python脚本 01
错误和异常
当python无法解析代码时，就会发生语法错误，因为我们没有正确遵守python的标准语法，所以会出现报错。
当在程序执行期间出现意外情况时，就会发生异常，即使代码在语法中正确无误，python有不同类型的内置异常，你可以在错误消息中查看系统抛出了什么异常，
Try 语句
我们可以使用 try 语句处理异常。你可以使用 4 个子句。
try：这是 try 语句中的唯一必需子句。该块中的代码是 Python 在 try 语句中首先运行的代码。
except：如果 Python 在运行 try 块时遇到异常，它将跳到处理该异常的 except 块。
else：如果 Python 在运行 try 块时没有遇到异常，它将在运行 try 块后运行该块中的代码。
finally：在 Python 离开此 try 语句之前，在任何情形下它都将运行此 finally 块中的代码，即使要结束程序，例如：如果 Python 在运行 except 或 else 块中的代码时遇到错误，在停止程序之前，依然会执行此finally 块。
读写文件
读取文件
f = open('my_file/my/bkl.txt', 'r')
file_data = f.read()
f.close()
写入文件
f = write('my_file/my/bkl.txt', 'w')
f.write("hello ,my name is bkl")
f.close()
with
python提供了一个特殊的语法，改语法会在你使用文件后自动关闭该文件。
with open("Hello there!")
file_data = f.read()
导入本地脚本
import useful_functions
useful_function.add_five([1,2,3,4])
同时也可以使用别名
import useful_functions as uf
uf.add_five([1,2,3,4])
使用if main块
为了避免运行从其他脚本中作为模块导入的脚本中的可执行语句，将这些行包含在if __name__ == "__main__"块中。或者，将它们包含在函数main()中并在if main块中调用该函数。
标准库
python标准库中包含了大量模块，这些模块帮助我们去使用它。
csv：对于读取csv文件来说非常便利
collections：常见数据类型的实用扩展，包括OrdereDict、defaultdict和namedtuple
random：生成假随机数字，随机打乱序列并选择随机项
string：关于字符串的更多函数。此模块还包括使用的字母集合。例如：string.digits（包含所有字符都是有效数字的字符串）
re：通过正则表达式在字符串中进行模式匹配
math：一些标准数学函数
os：与操作系统交互
os.path：os的子模块，用于操纵路径名称
sys：直接使用python解释器
json：适用于读写json文件（面向网络开发）
导入模块技巧
1、从模块中导入单个函数或类
from module_name import object_name
2、要从模块中导入多个单个对象
from module_name import first_object,second_object
3、要重命名模块
import module_name as new_name
4、要从模块中导入对象并重命名：
from module_name import object_name as new_name
5、要从模块中单个地导入所有对象（不建议这么操作）
from module_name import *
6、如果你真的想使用模块中所有对象，请使用标准导入module_name语句并使用点记法访问每个对象
import module_name
模块、软件包和名称
为了更好地管理代码，Standard标准库中的模块被拆分为子模块并包含在软件包中，软件包是一个包含子模块的模块，子模块使用普通的点记法指定
子模块的指定方式是软件包名称、点，然后是子模块名称。
import package_name.submodule_name
第三方库
可以使用pip命令安装这些库，pip是在python3中包含的软件包管理器，它是标准python软件包管理器，另一个是Anaconda，该管理器专门针对数据科学。
pip一次性安装所有的依赖项，方法是在命令行中
pip install -r requirements.txt
实用的第三方软件包
IPython 更好的交互式python解释器
requests 提供易于使用的方法来发出网络请求。适用于访问网络api
Flask 一个小型框架，用于构建网络应用和api
Django 一个功能更丰富的网络应用构建框架
Beautiful Soup 用于解析HTML并从中提取信息，适合网页数据抽取
pytest 扩展了python的内置断言，并且是最具单元性的模块
PyYAML 用于读写YAML文件
NumPy 用于python进行科学计算的最基本的软件包，它包含一个强大的N维数组对象和使用的线性代数功能等
pandas 包含高性能、数据结构和数据分析工具的库，尤其是其中的dataframe
matplotlib 二维绘制库，会生成达到发布标准的高品质图片，并且采用各种硬拷贝格式和交互式环境。
ggplot 另一种二维绘制库，基于R’s ggplot2库
Pillow python图片库可以向你的python解释器添加图片处理功能
pyglet 专门面向游戏开发的跨平台框架应用
Pygame 用于编写游戏的一系列python模块
pyzt python的世界时区定义
在解释器中进行实验：
