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让Python在退出时强制运行一段代码

这段逻辑本身非常简单: setup() test() clean() 但由于测试的代码比较复杂,你总是在调试的时候程序异常,导致每次clean()函数还没有来得及运行,程序就崩溃了。...程序一定会运行到clean()函数,但是,如果你代码写的多,你就应该知道,滥用try...except...会让你非常痛苦。...例如它突然给你打印一个运行异常: 1。你根本不知道是哪里出了问题,也不知道具体出了什么问题。为了找到问题,你必须让程序把错误爆出来。但这样一来,clean()又不能正常运行了。...它的使用方法非常简单: import atexit @atexit.register def clean(): print('清理环境相关的代码') setup() test() 这样一来,...会先运行clean_2()后运行clean_1() 如果clean()函数有参数,那么你可以不用装饰器,而是直接调用atexit.register(clean_1, 参数1, 参数2, 参数3='xxx

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教育直播源码:在Python退出时强制运行代码的方法

这段逻辑本身非常简单: 31.png 但由于测试的代码比较复杂,你总是在调试的时候程序异常,导致每次clean()函数还没有来得及运行,程序就崩溃了。   ...你可能想到,如果这样写会怎么样呢: 32.png   似乎看起来,程序一定会运行到clean()函数,但是,如果你代码写的多,你就应该知道,滥用try...except...会让你非常痛苦。...例如它突然给你打印一个运行异常:1。你根本不知道是哪里出了问题,也不知道具体出了什么问题。为了找到问题,你必须让程序把错误爆出来。但这样一来,clean()又不能正常运行了。   ...例如: 35.png 会先运行clean_2()后运行clean_1()   如果clean()函数有参数,那么你可以不用装饰器,而是直接调用atexit.register(clean_1,参数1...以上就是在教育直播源码中,如果想要在Python退出时强制运行一段代码的方法,希望对您有所帮助。

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    如何让Python爬虫在遇到异常时继续运行

    本文将概述如何使用Python编写一个健壮的爬虫,确保其在遇到异常时能够继续运行。我们将通过使用try/except语句处理异常,结合代理IP技术和多线程技术,以提高爬虫的采集效率。细节1....在Python中,可以使用try/except语句捕获并处理可能出现的异常,确保程序在遇到问题时不会崩溃,而是能继续执行其他任务。2. 使用代理IP为了避免爬虫被目标网站封禁或限制,可以使用代理IP。...通过同时运行多个线程,爬虫可以在同一时间发出多个请求,从而加快数据采集速度。...示例代码以下是一个实现了异常处理、代理IP、多线程技术的Python爬虫示例代码:import requestsfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport...异常处理确保爬虫在遇到问题时能够继续运行,代理IP技术可以避免爬虫被封禁,而多线程技术则可以大幅提升数据采集的速度。希望本文的介绍和示例代码能为您的爬虫开发提供有用的参考。

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    Blazor项目在VisualStudio调试时配置运行基础目录

    最近在使用 Blazor 开发管理后台时遇到了如下的问题,我这里后台整体采用了 AntDesignBlazor 组件库,在上线之后发现ReuseTabs组件在使用过程中,如果默认 / 没有指定为项目的base...如 https://domain.com/consoul/ ,也就是部署在了网站的 consoul 目录中,在实际运行时就发现了上面的问题。...项目上线时因为是挂在一个域名的子路径下,所以调整了 base href 为 /consoul/ 然后在运行时 tab page 都可以打开,但是切换时 url 会丢失 base href 的值,导致 404...,因为我们本地项目默认运行的时候并没有配置二级目录,启动的时候直接是 https://localhost:port/ 这样的形式,标签页直接调转的时候因为没有二级目录的存在,项目直接运行与根目录下则也不存在问题...://github.com/ant-design-blazor/ant-design-blazor/pull/3153 至此关于 Blazor项目在VisualStudio调试时配置运行基础目录 就讲解完了

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    在pycharm中写代码_pycharm运行部分代码

    在 PyCharm 中,你可以在「项目」中执行任意操作。因此,首先你需要创建一个项目。 安装和打开 PyCharm 后,你会看到欢迎页面。...点击右下角的「Create」,创建新项目: 屏幕上出现「Tip of the Day」弹窗,在每次启动时 PyCharm 通过该弹窗提供 trick。关掉该弹窗。...你将看到如下 PyCharm 窗口: 至于测试代码,我们来快速写一个简单的猜谜游戏,即程序选择一个数字让用户来猜,在每一次猜测时,程序将告诉用户他猜的数字比神秘数字大还是小,用户猜中数字时游戏结束。...以下是该游戏的代码: 直接键入上述代码,而不是复制粘贴。...你会看到如下画面: 如上图所示,PyCharm 提供 Intelligent Coding Assistance 功能,可以执行代码补全、代码检查、错误高亮显示和快速修复建议。

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    Linux+Windows: 程序崩溃时,在 C++ 代码中,如何获取函数调用栈信息

    一、前言 二、Linux 平台 三、Windwos 平台 一、前言 程序在执行过程中 crash 是非常严重的问题,一般都应该在测试阶段排除掉这些问题,但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。...因此,程序的日志系统需要侦测这种情况,在代码崩溃的时候获取函数调用栈信息,为 debug 提供有效的信息。...这篇文章的理论知识很少,直接分享 2 段代码:在 Linux 和 Windows 这 2 个平台上,如何用 C++ 来捕获函数调用栈里的信息。 二、Linux 平台 1....Windows 平台下的代码实现,参考了国外某个老兄的代码,如下: 1....利用以上几个神器,基本上可以获取到程序崩溃时的函数调用栈信息,定位问题,有如神助! ----

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    “这段代码,我在本地运行没问题啊?”

    代码仓库 代码是运行互联网项目的核心。在快速迭代的互联网项目开发中,最常见的便是多人共同协作开发场景。将代码托管至云端并使用优秀的代码管理系统,对于开发人员是至关重要的。...CODING DevOps的代码托管服务,除了基本的代码版本管理能力之外,还提供质量门禁、代码扫描等能力,能够帮助开发者规避本地代码管理的局限与安全性障碍,回归开发本身,赋能云端协作,实现快速迭代。...首先,在微服务架构当中,需要项目动辄就用到上百个微服务。每当我们开发一个小小的功能,很可能都需要依赖10个微服务,这使得我们在本地的调试变得非常不方便。...再次,本地环境、测试环境、线上环境很可能差别极大,在本地调试没问题的程序员,换个环境说不定就会出大问题。因此经常听到程序员抱怨:“这段代码在我本地是没问题的啊?”...(扫码获取本书详情) 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连  热文推荐   超详细解读Java接口 《赛博朋克2077》中有哪些新兴技术点?

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    “这段代码,我在本地运行没问题啊?”

    代码仓库 代码是运行互联网项目的核心。在快速迭代的互联网项目开发中,最常见的便是多人共同协作开发场景。将代码托管至云端并使用优秀的代码管理系统,对于开发人员是至关重要的。...CODING DevOps的代码托管服务,除了基本的代码版本管理能力之外,还提供质量门禁、代码扫描等能力,能够帮助开发者规避本地代码管理的局限与安全性障碍,回归开发本身,赋能云端协作,实现快速迭代。...首先,在微服务架构当中,需要项目动辄就用到上百个微服务。每当我们开发一个小小的功能,很可能都需要依赖10个微服务,这使得我们在本地的调试变得非常不方便。...再次,本地环境、测试环境、线上环境很可能差别极大,在本地调试没问题的程序员,换个环境说不定就会出大问题。因此经常听到程序员抱怨:“这段代码在我本地是没问题的啊?”...Nocalhost诞生的初衷,就是要让开发者在开发云原生应用时候的体验跟开发本地单体应用一样简单,你似乎就在开发本地应用,你的感受是跟本地一样的。

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    在使用Git时你应该这样提交代码

    style 主要是代码风格相关的提交,比如格式化等。 refactor 重构代码,对已有功能的重构,但是区别于 bugfix。 test 测试相关的提交,不太常用。...如果产生了上述的影响强烈建议在提交信息中写明break change,有利于出问题时快速定位,回滚,复盘。...那么在 Git 提交时,我们可以在foot区域关联本次提交涉及的issue。...在Intellij IDEA的插件市场有很多 Git Commit Message 模板插件,可以可视化的实现这些规范。...Git提交信息插件 你可以去插件市场搜索,也可以通过公众号:码农小胖哥 回复 gitcommit获取相关的插件。好了今天的分享就到这里,多多关注:码农小胖哥,学习更多有用的编程实用技巧。

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    Python获取代码运行时间的几种方法

    Python获取代码运行时间的几种方法 1、方法一: #python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock()....#只计算了程序运行CPU的时间,返回值是浮点数 import time start =time.clock() #中间写上代码块 end = time.clock() print('Running time...: 0:00:02.412000 Seconds 4、方法四: #在 Unix 系统中,建议使用 time.time(),在 Windows 系统中,建议使用 time.clock() #实现跨平台的精度性可以使用...print('Running time: %s Seconds'%(end-start)) #运行结果 #Running time: 2.31757675399 Seconds 注释:以上四种代码运行环境是...Win7系统,都是在相同的代码块下运行的,可以对比代码运行时间获取windows系统下的最优方法;对于其他系统可以进行测试获取最优方法!

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