操作 3、列表操作 4、字符串操作 5、字典操作 日记小结 想偷窥我第一天的学习日记，回复python1 今天学习python的函数、循环和条件、类，这样才算对Python有一个大致的了解。今天的学习大纲如下： 四、函数 1、定义函数
if语句用于进行条件判断，可以使用布尔表达式或布尔值作为分支条件判断。Python语言的if语句既可以作为普通语句使用，也可以作为表达式使用。下面先介绍if语句作为普通语句使用的方法。
你可以在其他函数中使用全局变量，只要在每个给它赋值的函数中声明它为 global 变量:
Python（蟒蛇）是一种动态解释型的编程语言。Python可以在Windows、UNIX、MAC等多种操作系统上使用，也可以在Java、.NET开发平台上使用。
2、掌握raise和assert语句，会抛出自定义的异常，掌握with和as环境安装器的使用。
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
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
Python 是一种流行的编程语言，具有简洁而易读的语法。在学习算法时，了解 Python 的核心概念是至关重要的。本篇博客将回顾 Python 语言的一些基础知识，包括变量、条件语句、循环语句和函数，并通过实例代码演示它们的应用。
本文主要介绍了如何定义和调用Python函数。首先介绍了函数的概念和作用，然后详细讲解了如何定义函数和调用函数，最后列举了一个例子来加深理解。
Python 异常处理 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。
该文介绍了如何利用Python连接MySQL数据库，并进行了插入数据、查询数据以及关闭数据库连接的操作。
导读：条件语句是指根据条件表达式的不同计算结果，使程序流转至不同的代码块。Python中的条件语句有——if语句、if… else…语句。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。
Guido van Rossum在1991年正式对外发布Python版本，现在已成为最流行的语言之一。
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
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
python的异常分为两种，1）、语法错误，在python解释器的语法检测中不通过不能运行代码 2）、异常，python程序运行期检测到的错误被称为异常。在没有做异常处理时，将终止程序并提示异常信息，如：①字符串转换为数字时的类型转换异常，②文件读取时的文件不存在异常，③网络链接时主机不可达异常···等。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。毕竟谁也不希望用着的程序突然的就崩了
Python 中的 main 函数充当程序的执行点，在 Python 编程中定义 main 函数是启动程序执行的必要条件，不过它仅在程序直接运行时才执行，而在作为模块导入时不会执行。
2. raise后的语句是不会被执行了，因为已经抛出异常，控制流将会跳到异常捕捉模块。
小孩子刚刚开始学说话的时候，常常是一个字一个字地开始学，比如学说“饺子”，对他/她来讲，似乎有点难度，大人也聪明，于是就简化了，用“饺饺”来代替，其实就是让孩子学会一个字就能表达。当然，从教育学的角度，有人不赞成这种方法。这个此处不讨论了。如果对比学习编程，就好像是前面已经学习过的那些各种类型的数据（对应这自然语言中的单个字、词），要表达一个完整的意思，或者让计算机完成一个事情（动作），不得不通过一句话，这句话就是语句，它是按照一定规则组织起来的。自然语言中的一句话，按照主谓宾的语法方式组织，计算机编程中的语句，也是按照一定的语法要求进行组织。
函数基础 简单地说，一个函数就是一组Python语句的组合，它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程，那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。 有了函数，我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了（相信很多人在刚开始时都有这样的体验）。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数，在需要的地方只需要调用即可。那么，这样就提高了代码的复用率了，整体代码看起来比较简练，没有那么臃肿了。 函数在Python中是最基本的程序结构，用来最大化地让我们的代码进行
--**** --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
The following identifiers are used as reserved words, or keywords of the language, and cannot be used as ordinary identifiers. They must be spelled exactly as written here:
2 class #定义类的关键字 3 finally #异常处理使用的关键字，用它可以指定始终执行的代码，指定代码在finally里面 例如： class MyException(Exception):pass try: #some code here raise MyException except MyException: print “MyException encoutered” finally: print “Arrive finally” 4 is #Python中的对象包含三个要素：id,type,value 其中： id: 用来唯一标示一个对象 type：标识对象的类型 value：是对象的值 is：就是用来判断a对象是否就是b对象，是通过id来判断的 ==：判断的是a对象的值是否和b对象的值相等，是通过value来判断的 例如： >>> a = 1 >>> b = 1.0 >>> a is b False >>> a == b True >>> id(a) 12777000 >>> id(b) 14986000 5 return #python 函数返回值 return，函数中一定要有return返回值才是完整的函数。如果你没有python定义函数返回值，那么会得到一个结果是None对象，而None表示没有任何值。 例如： def fnc1(x,y): print x+y 当函数没有显示return，默认返回none值，以下测试： >>> result = fnc1(2, 3) >>> result is None True
Python模块、包、异常、文件(案例) python.py #模块 # Python中的模块(Module)，是一个Python文件，以.py文件结尾，包含了Python对象定义和Python语句， # 类似Java中的多个单独的Java文件，把相关的代码分配到一个模块中可以实现代码的重用。模块中可以定义函数、类、变量，也可以包含可执行的代码 #可执行语句 print("我是模块中的打印语句") #函数 def eat(what): print("正在吃：",what) #函数 def
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
关于 Python 中的pass语句，它似乎很简单(只有 4 个字母)，即使是没有任何编程经验的初学者也能很快地掌握它的用法。
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。 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。 异常处理： 本站Python教程会具体介绍。 断言(Assertions)：本站Python教程会具体介绍。 Python标准
Python 有一项默认的做法，很多编程语言都没有——它的所有函数都会有一个返回值，不管你有没有写 return 语句。
一、模块 模块是Pyhon最高级别的程序组织单元，它将程序代码和数据封装起来以便重用。实际的角度，模块往往对应Python程序文件。 每个文件都是一个模块，并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块可以由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import: 使客户端（导入者）以一个整体获取一个模块。 from:容许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名。 reload:在不中止Python程序的情况下，提供了一个重新载入模块文件代码的方法。 在一个模块文件的顶层定义的所有变量名都成为了被导入的模块对象的属性。 模块至少有三个角色： 代码重用：模块还是定义变量名的空间，被认作是属性。可以被多个外部的客户端应用。 系统命名空间的划分： 现实共享服务和数据： 1、python程序构架 一个ptyhon程序包括了多个含有Python语句的文件。程序是作为一个主体的，顶层的文件来构造的，配合有零个或多个支持文件，在Python中这些文件称作模块。 标准模块：python自带了200多个使用的模块、成为标准连接库 import如何工作 执行三个步骤 1）、找到模块文件 2）、编译成位码（需要时） 3）、执行模块的代码来创建其所定义的对象。 在之后导入相同的模块时候，会跳过这三个步骤，而只提取内存中已加载模块对象。 搜索模块 导入模块时，不带模块的后缀名，比如.py Python搜索模块的路径： 1)、程序的主目录 2)、PTYHONPATH目录（如果已经进行了设置） 3)、标准连接库目录（一般在/usr/local/lib/python2.X/） 4)、任何的.pth文件的内容（如果存在的话）.新功能，允许用户把有效果的目录添加到模块搜索路径中去 .pth后缀的文本文件中一行一行的地列出目录。 这四个组建组合起来就变成了sys.path了， >>> import sys >>> sys.path 导入时，Python会自动由左到右搜索这个列表中每个目录。 第1，第3元素是自动定义的，第2，第4可以用于扩展路径，从而包括自己的源码目录。 import b的形式可能加载 源码文件b.py 字节码文件.pyc 目录b 编译扩展模块，比如linux的b.so 用C编写的编译好的内置模块，并通过静态连接至Python ZIP文件组件，导入时自动解压压缩。 java类型，在Jython版本的python中。 .NET组件，在IronPython版本中的Python中 脚本中随处可见 object.attribute这里表达式法：多数对象都有一些可用的属性。可以通过"."运算符取出。 有些是可调用的对象。例如，函数。 第三方工具：distutils 第三方扩展，通常使用标准连接库中的distutils工具来自动安装。使用distutils的系统一般附带setup.py脚本 命令空间是一种独立完备的变量包，而变量就是命名空间对象的属性。模块的命令空间包含了代码在模块文件顶层赋值的所有变量名（也就是没有嵌套与def和class语句中） 二、模块代码编写基础 1、模块的创建和使用。 创建模块 后缀.py文本文件，模块顶层指定的所有变量名都会变成其属性。 定义一个module.py模块 name='diege' age=18 def printer(x): print x 使用模块 import全部导入 >>> import module 属性 >>> module.name 'diege' 函数 >>> module.printer('hi') hi >>> module.printer('9') 9 from语句 from将获取（复制）模块特定变量名 from 模块名 import 需要复制的属性 from 模块名 import 需要复制的属性 as 新的属性名 from会把变量名赋值到另一个作用域，所以它就可以让我们直接在脚本中使用复制后的变量名，而不是通过模块 >>> from module import name >>> name 'diege >>> from module import name as myname >>> myname 'diege' >>> from module import printer as PR >>> PR('hi python') hi python >>> PR('99') 99 from * 语句 from 模块名 import * 取得模块顶层所有赋了值的变量名的拷贝。 模块只导入一次，因为该操作开销大 import和from是赋值语句,是可执行
JavaScript和Python这两种语言非常流行和强大，但它们在部分语法的使用上却有着一些不同，如果你恰好对这些区别对比感兴趣，那么这篇文章中的内容可能会为你提供一些帮助。
哈哈，没错就是我，我又来写“bug”了！近期和大家分享了几篇有关Python基础入门和进阶的文章，帮助了很多小伙伴了解和学习到了很多的Python的知识和技术，在这里再和大家来一个传送门，有想学习的小伙伴可以去看一下，相信对你的Python学习是很不错的，强烈推荐收藏“常见报错及其解决”这一篇，之后遇到bug你会来感谢我的！
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
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