Python标准异常总结这是错误类型表总结，不用记住，只要有印象即可，碰到需要处理的错误类型可以查表。一般捕获错误和处理错误使用try-except-finally：try:#检测范围exceptException[asreason]:#出现异常（Exception）后的处理代码finally:#无论如何都会执行的代码，如关闭文件（f.close()）等错误类型错误解释AssertionError断言语句（assert）失败AttributeError尝试
系统 2019-09-27 17:55:11 2242
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识python的，他们也开始解决类似leetcode网站上的python编程难题。他们认为在开始使用python分析数据之前，必须熟悉编程概念。资深数据分析师ManuJeevan认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用python来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习python中的模块和库上。请按照下面这个
系统 2019-09-27 17:54:55 2242
在开始后面的内容之前，先来解释一下urllib2中的两个个方法：info/geturlurlopen返回的应答对象response(或者HTTPError实例)有两个很有用的方法info()和geturl()1.geturl()：这个返回获取的真实的URL，这个很有用，因为urlopen(或者opener对象使用的)或许会有重定向。获取的URL或许跟请求URL不同。以人人中的一个超级链接为例,我们建一个urllib2_test10.py来比较一下原始URL
系统 2019-09-27 17:54:49 2242
网上有许多方法提到要用append或者loc直接赋值，但是我运行发现都不行，不知道为啥。我是想把原dataframe中的几行提出来放到新的dataframe中。方法如下：#按照原dataframe的列标题创建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i为要提取的行号row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N
系统 2019-09-27 17:54:37 2242
装饰器这东西我看了一会儿才明白，在函数外面套了一层函数，感觉和java里的aop功能很像；写了2个装饰器日志的例子，第一个是不带参数的装饰器用法示例，功能相当于给函数包了层异常处理，第二个是带参数的装饰器用法示例，将日志输出到文件。```#coding=utf8importtracebackimportloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerdeflogger(func):defin
系统 2019-09-27 17:54:25 2242
pandas获取csv指定行，列house_info=pd.read_csv('house_info.csv')1：取行的操作：house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2：取列操作：house_info['price']这是读取csv文件时默认的第一行索引3：取两列house_info[['price',tradetypename']]取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；4:增加列：house_Info
系统 2019-09-27 17:53:51 2242
一、vimpython自动补全插件：pydiction可以实现下面python代码的自动补全：1.简单python关键词补全2.python函数补全带括号3.python模块补全4.python模块内函数，变量补全5.frommoduleimportsub-module补全想为vim启动自动补全需要下载插件，地址如下：http://vim.sourceforge.net/scripts/script.php?script_id=850https://git
系统 2019-09-27 17:53:32 2242
阅读更多本文分享自6丁一的猫的博客，主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍。以下为分享的全文。1、python与jdk版本位数一致2、pipinstalljpype1（python3.5）3、类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties放在一个新建目录4、修改hanlp.properties中root根目录，找到data代码调用如下：1|#coding:utf-82|'''3|Createdon20
系统 2019-09-27 17:52:21 2242
如题、学习、保存1源码#-*-coding:utf-8-*-'''time:2019-8-21author:Bing'''importmatplotlib.pyplotasplt#num_list=[1.5,0.6,7.8,6]fig,ax=plt.subplots()num_list=[7870,81937,17529598,6225227]name_list=['Eviction','Failed','Finished','Killed']b=ax.b
系统 2019-09-27 17:51:29 2242
由于客户提供的是excel文件，在使用时期望使用csv文件格式，且对某些字段内容需要做一些处理，如从某个字段中固定的几位抽取出来，独立作为一个字段等，下面记录下使用acaconda处理的过程；importpandasdf=pandas.read_excel("/***/***.xlsx")df.columns=[内部为你给你的excel每一列自定义的名称]（比如我给我的excel自定义列表为：["url","productName","***"，。。。,"
系统 2019-09-27 17:49:31 2242
