https://www.cnblogs.com/zhangyin6985/p/7229553.html 当程序出现错误,python会自动引发异常,也可以通过raise显示地引发异常.一旦执行了raise语句,raise后面的语句将不能执行.   演示raise用法 try:      s = None      if s is None:          print "s 是空对象"          raise NameError     #如果引发NameError异常,后面的

有关于python里raise显示引发异常的方法: 当程序出错时,python会自动触发异常,也可以通过raise显示引发异常 一旦执行了raise语句,raise之后的语句不在执行 如果加入了try,except,那么except里的语句会被执行 代码如下: try: s = None if s is None: print('s是空对象') raise NameError print(len(s)) except Exception: print('空对象没有长度')

异常发生在程序执行的过程中,如果python无法正常处理程序就会发生异常,导致整个程序终止执行,python中使用try/except语句可以捕获异常. try/except 异常的种类有很多,在不确定可能发生的异常类型时可以使用Exception捕获所有异常: try: pass except Exception, e: print Exception, ":", e try/except/else 在try语句后也可以跟一个else语句,这样当try语句块正常执行没有发生异常,则将

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

学好和用好python, descriptor是必须跨越过去的一个点,现在虽然Python书籍花样百出,但是似乎都是在介绍一些Python库而已,对Python语言本身的关注很少,或者即使关注了,但是能够介绍把 dscriptor介绍清楚的,是很少的,到目前,我自己还没有见到过. 一个attr能被称为descriptor,除了需要定义 descriptor protocol 规定的方法外,这个attr必须是属于某个class的,不能是属于某个instance 一.Python中的descript

Python中的threading RLock--重入锁 RLock在Python中的实现是对Lock的封装,具体在类中维护了一个重入次数的变量.一旦一个线程获得一个RLock,该线程再次要求获得该锁时不会阻塞,但该线程获得多少次该锁,则必须释放多少次.一个重入锁必须由获得该锁的线程释放. 源码实现: 数据结构: __block:普通Lock __owner:该锁的拥有者线程 __count:该锁被拥有者线程重入的次数 具体方法: acquire(self, blocking=1): 获取锁 d

关于 PageFactory 的概念主要是Java中内置了PageFactory类. import org.openqa.selenium.support.PageFactory; …… 例子,http://libin0019.iteye.com/blog/1260090 Python(Selenium)中没有这个类. PageFactory 的概念和Page Object应该类似,属于一种设计模式.所以并不局限于语言及场景.于是,好奇,既然Java有,那Python也应该有类似的玩法.还真让我

  1.unicode.gbk.gb2312.utf-8的关系 http://www.pythonclub.org/python-basic/encode-detail 这篇文章写的比较好,utf-8是unicode的一种实现方式,unicode.gbk.gb2312是编码字符集: 2.python中的中文编码问题 2.1 .py文件中的编码 Python 默认脚本文件都是 ANSCII 编码的,当文件 中有非 ANSCII 编码范围内的字符的时候就要使用"编码指示"来修正. 一个mo

最为简单的情况下,除了了解清reactor的简单使用,你还要了解Protocol和Factory.它们最终都会由reactor的侦听建立和run来统一调度起来. 建立服务器的第一个要解决的问题就是服务与外界的交流协议.协议的定义在twisted中是通过继承twisted.internet.protocol.Protocol类来实现的.在协议中你可以定义连接.数据接收.断开连接等一系列的事件如果进行响应.但是对于所有连接上来的协议的建立.持久配置数据的存储这样的内容并不会保存在协议中.      

XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,XML文件格式如下: <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2023</year> </country> <country name="Singapore"> <rank updated=&

首先看下面的代码: # coding: utf-8 class Test(object): pass print Test.__class__ # type print Test.__base__ # object t = Test() print t.__class__ # Test print t.__class__.__class__ # type print Test.__class__.__class__.__class__ # type a = type('Foo', (), {})

python中数字对象的创建如下, a = 123 b = 1.23 c = 1+1j 可以直接输入数字,然后赋值给变量. 同样也可是使用类的方式: a = int(123) b = float(1.23) c = complex(1+1j) 但一般不用类的方式创建,直接输入数字就好了. python中的数字包括了整型 int ,长整型 long , 浮点型 float , 复数 complex ,其差别为: int(整型) 也称有符号整数,只有正或负整数,不带小数点. 其和长整型在于整数有一定

python中写shell,亲测可用,转自stackoverflow To run a bash script, copy from stackoverflow def run_script(script, stdin=None): """Returns (stdout, stderr), raises error on non-zero return code""" import subprocess # Note: by using a li

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循

Python中下划线---完全解读     Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量 _xxx 不能用'from module import *'导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格:避免用下划线作为变量名的开始. 因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始.一般来讲,变量名_xxx被看作是"私有 的",在模块或类外不可以使用.当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好

Python中的异常处理 异常处理的语句结构 try: <statements> #运行try语句块,并试图捕获异常 except <name1>: <statements> #如果name1异常发现,那么执行该语句块. except (name2, name3): <statements> #如果元组内的任意异常发生,那么捕获它 except <name4> as <variable>: <statements> #如果

raise语句手工引发一个异常: "raise" [expression ["," expression ["," expression]]] 在Python中,要想引发异常,最简单的形式就是输入关键字raise,后跟要引发的异常的名称.异常名称标识出具体的类: Python异常处理是那些类的对象.执行raise语句时,Python会创建指定的异常类的一个对象.raise语句还可指定对异常对象进行初始化的参数.为此,请在异常类的名称后添加一个逗号

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

#以下介绍是基于Python3.4.3 一.  简介   urllib.request.urlopen()函数用于实现对目标url的访问. 函数原型如下:urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) 函数定义如下: def urlopen(url, data=None, timeout=socket._GLOBAL_DEFA

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5993405.html 之前在一台台式机上在python中使用import caffe时,没有出错.但是在服务器上使用import caffe时,提示no module named google.protobuf.internal. 在protobuf-2.6.1的文件夹内,有python文件夹的README.txt里面写了怎么安装python的支持. 1. 终端定位到protobuf-2.6.1/p