前言本文主要给大家介绍了关于python中调试或排错的五种方法，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的的介绍吧python调试或排错的五种方法1、print，直接打印，比较简单而且粗暴在代码中直接输入print+需要输出的结果，根据打印的内容判断即可2、assert断言，很方便，测试人员常常在写自动化用例的时候用的比较多如下，直接将预期结果和实际结果做判断deftrue_code():x=3y=2z=x+yassert(5==z),"z不
系统 2019-09-27 17:48:41 1874
matplotlib简介matplotlib是python中用于绘制2D图像，用于科学计算绘图基本绘图函数说明和例子barh(bottom,width,height=0.8,left=None,**kwargs)绘制矩形的边界为：left,left+width,bottom,bottom+height参数：bottom：标量或数组，是条形图的y轴width：条形图的每一个条形的宽height：条形的高度，标量序列，默认是0.8left：条形的左边的边界，标
系统 2019-09-27 17:48:33 1874
本文实例讲述了Python错误和异常及访问错误消息。分享给大家供大家参考，具体如下：错误和异常当Python无法解析代码时，就会发生语法错误，因为我们没有遵守正确的Python语法。当在程序执行期间出现意外情况时，就会发生异常，即使代码在语法上正确无误。Python有不同类型的内置异常。指定异常可以指定要在except块中处理哪个错误，如下所示：try:#somecodeexceptValueError:#somecode现在它会捕获ValueError异
系统 2019-09-27 17:48:31 1874
Step1：安装python和sublimeStep2：给sublime安装packagecontrol，安装参见：官网Step3：配置安装路径方式一：配置windows的Path好处就是cmd的时候也可以运行，视为系统，用户级别的配置；方式二：配置sublime的python的sublime_build点击：Preference->BrowsePackages->在python目录下,编辑Python.sublime-build文件，添加python应用
系统 2019-09-27 17:48:17 1874
在多个文件或者不同语言协同的项目中，python脚本经常需要从命令行直接读取参数。万能的python就自带了argprase包使得这一工作变得简单而规范。PS：optparse包是类似的功能，只不过写起来更麻烦一些。如果脚本很简单或临时使用，没有多个复杂的参数选项，可以直接利用sys.argv将脚本后的参数依次读取(读进来的默认是字符串格式)。比如如下名为test.py的脚本：importsysprint"Inputargumentis%s"%(sys.a
系统 2019-09-27 17:48:12 1874
简单地一句话总结:1.假如你想帮他尽快找个活儿，赚到钱，推荐PHP。2.假如你想让他成为一个高效工程师，推荐Python。3.假如你想让他爱上他的工作，推荐Ruby。语言的选择:编程语言非常重要，不要认为他们都图灵等价，用起来都一样。实际上，好的语言，带给你的东西是超乎想像的。下面是一些看法：1.程序员的时间远比机器的时间宝贵：选择开发效率最高的语言吧，不要过于在乎运行性能，如果你开发不出东西，那么跑得多快也没用。2.优雅的抽象胜于简单的堆砌：这意味着你的
系统 2019-09-27 17:48:11 1874
思路：1、画一张白色的图片（大小为：200*50）2、逐个填充像素点，每个像素点随机3、往图片上写入字符字符随机生成字符的颜色是随机的字符的组成：大写字母、小写字母以及数字fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontimportnumpyasnpdefbgcolor():returnnp.random.randint(64,255),np.random.randint(64,255),np.random.randint(64
系统 2019-09-27 17:48:05 1874
这货很强大,必须掌握文档链接http://docs.python.org/2/library/itertools.htmlpymotw链接http://pymotw.com/2/itertools/基本是基于文档的翻译和补充，相当于翻译了itertools用于高效循环的迭代函数集合组成总体，整体了解无限迭代器复制代码代码如下:迭代器参数结果例子count()start,[step]start,start+step,start+2*step,...count
系统 2019-09-27 17:47:57 1874
作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言学过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pl
系统 2019-09-27 17:47:45 1874
importzipfileimporteasyguiasguifromthreadingimportThreaddefcrackPassword(zFile,password):try:zFile.extractall(pwd=password.encode("utf-8"))print("[+]crackpassword"+password)returnexcept(RuntimeError,zipfile.BadZipFile):print("密码："
系统 2019-09-27 17:46:51 1874
