


Python-Debugging; print() und Assertions (Beispielanalyse 2)
Im folgenden Artikel erfahren Sie mehr über das Debuggen in Python. Lernen Sie einige Python-Debugging-Methoden kennen und erfahren Sie, welche Rolle Python-Debugging bei der Python-Programmierung spielen kann.
Warum Debuggen notwendig ist
Die Wahrscheinlichkeit, dass das Programm einmal geschrieben und normal ausgeführt werden kann, ist sehr gering, im Grunde nicht mehr als 1 %. Es gibt immer verschiedene Fehler, die behoben werden müssen. Einige Fehler können anhand der Fehlermeldung erkannt werden. Wenn ein Fehler auftritt, müssen wir wissen, welche Variablen korrekte und welche Variablen falsche Werte haben ein vollständiger Satz von Mitteln zum Debuggen des Programms, um den Fehler zu beheben. Wie debuggt man also Python? Die Antwort wird weiter unten gegeben.
Die erste Methode ist einfach, direkt, grob und effektiv. Sie besteht darin, print() zu verwenden, um die Variablen auszudrucken, bei denen möglicherweise Probleme auftreten:
def foo(s): n = int(s) print('>>> n = %d' % n) return 10 / n def main(): foo('0') main()
Suchen in die Ausgabe nach der Ausführung Gedruckter Variablenwert:
$ python err.py >>> n = 0 Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
Der größte Nachteil der Verwendung von print() besteht darin, dass Sie es in Zukunft löschen müssen. Denken Sie daran, dass print() überall im Programm vorhanden ist Die laufenden Ergebnisse enthalten außerdem viele Junk-Informationen. Wir haben also eine zweite Methode.
Die zweite Methode ist: Überall dort, wo print() zur Unterstützung der Anzeige verwendet wird, kann stattdessen eine Behauptung verwendet werden:
def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / n def main(): foo('0')
assert bedeutet, dass der Ausdruck n != 0 sein sollte wahr sein, andernfalls wird der folgende Code gemäß der Logik des Programmbetriebs definitiv schief gehen.
Wenn die Behauptung fehlschlägt, löst die Assertion-Anweisung selbst AssertionError aus:
$ python err.py Traceback (most recent call last): ... AssertionError: n is zero!
Wenn das Programm voller Behauptungen ist, ist es nicht besser als print(). Sie können jedoch den Parameter -O verwenden, um Assert beim Starten des Python-Interpreters zu deaktivieren:
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: division by zero
Nach dem Deaktivieren können Sie alle Assert-Anweisungen als Durchgänge anzeigen.
Das Obige ist der gesamte in diesem Artikel beschriebene Inhalt. In diesem Artikel werden hauptsächlich die relevanten Kenntnisse zum Python-Debugging vorgestellt. Ich hoffe, dass das, was ich in diesem Artikel beschrieben habe, für Sie hilfreich ist und Ihnen das Erlernen von Python erleichtert.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte Python-Tutorial auf der chinesischen PHP-Website.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Debugging; print() und Assertions (Beispielanalyse 2). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Methode zum Ausfüllen von Excel -Daten in Webformulare mithilfe von Python lautet: Verwenden Sie zunächst Pandas, um Excel -Daten zu lesen und dann mit Selen das Browser zu steuern, um das Formular automatisch zu füllen und zu übermitteln. Zu den spezifischen Schritten gehören die Installation von Pandas, OpenPyxl- und Selenium -Bibliotheken, das Herunterladen des entsprechenden Browsertreibers, die Verwendung von Pandas zum Lesen von Namen, E -Mails, Telefon und anderen Feldern in der Datei data.xlsx, starten Sie den Browser über Selen, um das Ziel -Last zu erstellen. Wenn Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten, können Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten. Formieren und verarbeiten Sie alle Datenlinien in einer Schleife.

Wenn Sie die Sequenz durchqueren und auf den Index zugreifen müssen, sollten Sie die Funktion "Enumerate () verwenden. 1.. Enumerate () liefert automatisch den Index und den Wert, der prägnanter ist als Bereich (Len (Sequenz)); 2. Sie können den Startindex über den Startparameter angeben, z. B. Start = 1, um 1 basierte Zählung zu erreichen. 3.. Sie können es in Kombination mit bedingter Logik verwenden, z. B. das Überspringen des ersten Elements, die Anzahl der Schleifen oder die Formatierung der Ausgabe. 4. Für iterable Objekte wie Listen, Zeichenfolgen und Tupel sowie für das Auspacken von Elementen anwendbar; 5. Verbesserung der Code -Lesbarkeit, vermeiden Sie manuell verwaltet und reduzieren Sie Fehler.

Define__iter __ () toreturn theiteratorObject, typisch SelfoRaseParateiterinInstance

Um JSON -Dateien zu verschönern und zu drucken, müssen Sie die Einstellparameter des JSON -Moduls verwenden. Die spezifischen Schritte sind: 1. Verwenden Sie JSON.LOAD (), um die JSON -Dateidaten zu lesen; 2. Verwenden Sie JSON.DUMP () und setzen Sie den Einzug auf 4 oder 2, um in eine neue Datei zu schreiben, und dann kann die formatierte JSON -Datei generiert werden und der verschönernde Druck kann abgeschlossen werden.

Um Dateien und Verzeichnisse zu kopieren, bietet das Shutil -Modul von Python einen effizienten und sicheren Ansatz. 1. verwenden Sie Shutil.copy () oder Shutil.copy2 (), um eine einzelne Datei zu kopieren, die Metadaten behält; 2. Verwenden Sie Shutil.copyTree (), um das gesamte Verzeichnis rekursiv zu kopieren. Das Zielverzeichnis kann nicht im Voraus existieren, aber das Ziel kann durch DIRS_EXIST_OK = TRUE (Python3.8) existieren. 3.. Sie können bestimmte Dateien in Kombination mit Ignorierparametern und Shutil.ignore_Patterns () oder benutzerdefinierten Funktionen filtern. 4. Das Kopieren von Verzeichnissen erfordert nur OS.Walk () und OS.Makedirs ()

Python kann für die Börsenmarktanalyse und -vorhersage verwendet werden. Die Antwort lautet ja. Durch die Verwendung von Bibliotheken wie YFInance, Pandas zur Datenreinigung und Feature -Engineering, die Kombination von Matplotlib oder Seeborn zur visuellen Analyse und Verwendung von Modellen wie ARIMA, Zufallswald, Xgboost oder LSTM, um ein Vorhersagesystem aufzubauen, und die Bewertung der Leistung durch Backtesting zu bewerten. Schließlich kann die Anwendung mit Kolben oder Fastapi eingesetzt werden, aber der Unsicherheit der Marktprognosen, der Überanpassungsrisiken und der Transaktionskosten und dem Erfolg hängt von der Datenqualität, dem Modelldesign und den angemessenen Erwartungen ab.
