错误python解释器
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错误python解释器相关知识
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Python回顾与整理8:错误和异常0.说明 如果想写出用户体验高的代码,那么就需要考虑到在执行自己写的这段代码中在和用户交互的过程中可能会出现的问题,也就是说,需要对可能出现的异常进行处理,只有做好这些工作,才能写出用户体验好的代码。1.什么是异常错误 错误是语法(导致解释器无法解释)或逻辑(也就是代码质量问题)上的,在Python中,当检测到错误时,解释器会指出当前流无法继续执行下去,于是就出现了异常。异常 程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为。 根据上面的解释,可以理解为,只要解释器检测到程序运行时出现了错误(与Python解释器不相容而导致),就会触发一个异常。2.Python中的异常 如下:异常类型 描述 简单例子NameE
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day02:Python 解释器1、#!/usr/bin/python : 在执行脚本时,调用 /usr/bin 下的 python 解释器,其路径固定;2、#!/usr/bin/env python: 是为了防止用户没有将 python 装在默认的 /usr/bin 路径里,而是自定义设置路径的情况。当执行脚本时,首先会在 env 设置里查找 python 的安装路径,再调用环境设置下的解释器程序找到python 安装路径。3、Python中默认的编码格式是 ASCII 格式,在读取中文时会报错。只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就可以正常显示中文了。
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用 Python 实现 Python 解释器介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发,我惊喜地的发现,这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构,给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样,你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的,建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现(CPython)差不多,所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器,特别是 CPython 解释器。(如果你不知道你用的是什么 Python,那么很可能它就是 CPython)。尽管 Byterun 很小,但它能执行大多数简单的 Python 程序(这一章是基于 Python 3.5 及其之前版本生成的字节码的,在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变)。Python 解释器在
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用 Python 实现 Python 解释器Allison 是 Dropbox 的工程师,在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前,她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python 内部机制的演讲,并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是 akaptur.com。介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发,我惊喜地的发现,这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构,给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样,你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的,建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现(CPython)差不多,所以理解 Byte
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- Python 中的错误和异常 Python 程序的执行过程中,当发生错误时会引起一个事件,该事件被称为异常。例如:如果程序中有语法错误,会产生 SyntaxError 类型的异常执行除以 0 的运算,会产生 ZeroDivisionError 类型的异常打开一个不存在的文件,会产生 IOError 类型的异常编程中常见的异常类型总结如下:异常名称描述ZeroDivisionError除(或取模)零AssertionError断言语句失败AttributeError对象没有这个属性FileNotFoundError文件不存在ModuleNotFoundError模块不存在IndexError序列中没有此索引(index)KeyError映射中没有这个键NameError未声明/初始化对象SyntaxErrorPythonIndentationError缩进错误
- 2. 支持的解释器类型 想要在 PyCharm 中使用 Python 代码,需要至少配置一个解释器。要配置的时候,需要指定系统中的 Python 可执行文件的路径。因此,在配置项目解释器之前,需要确保已下载 Python 并安装到系统中,并且知道其路径。我们可以基于不同的 Python 可执行文件创建项目解释器,也可以用同一个 Python 可执行文件创建项目解释器。上图中的 Python.exe 就是 Python 的可执行文件,它存在于你的 Python 安装路径下面。PyCharm 支持以下解释器类型:标准的 Python 解释器(Python 2.7、Python 3.5-3.8);其他 Python 实现(IronPython、PyPy、Jython、CPython);虚拟环境:(Virtualenv, Pipenv, and Conda);远程 Python 解释器(SSH、Vagrant、WSL(仅适用于 Windows);基于 Docker 的解释器(Docker、Docker Compose)。Tips:后面两种类型,仅在 PyCharm Profession 版本中支持。
- PyCharm 配置 Python 解释器 前面几节我们把如何创建一个项目、以及可以为项目填充哪些元素为大家介绍完了。但还留了一个问题, 当我们在创建"Hello World" 项目时,当输完文件名后,需要选择解释器 ,当时只让大家选择了一个系统的解释器。那么这个解释器到底是什么呢?这节将详细介绍什么是解释器?有哪些类型?这些解释器又有什么不同?
- 3. 显示错误信息 前面的测试过程有一个遗憾,没有看到错误信息,没有明确的告诉使用者哪些数据输入没有符合验证要求。要实现这个功能,只需要在控制器中把错误信息保存到请求域,然后在页面中显示出来。修改一下控制器中的代码。比前面的代码多了一个 ModelMap 对象,用于把错误信息保存到请求作用域中;@RequestMapping(value = "/save", method = RequestMethod.POST)public String register(@Valid Teacher teacher, BindingResult result, ModelMap model) { if (result.hasErrors()) { List<FieldError> fieldsErrors = result.getFieldErrors(); for (FieldError fieldError : fieldsErrors) { model.put(fieldError.getField(), fieldError.getDefaultMessage()); } return "fail"; } return "success"; }Tips: 如果验证失败,错误提示信息会自动保存到 BindingResult 类型 。在提交失败的页面中显示错误。<body>老师注册失败原因!<br/> ${name} <br/> ${age}</body>Tips: EL 表达式中的 name、age 是表单提交时的参数名(也就是表单控件的名字)。model.put (fieldError.getField (), fieldError.getDefaultMessage ()) 这行代码会把错误信息以表单控件名为 key 保存在请求作用域中。再次在浏览器中打开 teacher.html 页面,输入不符合规则的数据,提交后在错误页面中看到。
- 1. 什么是解释器? 解释器就是帮助我们将 Python 代码,也就是 .py 文件,交给机器可以执行的工具。我们知道,计算机的 CPU 其实是很笨的,它只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件。但是我们编写代码的时候肯定不能使用二进制,所以就诞生了像 Python 和 Java 这样的高级语言来辅助我们编程。但是代码写出来之后计算机理解不了又执行不了怎么办?这个时候就需要有一个东西将 Python 代码解释成计算机可以读懂并执行的内容,这个东西就是解释器。
- 7. 错误信息 如果状态码是 4xx,服务器就应该向用户返回出错信息。一般来说,返回的信息是键值对形式的数据,将 error 作为键名,出错信息作为键值即可。比如,在一个提供查询学生信息的 API 中,要求客户端提供正确的 API key(可以理解为输入了正确的用户名和密码)才能访问,如果提供的 API key 不正确,此时服务器应拒绝访问,并返回错误信息。这样,客户端就知道了为何没能查到信息,修改成正确的 API key 即可。{ error: "Invalid API key"}
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