盘点Python新手 最容易犯错的 10个坑！

最新推荐文章于 2025-12-01 17:12:16 发布
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python笔记 容易让人犯错的循环
looseScript
04-29 567
有一段python代码，如下图所示： 运行结果如下图所示： 此处需要注意，此时变量a已经不是12了，而是变成了3.这是为什么呢？ a在"c=[a+1 for a in b]"不应该只是一个局部变量么？怎么会影响第一行中a的取值呢？
学习Python时, 最容易遇到的12种错误, 希望可以让你避开这些坑
MC_XY的博客
08-28 1383
Python 以其简单易懂的语法格式与其它语言形成鲜明对比，初学者遇到最多的问题就是不按照 Python 的规则来写 即便是有编程经验的程序员，也容易按照固有的思维和语法格式来写 Python 代码 希望可以让你避开这些坑 本章福利：私信回复【01】有Python入门基础视频教程 1.忘记写冒号 在 if、elif、else、for、while、class、def 语句后面忘记添加 “:” 导致：SyntaxError: invalid syntax 2.误用 “=” 做等值比较 “=” 是赋值操作，而.
Python程序员最常犯的十个错误
HugeStaff
01-07 643
常见错误1：错误地将表达式作为函数的默认参数 在Python中，我们可以为函数的某个参数设置默认值，使该参数成为可选参数。虽然这是一个很好的语言特性，但是当默认值是可变类型时，也会导致一些令人困惑的情况。我们来看看下面这个Python函数定义： >>> def foo(bar=[]): # bar是可选参数，如果没有提供bar的值，则默认为[]， ... bar.appen
在python中大概十几个在运行时最容易出错的地方，你中招了吗？
qq_39363022的博客
01-28 701
前言 当您第一次开始学习python时，理解python错误消息的含义可能有点复杂;下面是一些使您的程序崩溃运行的运行时错误 1）忘记在 if , **elif **, **else **, **for **, **while **, class ****def 声明末尾添加 ：（导致 “SyntaxError ：invalid syntax”） 该错误将发生在类似如下代码中： 2)使用 = 而...
Python新手们容易犯的几个错误总结
09-21
本文将深入解析Python新手常犯的四个错误，帮助初学者避免这些“坑”。 1. **i += 1 与 ++i 的区别** 在C++或Java等语言中，`++i` 是一个自增操作，但在Python中，`i += 1` 是将`i`与1相加，然后将结果赋值回`i`，...
盘点：python中容易犯的若干错误
01-20
盘点：python中容易犯的若干错误1. 切片与索引2. 多行语句3. 浮点数的相加4. 运算符的优先程度5. 内置字符串的处理方法 1. 切片与索引 原创文章 11获赞 9访问量 1855 关注 私信 展开阅读全
(简体中文) Python新手使用Django架站的16堂课
12-08
(简体中文) Python新手使用Django架站的16堂课 Python是目前很好受欢迎的程序设计语言 本书通过对Python语言使用很多的DjangoWebFramework的介绍 让读者可以轻松制作出全功能的动态网站。 本书分4部分 以16堂课来...
Python新手使用Django架站的16堂课（简体中文版）
10-15
本书分4部分，以16堂课来介绍Python新手使用Django架站的要点。第一部分（第1~3堂）以一个小型的个人博客网站为主轴，介绍如何快速建立一个实用的Django网站；第二部分（第4~7堂）是Django架构深入剖析，详细分析...
精选资源
python学习资料，全是干货！！！
08-19
python重点学习资料，包含python基础、python函数、python类库和方法、实践实例有三个，同时还有我的世界python版本（python要用 2.x版本，推荐用2.6.5） 赠送资料一套（都在书里） 没坑没圈套，良心作者！！！ 注意...
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
西部秋虫的博客
11-25 745
本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 403
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1840
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 287
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 451
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 678
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 531
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅
2503_94141257的博客
11-27 340
该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
11-29 932
Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异
最新发布
servepeople的博客
12-01 379
本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。
Python新手必备思维导图：入门基础知识全掌握
标签部分包括“Python必备学习资料”、“Python最全思维导图”、“Python小白资料”和“Python新手入门”，这些标签体现了资料的定位和目标受众。标签中的“必备学习资料”说明了该资料对于学习Python是必不可少的；...
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