Python 中最强大的错误重试库

我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序,如调用web接口、运行网络爬虫等任务时,经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况,这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务,肯定是不严谨的,尤其是在网络爬虫中,会存在损失有价值数据的风险。这类情况下我们就很有必要为我们的程序逻辑添加一些**「错误重试」**的策略,费老师我在几年前写过文章介绍过Python中的retry库,但它功能较为单一,只能应对基本的需求。而今天我要给大家介绍的tenacity库,可能是目前Python生态中最好用的错误重试库,下面就
分类: 编程语言 发布时间: 05-17 11:09 阅读次数: 0

一次性整理18条好用的Python技巧,速度收藏

大家好,今天我们讨论最频繁使用的 Python 技巧。大多数这些技巧都是我在日常工作中使用过的,我觉得好东西就是要拿出来和大家一起分享。喜欢记得收藏、点赞、关注。【注】完整代码、数据、技术交流,文末获取闲话少说,我们直接开始吧技巧总结1.处理用户的多个输入有时我们需要从用户那里获得多个输入,以便使用循环或任何迭代,一般的写法如下:# bad practice码n1 = input("enter a number : ")n2 = input("enter a number : ")n2
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利用 Tkinter 打造专属图形化界面:设计签名

大家好,今天本期带着大家制作一个属于自己的GUI图形化界面:用于设计签名的哦(效果如下图),是不是感觉很好玩,是不是很想学习呢?限于篇幅,今天我们首先详细讲述一下Tkinter的使用方法。本来不准备详细讲述这个基础知识,但是我怕那些想学习的同学,学起来不过瘾,还是补充了这一章。喜欢记得收藏、关注、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取tkinter的简单应用Tkinter是Python的标准GUI库。Python使用Tkinter可以快速地创建GUI应用程序。当然常用的GUI库还有PyQt
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值得收藏,Python 合并数据的5个函数

前几天在一个群里面,看到一位朋友,说到自己的阿里面试,被问了一些关于pandas的使用。其中一个问题是:pandas中合并数据的5中方法。今天借着这个机会,就为大家盘点一下pandas中合并数据的5个函数。但是对于每个函数,我这里不打算详细说明,具体用法大家可以参考pandas官当文档。喜欢记得收藏、关注、点赞。【注】完整代码、数据、技术交流,文末提供join主要用于基于索引的横向合并拼接;merge主要用于基于指定列的横向合并拼接;concat可用于横向和纵向合并拼接;appe
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jionlp:一款解析地址信息的神奇 Python 库

在日常数据处理的过程中,有时候拿到手的是完整的地址信息,如果需要从地址信息中解析出相应的各级行政单元名称,方式有很多,而今天要介绍的方式只需要一行代码即可快速实现。首先我们需要安装jionlp这个非常好用的文本预处理工具包,建议使用国内镜像安装:pip install jionlp -i https://pypi.douban.com/simple/安装完成后,只需要使用其parse_location()接口即可进行地址信息的解析,且具有多种不同的功能:基础的省市区信息提取街镇乡、村或
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dtale:一个效率爆表的探索性数据分析神器

今天给大家介绍一款十分强大的数据集探索性分析插件,D-Tale,供我们分析和了解数据集的基本情况,并且支持对数据进行进一步的可视化分析,首先我们先要安装好该模块 记得收藏、关注、点赞。注:完整代码、数据、技术交流,文末获取pip install dtale用D-Tale插件打开数据集我们在D-Tale中打开数据集,代码如下import dtaleimport pandas as pddf = pd.read_csv(r'gapminder_full.csv')d = dtale.sho
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Python 30秒就能学会的漂亮短代码

今天给大家带来一些30秒就能学会的代码片段,这些代码潜力无限,蕴含了丰富的python编程思维,应用领域非常广泛,而且学起来非常简单。喜欢记得收藏、关注、点赞。完整代码、数据、技术交流文末获取1.“二维列表”解读: 根据给定的长和宽,以及初始值,返回一个二维列表。def initialize_2d_list(w, h, val=None): return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]例:>>> initiali
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ipywidgets:可让 Seaborn 绘制的图表轻松实现动态交互

相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生,通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作。为了让我们绘制的图表更具交互性,今天我来给大家介绍个组件。喜欢记得收藏、关注、点赞。完整代码、数据、技术交流文末获取ipywidgets首先我们通过pip命令来下载该模块pip install ipywidgets该模块中的interact函数可以和我们自定义的函数相结合,随着我们输入的不断变化,输出也会产生相应的不同结果,我们来看一个简单的案例from ipywidge
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MLBox:一款在 Python 自动机器学习领域非常神奇的库

大家好,今天给大家分享一个强大的自动化机器学习 Python 库:MLBox ,喜欢记得收藏、关注、点赞。它提供以下功能:快速读取和分布式数据预处理/清理/结构化高度稳健的特征选择和泄漏检测高维空间中的精准超参数优化用于分类和回归的最先进的预测模型(Deep Learning、Stacking、LightGBM……)模型解释预测完整版代码、资料、文末获取MLBox 特点漂移识别: 一种使训练数据分布与测试数据相似的方法。实体嵌入:一种受 word2vec
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Future机制,绝对是并发编程里必须跨过的坎

前言Java 5在concurrency包中引入了java.util.concurrent.Callable 接口,它和Runnable接口很相似,但它可以返回一个对象或者抛出一个异常。Callable接口使用泛型去定义它的返回类型。Executors类提供了一些有用的方法在线程池中执行Callable内的任务。由于Callable任务是并行的,我们必须等待它返回的结果。而线程是属于异步计算模型,所以不可能直接从别的线程中得到函数返回值。java.util.concurrent.Future对象
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字节面试真题:什么是伪共享?图文详解一番

大家好!周末的时候,有个读者跟我说,面试字节的时候被问到:「什么是伪共享?又该怎么避免伪共享的问题?」这个其实是考察 CPU 缓存的问题,我之前的图解系统也有提到过。今天,我再跟大家讲一下。正文CPU 如何读写数据的?先来认识 CPU 的架构,只有理解了 CPU 的 架构,才能更好地理解 CPU 是如何读写数据的,对于现代 CPU 的架构图如下:可以看到,一个 CPU 里通常会有多个 CPU 核心是,比如上图中的 1 号和 2 号 CPU 核心,并且每个 CPU 核心
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概念详解:MySQL不同事务之间的隔离性,如何实现?

前言MySQL有ACID四大特性,本文着重讲解MySQL不同事务之间的隔离性的概念,以及MySQL如何实现隔离性。下面先罗列一下MySQL的四种事务隔离级别,以及不同隔离级别可能会存在的问题。事务隔离级别越高,多个事务在并发访问数据库时互相产生数据干扰的可能性越低,但是并发访问的性能就越差。(相当于牺牲了一定的性能去保证数据的安全性)下面这张表,展示了MySQL的四大隔离级别和伴随着的一些问题,下面详细介绍。事务隔离级别读未提交:多个事务同时修改一条记录,A事务对其的改动在A事务还没
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阿里巴巴开源SpringBoot深度历险(嵩山版),实现面试进阶

前言大家可以回想一下,当初我们最开始学习Java的时候,搭建一个Web所需要的步骤。。。1、配置web.xml,加载spring和spring mvc2、配置数据库连接、配置spring事务3、配置加载配置文件的读取,开启注解4、配置日志文件...5、配置完成之后部署tomcat 调试现在回看一下,真的是yue了!现在大家学Spring,需要搭建一个新的项目时都是先从SpringBoot入手,用SpringBoot只需要非常少的几个配置就可以迅速搭建起来一套web项目或者微服务(
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前后端分离:怎样能提高对接效率,并且代码更优雅呢?

现在大多数公司项目框架,基本都是属于前后端分离模式,这种模式会涉及到一个前后端对接问题,无论是对前端或者是后台服务,维护一套完善且规范的接口是非常有必要的,这样不仅能够提高对接效率,也可以让我的代码看起来更加简洁优雅。修改前后最大的区别是我们不用在每个接口单独捕获异常,也不用在每个接口都要组装一遍返回参数,可以参考下面这张对比图:一、SpringBoot不使用统一返回格式默认情况下,SpringBoot会有如下三种返回情况。1.1 字符串@GetMapping("/getUse
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CUDA优化之PReLU性能调优

InsightFace模型里大量使用了PReLU激活函数,而PReLU的工作模式有两种: PReLU(1),此时权重alpha的形状为(1, ),等价于一个Elementwise操作。
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端到端机器学习项目-加州房价预测(四)

我们为数据处理编写函数,以备后面我们可以重复使用。了解Scikit-Learn的优秀设计原则。最后我们还使用流水线处理好了有问题的数据集。
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杨玉基:知识图谱在美团推荐场景中的应用

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试驾适用于 Postgres 的 Citus 11.0 beta(官方博客)

Citus 11.0 beta 的最大变化是 schema 和 Citus 元数据现在在整个数据库集群中自动同步。这意味着您始终可以从 Citus 集群中的任何节点查询分布式表! 使用 Citus 最
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在SLAM后端优化过程中关于李群与李代数的的理解与总结

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 首先为什么要引入李群与李代数? 两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成,这种运动称为刚体运动。对于一个向量$\alpha$,假设他在两个坐
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人工股票市场模型简介

在谈论人工股票市场模型之前,我们首先要回答的一个问题是,为什么会有人工的市场模型。 经济学是社会学中的"皇冠",标准经济学对于市场的理论研究高度数学化,经济学门槛也越来越高,讨论的内容艰深晦涩,
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