使用 Python 編碼時(shí)，即使是在語法和邏輯上正確的程序中，您也經(jīng)常會出現(xiàn)運(yùn)行時(shí)錯誤。這些錯誤可能是由無效輸入或某些前后矛盾引起的。在 很多語言中都提供了異常處理機(jī)制，在Python 中，您可以使用try和except塊來更優(yōu)雅地將大多數(shù)這些錯誤作為異常處理。在本教程中，您將學(xué)習(xí)的一般語法try和except。然后我們將繼續(xù)編寫簡單的示例，討論可能出錯的地方，并使用try和except塊提供糾正措施。

Python是一種流行的編程語言，它在科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但是對于很多初學(xué)者來說，Python這個單詞卻可能會讓他們感到困惑。那么，Python究竟該怎么讀呢？本文將會為你介紹Python的讀法。

眾所周知，只要有一個文本編輯器和一個編譯器/解釋器，程序員就能寫代碼。作為文本編輯器中的佼佼者，VSCode 可謂是獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，結(jié)合各種語言的編譯器/解釋器以及對應(yīng)的插件，就能進(jìn)行相應(yīng)語言的開發(fā)，本篇文章就在 VSCode 結(jié)合插件的基礎(chǔ)上，講講如何使用 VSCode 編寫 python 和運(yùn)行 python。

Python 作為一種腳本語言，其編程方式越來越受程序員們的青睞，同時(shí)其應(yīng)用也越來越廣泛，其中數(shù)據(jù)分析崗位人才需求也日益漸增，運(yùn)用 Python 相關(guān)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析能大大提升工作效率，減輕數(shù)據(jù)分析人員的工作負(fù)擔(dān)。在日常辦公中，使用 Python 的場景也越來越多，很多重復(fù)的工作直接交給程序執(zhí)行效率會大大提高，所以 Python 操作 Excel 也成為每一個數(shù)據(jù)分析人員的必備技能，

NumPy（Numerical Python）是Python語言的一個擴(kuò)展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。NumPy是科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫，許多其他著名的科學(xué)計(jì)算庫如Pandas，Scikit-learn等都要用到NumPy庫的一些功能。

KNN算法,又叫K近鄰分類算法，是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是K個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的K個鄰近值來代表。近鄰算法就是將數(shù)據(jù)集合中每一個記錄進(jìn)行分類的方法。我們在樣本數(shù)據(jù)有缺失需要填充的時(shí)候，可以使用K近鄰算法來訓(xùn)練一個模型，然后讓其預(yù)估缺失值，這就是python通過knn來填充缺失值的方法，那么具體怎么操作呢？請接著往下看：

相信很多小伙伴已經(jīng)對面向控制臺編程已經(jīng)厭煩了。每次寫python代碼，只能看到一堆控制臺代碼，完全沒有想象中的程序員的感覺。所以接下來小編帶來的，就是有關(guān)GUI編程的內(nèi)容——如何使用python寫一個窗口應(yīng)用程序。本篇文章采用的是tkinter庫，這是一個python自帶的GUI編程庫，雖然它很簡單，也不算好用，但它確很適合入門，接下來就讓小編來介紹一下這個庫吧。

當(dāng)需要進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)任務(wù)時(shí)，常常需要使用到Python的cv2模塊。然而，在開始使用之前，我們需要先進(jìn)行cv2模塊的安裝。本文將結(jié)合具體實(shí)例，介紹如何在Windows和Linux系統(tǒng)下安裝cv2模塊。