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 2270
一、简介Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScriptObjectNonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到Geo
系统 2019-09-27 17:56:39 2270
IllustrationsbyEvgenijKungur文/Python攻城狮最近研究了一下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。本文就来详细介绍一下这个库的用法和一些核心逻辑实现。1.微信登录importitchatitchat.auto_login(hotReload=True)itchat.dump_login_status()itchat.auto_login(hotReload=True)
系统 2019-09-27 17:56:37 2270
本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag，但时至今日Python已经从一个小众语言，变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后，在开源社区投入的力度越来越大，所以对于Python
系统 2019-09-27 17:56:29 2270
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 2270
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 2270
在Django2.2+python3.7环境下,使用MySQL作为数据库引擎,执行makemigrations会出现AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'错误.初步推断是因为使用PyMySQL代替mysqlclient的原因,而django本身的代码都是针对mysqlclient写的.PyMySQL这里传入的会是一个str类型,而str类型没有decode方法所以报错.在网上找到了一个暂时的解决方法
系统 2019-09-27 17:53:35 2270
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第四章使用数据库本章介绍了数据库的使用。之前那本《Python爬虫》中有谈到数据库的使用，这里就不再详细介绍。仅记录了一点自己没有了解到的东西。相关内容可参考之前的文章。https://blog.csdn.net/cjx14060307101/article/details/90046558第17单元设置MySQL数据库如果要插入新的数据，首先需要删除已有的索引，才能插入数据并重新添加索引。UN
系统 2019-09-27 17:53:33 2270
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 2270
Python在读取文件内容时的路径问题，值得深究一下.我想讨论的重点还是在绝对路径上面.在这之前我们先看一下1：相对路径这张图演示了在相对路径下寻找查找指定文件.open（'相对路径演示'\'相对路径示例'.txt）打开的是相对当前运行的程序所在目录。而我当前运行的程序相对位置在桌面.所以直接print(lines)可以看到这个结果2：绝对路径.绝对路径的查找方法就不演示了，相信每个人都会找到。但是我想讨论的是几个关于路径中的编码问题，相信这对初学者们有很
系统 2019-09-27 17:52:11 2270
