本文主要是介绍python学习之——代码积累，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、try ... except (python3)
# 有错误不报错可继续执行，但会打印错误
try:passexcept BaseException as ex:print(“error message:”, ex)
这篇关于python学习之——代码积累的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
python学习之——代码积累
http://www.chinasem.cn/article/1124667。
23002807@qq.com
相关文章
HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结
自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧
Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
python: 多模块(.py)中全局变量的导入
文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别： 当你在一个模块（文件）中使用 global 声明变量时，这个变量只在该模块的全局命名空
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）
【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
活用c4d官方开发文档查询代码
当你问AI助手比如豆包，如何用python禁止掉xpresso标签时候，它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来
【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接
1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如，在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境： python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行： source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中，使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel： pip instal
零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用
zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]
poj 1258 Agri-Net（最小生成树模板代码）
感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码：效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n
【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例
引言 高斯过程（Gaussian Process，简称GP）是一种概率模型，用于描述一组随机变量的联合概率分布，其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数（或核函数） 1.3 核函数1.4 高斯过程回归（Gauss