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  1. 深入理解Python中文版高清PDF

  2. 第1部分　Python核心 　第1章　欢迎来到Python世界　 　　1.1　什么是Python　 　　1.2　起源　 　　1.3　特点　 　　　1.3.1　高级　 　　　1.3.2　面向对象　 　　　1.3.3　可升级　 　　　1.3.4　可扩展　 　　　1.3.5　可移植性　 　　　1.3.6　易学　 　　　1.3.7　易读　 　　　1.3.8　易维护　 　　　1.3.9　健壮性　 　　　1.3.10　高效的快速原型开发工具　 　　　1.3.11　内存管理器　 　　　1.3.12　解释性和

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2012-09-04
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：xyhu_gm

  1. Python核心编程

  2. Python核心编程第二版 第1部分　Python核心 　第1章　欢迎来到Python世界　 　　1.1　什么是Python　 　　1.2　起源　 　　1.3　特点　 　　　1.3.1　高级　 　　　1.3.2　面向对象　 　　　1.3.3　可升级　 　　　1.3.4　可扩展　 　　　1.3.5　可移植性　 　　　1.3.6　易学　 　　　1.3.7　易读　 　　　1.3.8　易维护　 　　　1.3.9　健壮性　 　　　1.3.10　高效的快速原型开发工具　 　　　1.3.11　内存管理器　

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2013-12-21
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：u013233652

  1. Python错误机制总结

  2. Python 捕捉错误 类型 总结

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-07-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u012306071

  1. Python 常见错误分析.html

  2. Python 常见错误，NameError，拼写错误，SyntaError：语法错误，中文逗号错误，TypeError 类型错误，input()的返回值是字符串，缩进错误

  3. 所属分类：Python

  1. Python 'takes exactly 1 argument (2 given)' Python error

  2. 主要介绍了Python 'takes exactly 1 argument (2 given)' Python error的相关资料,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38642349

  1. Python中用字符串调用函数或方法示例代码

  2. 前言 本文主要给大家介绍了关于Python用字符串调用函数或方法的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来一起看看详细的介绍： 先看一个例子： >>> def foo(): print "foo" >>> def bar(): print "bar" >>> func_list = ["foo","bar"] >>> for func in func_list: func() TypeError:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38629042

  1. Python json 错误xx is not JSON serializable解决办法

  2. Python json 错误xx is not JSON serializable解决办法 在使用json的时候经常会遇到xxx  is not JSON serializable，也就是无法序列化某些对象。经常使用django的同学知道django里面有个自带的Encoder来序列化时间等常用的对象。其实我们可以自己定定义对特定类型的对象的序列化，下面看下怎么定义和使用的。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #json_extenti

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：weixin_38711643

  1. 《Python编程从入门到实践》-学习笔记-第二章（变量和简单数据类型）

  2. 第二章 变量和简单数据类型 在本章中，你学习了：如何使用变量；如何创建描述性变量名以及如何消除名称错误和语法错误；字符串是什么，以及如何使用小写、大写和首字母大写方式显示字符串；使用空白来显示整洁的输出，以及如何剔除字符串中多余的空白；如何使用整数和浮点数；使用数值数据时需要注意的意外行为。你还学习了如何编写说明性注释，让代码对你和其他人来说更容易理解。最后，你了解了让代码尽可能简单的理念 目录 第二章 变量和简单数据类型 1.变量 2.字符串 3.语法错误 4.数字 5.浮点数 6.函数str

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：weixin_38670391

  1. python学习笔记01

  2. 学习python已经有一段时间了，虽然会的不是太多，但也算有了一个好的开头，下面我把我所学的python基础总结一下。 文章目录变量和简单数据类型1.输出Hello World2.使用变量3.字符串3.1修改字符串大小写3.2合并字符串3.3使用制表符或换行符添加空白3.4删除空白4.数字5.避免类型错误6.注释列表1.一个简单的列表2.访问列表元素3.使用列表中的值4.修改列表中的元素5.列表中添加元素6.列表中插入元素7.列表中删除元素7.1del删除7.2pop()删除7.3remove

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：weixin_38663516

  1. python数字操作

  2. 文章目录整数浮点数使用函数 str() 避免类型错误 整数 可对整数执行加（+ ）减（- ）乘（* ）除（/ ）运算，此外还应注意运算次序。 2**3 # **表示幂 # 8 (2+3)*4 # 20 浮点数 Python将带小数点的数字都称为浮点数。正常境况下输入浮点数运算即可。但需要注意的是，结果包含的小数位数可能是不确定的： 0.2+0.1 # 0.30000000000000004 使用函数 str() 避免类型错误 当数字和字符在一起时要注意之间的转化： age = 1996 s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38725950

  1. serdelicacy:序列化将数据序列化为强类型的Python容器-源码

  2. 服务 序列化（ serdelicacy.dump ）和反序列化（ serdelicacy.load从/）到强类型，本机Python数据结构。 在阅读最新文档。 特征 非结构化Python类型为结构化的，类型暗示Python类型的反序列化费力（ dataclasses.dataclass ， typing.NamedTuple ） 轻松地将结构化，类型提示的Python对象序列化为非结构化Python类型（例如，反向） 当Serde在运行时失败时清除错误消息 没有继承的非标准类型。数据类，Name

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42106765

  1. myjit:适用于Python的实验性JITAOT-源码

  2. 这是JIT / AOT框架的原型，该框架采用经过修饰的Python函数，该函数以Python语法的子集编写，但具有Python类型修饰，并生成本机二进制文件。 这是一个非常简单的概念证明。 它还没有做很多。 现在，它仅允许您对字节执行基本算术，将它们存储在变量中，然后返回结果。 它尚不可靠的陷阱类型错误或执行其他检查（尚未）。 demo.py文件还显示了一个简单的示例。 还有一个应通过完整功能集运行的测试套件（运行python .\tests\ ）。 最终可能会变成更大的东西，但是现在这

  3. 所属分类：其它

  1. typer：Typer，构建出色的CLI。 易于编码。 基于Python类型提示-源码

  2. Typer，构建出色的CLI。 易于编码。 基于Python类型提示。 说明文件： 源代码： Typer是用于构建CLI应用程序的库，用户将喜欢使用它，而开发人员将喜欢创建。 基于Python 3.6+类型提示。 主要功能是： 直观的编写：强大的编辑器支持。 完成无处不在。 调试时间更少。 设计易于使用和学习。 减少阅读文档的时间。 易于使用：最终用户易于使用。 自动帮助和所有shell的自动完成。 短：最小化代码重复。 每个参数声明中的多个功能。 更少的错误。 从简单开始：最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：380kb
    • 提供者：weixin_42097819

  1. umka-lang：Umka：一种静态类型的可嵌入脚本语言-源码

  2. 欢迎来到乌姆卡！ Umka是一种静态类型的可嵌入脚本语言。 它结合了脚本编写所需的简单性和灵活性以及针对类型错误的编译时保护。 它的目标是遵循Python Zen原则，与动态类型化语言相比，显式要比隐式更好地更一致。 产品特点 受Go启发的简洁语法 跨平台字节码编译器和虚拟机 垃圾收集 通过接口进行多态 基于纤维的多任务 类型推断 使用简单的C API分发为动态库 C99来源 性能 由于高效的for循环实现和对静态数据结构的支持，Umka在多维数组操作和类似任务中展示了高性能。 400 x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. python中的错误如何查看

  2. python常见的错误有 1.NameError变量名错误 2.IndentationError代码缩进错误 3.AttributeError对象属性错误 4.TypeError类型错误 5.IOError输入输出错误 6.KeyError字典键值错误 具体介绍 1.NameError变量名错误  报错： >>> print a Traceback (most recent call last): File , line 1, in  NameError: name 'a'

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38627104

  1. python中的错误如何查看

  2. python常见的错误有 1.NameError变量名错误 2.IndentationError代码缩进错误 3.AttributeError对象属性错误 4.TypeError类型错误 5.IOError输入输出错误 6.KeyError字典键值错误 具体介绍 1.NameError变量名错误  报错： >>> print a Traceback (most recent call last): File , line 1, in  NameError: name 'a'

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38661650

  1. 浅谈Python数据类型判断及列表脚本操作

  2. 数据类型判断 在python（版本3.0以上）使用变量，并进行值比较时。有时候会出现以下错误： TypeError: unorderable types: NoneType() < int() 或者类似的类型错误。 这是因为一方变量的数据类型不明（python无法判断），所以出错。 在一般情况下，可以提前对要使用的变量进行定义并赋值，例如： var=’ ‘ 或者 var=0 等等。 但是，若变量在比较前，是通过调用函数或者其他表达式赋值的，以上方法可能行不通，因为如果调用的函数如果存在错误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38719635

  1. Python常见异常分类与处理方法

  2. Python常见异常类型大概分为以下类： 1.AssertionError：当assert断言条件为假的时候抛出的异常 2.AttributeError：当访问的对象属性不存在的时候抛出的异常 3.IndexError：超出对象索引的范围时抛出的异常 4.KeyError：在字典中查找一个不存在的key抛出的异常 5.NameError：访问一个不存在的变量时抛出的异常 6.OSError：操作系统产生的异常 7.SyntaxError：语法错误时会抛出此异常 8.TypeError：类型错误，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38692202

  1. Python的Django框架中forms表单类的使用方法详解

  2. Form表单的功能 自动生成HTML表单元素 检查表单数据的合法性 如果验证错误，重新显示表单（数据不会重置） 数据类型转换（字符类型的数据转换成相应的Python类型） Form相关的对象包括 Widget：用来渲染成HTML元素的工具，如：forms.Textarea对应HTML中的标签 Field：Form对象中的一个字段，如：EmailField表示email字段，如果这个字段不是有效的email格式，就会产生错误。 Form：一系列Field对象的集合，负责

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：weixin_38730977

  1. python 元组和列表的区别

  2. 静态数据类型 静态数据类型是指不可以对该数据类型进行修改，即只读的数据类型。迄今为止学过的静态数据类型有字符串，元组。 在使用[]操作符对字符串，元组进行修改时，Python会抛出类型错误的异常信息，我们可以在交互模式中进行验证: >>> content = static data type >>> content[0]=S Traceback (most recent call last):  File , line 1, in NameError:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_38681736
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