00.异常的一般格式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子句定义try代码块内引发的异常的处理器，而else自居则是提供没发生异常时要执行的处理器。01.try语句分句形式except:捕捉所有异常类型exceptname只捕捉特定的异常exceptname,value捕捉所列的异常和其额外的数据except（nam1,name2）捕捉任何列出的异常except(name1,name2),value:捕获任何列出的异
系统 2019-09-27 17:57:33 2309
基本上，lambdas以及map，reduce和filter为python提供了函数式编程能力。让我们看看他们是什么。map：map函数采用iterable（list，tuple，set）并将函数应用于列表中的每个元素。让我们看一个例子来看看它是如何工作的。任务1：给定一个整数列表，编写代码，以方的所有数s在列表中。deffunc（num）：“””对给定数字进行平方的函数“””returnnum*numl=[1,2,3,4,5,6]#map采用一个函数并应
系统 2019-09-27 17:56:26 2309
本文实例讲述了python实现批量获取指定文件夹下的所有文件的厂商信息的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：功能代码如下：importos,string,shutil,reimportpefileimportcodecs,sysimportwximportstruct#输出中打印Unicode字符#sys.stdout=codecs.lookup('utf-8')[-1](sys.stdout)defaddToDict(theDict,PEfile_Pa
系统 2019-09-27 17:56:11 2309
本文实例讲述了python采用getopt解析命令行输入参数的方法，分享给大家供大家参考。具体实例代码如下：importgetoptimportsysconfig={"input":"","output":".",}#getopt三个选项，第一个一般为sys.argv[1:],第二个参数为短参数，如果参数后面必须跟值，须加:，第三个参数为长参数#是一个列表，opts,args=getopt.getopt(sys.argv[1:],'hi:o:d',['in
系统 2019-09-27 17:55:52 2309
#-*-coding:utf-8-*-classSuperTupl(tuple):defto_lis(self):returnlist(self)defto_dic(self,set_key=0):a={str(val[set_key]):valforvalinself}returnSuperDic(**a)classSuperDic(dict):defclean(self,key):"""d=SuperDic(a=1,b=2,c=3)print(d.cl
系统 2019-09-27 17:55:31 2309
前言尽管全国二级Python整体上难度不大，但是要求却非常细致，与二级VFP、Access、二级C和C++等非常相似，因为这毕竟是软件开发的基础要求，而且考生如果将来致力于软件开发的话，这样的要求是必需的。所以，二级的这种“非常细致”的要求，从这一点上讲，并不过分。既然是国家二级，既然是一种统考考试，肯定存在很大的规律性可循。但是，教材的细致性与熟练性是每一位考生都不能马虎的。关于复数关于复数，在教材第三章《基本数据类型》中，作为数字类型的一个子类出现，所
系统 2019-09-27 17:54:01 2309
背景最近在测试一款软件的关闭第三方窗口的功能，感觉实现应该挺简单的。所以就尝试了。由于说它的实现是靠c++实现的，本人对c++实在不在行，但是python的第三方库实际上是封装了一套win32的api的所以我们还是可以依靠python来实现这个的。实现直接贴代码吧很简单#-*-coding:utf-8-*-fromwin32guiimport*importwin32guiimportwin32confromtimeimportsleepdeffoo(hwn
系统 2019-09-27 17:53:51 2309
一组有序项目的集合可变的数据类型【可进行增删改查】列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表【可任意组合嵌套】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔列表可通过序号访问其中成员定义>>>l=[]#空列表>>>l=[1,2,3]>>>l=[1,2,3,['a','b']]>>>l=list('linuxeye')>>>l['l','i','n','u','x','e','y','e']>>>l=list(range(5))>>>l[0,
系统 2019-09-27 17:53:39 2309
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧！使用数据驱动的模式，可以根据业务分解测试数据，只需定义变量，使用外部或者自定义的数据使其参数化，从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离，使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖，还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库，结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试。ddt库包含一组
系统 2019-09-27 17:52:26 2309
学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。代码如下：print("-----求平均值，可输入任意多个数-------")lst=[]#定义一个空列表str=
系统 2019-09-27 17:51:18 2309
image前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我
系统 2019-09-27 17:51:05 2309
Image模块Image模块是在PythonPIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。open类Image.open(file)⇒imageImage.open(file,mode)⇒image要从文件加载图像，使用open()函数，在Image模块：@zhangzijufromPILimportImage##调用库im=Image.open("E:\mywife.jpg
系统 2019-09-27 17:50:26 2309
一前言本文算是一次队列的学习笔记，Queue模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅仅是队列中元素被取回的顺序。在FIFO队列中，先添加的任务先取回。在LIFO队列中，最近被添加的元素先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，元素将保持排序(使用heapq模块)并且最小值的条目第一个返回。值得注意的是Python2.X版本中调用队列需要引用importQueue而在Python3.X版本中则需要importqueue二队列特性2.1Queue的常用函数Que
系统 2019-09-27 17:50:08 2309
复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importos,base64icon=open('ya.png','rb')iconData=icon.read()iconData=base64.b64encode(iconData)LIMIT=60liIcon=[]whileTrue:sLimit=iconData[:LIMIT]iconData=iconData[LIMIT:]liIcon.append
系统 2019-09-27 17:48:33 2309
Python语言功能非常强大，除了类之外，还有模块和包的概念，这有点像perl，此处简单说说包和模块。一、Python中的模块模块――其实就是我们说的库(lib)的概念，不过它不仅只是可以包含一系列函数，也可以包含类，python里是没有像C语言之类，直接include某文件的，包正是这种类似的东西。Python引入模块的方法有两种：1、import模块名（实际是对应的就是文件名.py）2、模块名=__import__("模块文件名(不带扩展名)")也可以
系统 2019-09-27 17:48:22 2309
