关于赋值、打包和解包这 3个概念,我觉得有必要做一个分享,因为很多朋友确实不清楚。
2、解包时,如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配,就会引发ValueError异常。
变量是用来存储值的所在处,变量具有名字以及数据类型两种属性。数据类型决定了内容中不同类型的值的存储结构。变量名用来调用变量。
Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号,列表使用方括号。
PEP原文:https://www.python.org/dev/peps/pep-0618
zip() 是 Python 中最好用的内置类型之一,它可以接收多个可迭代对象参数,再返回一个迭代器,可以把不同可迭代对象的元素组合起来。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/14658433.html
内置据结构大总结 今天不讲解新的内容,主要回顾一下以往讲过的内置数据结构,来个大总结。 五种线性结构 列表 元组 字符串 bytes bytearray 两种非线性结构 字典 集合 列表、元组、字符
接下来我会严格按照 我的施工计划,往下推进这个开源项目( 目前 4300+ star ),链接为:
特别是星号(*),在Python中是一个用途广泛的操作符,而不仅仅用于两个数字相乘的运算之中。在本文中,我们将讨论星号的多种用途。
元组(Tuple)是 Python 中另一个重要的基本数据类型,与列表相似,但是元组中的元素是不可变的,也就是说,一旦元组被创建,就不能再改变其中的元素。因此,元组的主要作用是用来保存一些不希望被修改的数据。
python赋值语句的形式 1.基本赋值 >>> a='test' 2.元组赋值运算(位置) >>> a,b='this','is' #写入了2个元组,只是省略了括号 >>> a 'this' >>> b 'is' >>> x='this' >>> y='is' >>> a,b=x,y #省略元组括号,将右侧元组的值赋给右侧元组中的变量 >>> a 'this' >>> b 'is' >>> >>> [a,b,c]=('this','is','a') #最后元组和列表赋值已通用,接受右侧
原文:https://realpython.com/python-traceback/
Python 使用 try 和 except 来优雅的处理异常。优雅地退出(或捕获)错误是一种简单的编程习惯,即程序检测到严重的错误条件时会以受控的方式“优雅地退出”。通常程序将描述性错误消息打印到终端或日志中作为优雅退出的一部分,这使得应用程序更加的健壮。通常程序的异常可能由外部原因引起。一个异常例外可能是错误的输入,错误的文件名,文件无法找到或IO设备故障等。优雅的捕获和处理这些异常可以防止应用的崩溃。
不管学什么,我个人是非常喜欢小技巧(tricks)的,Python 也不例外。著名 Python 技巧大师 Dan Bader 是这样定义 Python Tricks 的。
在Python编程与技术面试中,异常处理机制占据着举足轻重的地位。它既是保证程序健壮性、提升用户体验的重要手段,也是面试官检验候选人编程素养与问题解决能力的重要考点。本篇博客将深入浅出地探讨Python异常处理的核心概念、面试常见问题、易错点及其应对策略,结合代码示例,帮助您在面试中从容应对关于异常处理的各类挑战。
在第三行,有一个"import"语句,这是你将python的功能引入你的脚本方法,python不会一下子将所有的功能都给你,而是让你需要什么就调用什么,这样可以让你的程序保持精简,而后面的程序员看到你的代码,这些"import"可以作为提示,让它们明白你的代码用到了哪些功能
raises: 在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常,导致程序无法运行时,使用 raises 捕获匹配到的异常,可以继续让代码正常运行。 源码:
序列解包(sequence unpacking)或可选代解包--将多个值的序列解开,然后放到变量的序列中:
处理用户输入和异常是编写Python程序中的重要部分,因为它们可以帮助确保程序在不受控制的输入或意外情况下能够正常运行。下面是处理用户输入和异常的一些建议:
直接交换2个数字的位置 Python 提供了一种直观的方式在一行代码中赋值和交换(变量值)。如下所示:
众所周知,大多数语言都是 switch-case 语句,但是作为红极一时的 Python,它却没有。今天,它终于来了。2021 年 2 月 8 日,指导委员会通过了 PEP 634, PEP635, PEP636,至此,Python 总算拥有了功能和 switch-case 相同的 match-case, 我们再也不用再写一连串的 if-else 了。
0 To Begin//:向下取整除法**:乘方在交互模式下,上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _如果不希望前置了 \ 的字符转义成特殊字符,可以使用 原始字符串 方式,在引号前添加 r 即可python可以多重赋值,如:a,b=b,a+b1 数据类型与结构1.1 数字1.2 序列-字符串 字符串可以用 + 进行连接(粘到一起),也可以用 * 进行重复 相邻的两个或多个 字符串字面值 (引号引起来的字符)将会自动连接到一起 连接变量和字面值,需要使用+号,不能省略 字符串与列表是可以被 索引 (下标访问
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
参考链接: Python成员资格和身份运算符 | in, not in, is, is not
python中的字典是由键值对组成,每一个键在字典中都是唯一的,值可以是任意类型的对象,但是键必须是不可遍的对象类型(如:字符串、数字、元组等)。
自己用python写的单链表类,实现的功能有: 从可迭代对象生成链表 link1 = Link().list_to_link(range(10)) link1 Out[6]: 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9-> 可以用len(link) 返回链表长度 len(link1) Out[7]: 10 漂亮打印 link1 Out[10]: 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9-> 可以用 value in link 检测值是否存在 1 in link1 Out[
(1)不可哈希错误 演示代码: >>> x = {[1], [2]} Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", line 1, in <module> x = {[1], [2]} TypeError: unhashable type: 'list' >>> x = {[1]:1} Traceback (most recent call last): File "<pyshell#12>", line 1, in <mod
今天我们的题目是《由一个简单的Python合并字典问题引发的思考,如何优化我们的代码?》,为什么会有这个话题呢?起因是今天和一位刚刚面试完Python开发岗位的朋友交流,这个问题也是他在面试中遇到的问题:
调试Python程序时,经常会报出一些异常,异常的原因一方面可能是写程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误,这时就需要根据异常Traceback到出错点,进行分析改正;另一方面,有些异常是不可避免的,但我们可以对异常进行捕获处理,防止程序终止。
True如果对象参数显示为可调用,False则返回, 如果不是。如果这返回true,那么调用失 败仍然是可能的,但如果它是false,调用对象将永远不会成功。请注意,类是可调用的 (调用一个类返回一个新的实例); 如果它们的类有一个call()方法,则实例可以被调用。 3.2版本中的新功能:此功能在Python 3.0中首先被删除,然后在Python 3.2中被带回。
完成此操作的最简单方法是将input方法放入 while 循环中。使用continue时,你会得到错误的输入,并break退出循环。
评价单元测试是否优秀,分支覆盖率是非常重要的指标,而覆盖率的决定因素除了开发自身的素质以外,足够低的用例构建成本也是必不可少。
可以看出,单纯的使用单/双引号,字符串是等价的,但是当单/双引号作为字符串的一部分,就有区别了,不再是等价的。
Python 3.10 开始充满了许多令人着迷的新特性。其中一个特别引起了我的注意——结构模式匹配——或者我们大多数人都知道的 switch/case 语句。
在Python的语法模型中: 【1】.一行的结束就是终止该行语句(没有分号)。
我们已经接触过函数(function)的参数(arguments)传递。当时我们根据位置,传递对应的参数。我们将接触更多的参数传递方式。 回忆一下位置传递: def f(a,b,c): return a+b+c print(f(1,2,3)) 在调用f时,1,2,3根据位置分别传递给了a,b,c。 关键字传递 有些情况下,用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。依然沿用上面f的定义,更改调用方式: print(f(c=3,
Pytest的断言方式及应用场景 使用assert语句 断言预期的异常 断言预期的告警 利用上下文信息进行断言 自定义断言方式 使用assert语句进行断言 pytest允许使用python的标准assert语句进行断言处理 采用assert断言时,可添加备注信息,当断言失败时,备注信息会以assertionerror抛出,并在控制台输出 import requests class TestAssert(): def test_assert(self): r = requ
编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。
当我们在使用Python进行数值计算时,有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数类型引起的。在本篇文章中,我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
本章节将详细介绍一些您已经了解的内容,并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单:
在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常导致程序无法运行时,使用raises捕获匹配到的异常可以让代码继续运行。
如何使用print来打印表达式----不管是字符串还是其他类型进行自动转换后的字符串。
最近在进行一个新的后端项目时想初步应用一下领域驱动设计的思想。DDD 开发需要对一个领域对象进行各种操作,而不是把业务数据包在dict里在 action 层,repo 层中传来传去。如何方便高效地定义实体类成为一个重要前提。Python 3.7 版本引入的新标准库 dataclasses 可以帮助我们解决这个问题。
> 异常是一个事件,并且这个异常事件在我们程序员的运行过程中出现,会影响我们程序正常执行。
unitest单元测试框架中提供了丰富的断言方法,如assertEqual()、assertIn()、assertTrue()、assertIs()等,但是pytest没有。直接使用Python的assert进行断言
眼看 2021 马上结束,python 发布了它的 3.10 版本,优化了错误消息,上下文管理器等内容,但更吸引我的还是结构化模式匹配。
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)。
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