初学者该如何应对Python中出现的错误信息_惠州计算机Python培训学校

python培训分享一：python初学者的无奈

1、初学编程者，在学习Python过程中，对于排除错误，经常是搞不定，有的折腾几个小时，甚至几天都有。

2、初学者要习惯看报错信息、要相信报错信息的提示。

报错信息说，多少行出的啥错误，一清二楚，很多朋友，也许是英文差点意思，看不懂或者还没有养成习惯看报错信息。

最近就有一位同学说他有一个错误排除不了。他贴出代码，我一看就知道是引号用了中文输入法输入的，让他修改。他还看不出来，最后我将代码放大，我将正确的和他错误的，让他对比，他才看出来。

第8行是他写的错误代码，第7行是我加的代码，放大后让他看。请看下面图片的报错信息。

从上面一个小例子看，报错信息提示很清楚，提示第8行语法错误，那就得到第8行找。

3、报错信息英文看不懂，没有关系，先查字典，记住常见的，以后一碰到这些单词就知道问题在哪儿。

SyntaxError: invalid syntax 语法错误

IndentationError: unexpected indent 缩进错误

4、最后忠告要养成看报错信息，debug代码的习惯。

python培训分享二：零基础学python，要注意哪些隐秘的错误认知?

对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，而有特别明显的两个错误认知是：

错误认识一：一些初学者认为python很简单，就以为编程很简单。

错误认识二：没有学好基础知识，听说django很火，就开始学django开发web。

种种迹象表明，这些从零开始的学习者，普遍不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住遇到问题不知道怎么寻找解决方案。看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段。

学习Python有点入门的时候期望过高，进门开始的时候发现并没有那么美好，而多数人就停留在了知道好不知道如何学，知道好但是学起来很费力的情况，一筹莫展。

在这里有几点看似心灵鸡汤，但是非常重要的学习建议是：

首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。建议没有任何编程经验者，象学C语言那样来训练学习python，当然有可能你也不知道c是怎么学的!!!

选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好，推荐以下基本入门书：

《父与子编程》

《Learning Python》

python学习手册第五版(入门)

python核心编程第二版(深入学习)

写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。

互补补强学习基础。除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。

敲代码。不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。

查文档。学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。

下面是Python入门学习分四个阶段：

1.看视频，选一套完整视频，要快速浏览一遍，不要细纠，目的是对 python 形成整体的认识，估计半个月时间吧，建立认知框架，边看边把从语句、表达式、顺序结构、判断结构、循环结构基本理论搞定，最后过度到函数抽象，类抽象。

2.选一本覆盖面比较全的教材，我看的是深入python3和廖雪峰老师的教程，你可以选一本或者其他的，把例子敲一遍，看明白即可，看完肯定会忘…… 但是也不要回头再看， 通通看一遍就好， 目的是巩固掌握基础知识和查找位置，这本教材就是之后的参考书了。

3、基于打好的基础后，再玩高级的应用：生成器、装饰器、类的一些属性的高级用法、正则、多线程、多进程等，学习框架文档。

4、尽快利用python做点事情。前面三阶段要快，都是为这个阶段做铺垫，这时就可以利用所学解决下身边的事情了，比如看新闻说每年存一万五，四十年可以变亿万富翁，你可以验证下，我们要学以致用。

学python是件开心的事，这时可能遇到各种困难，这时回头复习参考书上对应知识点，同时去谷歌百度，如果自己写不出来也可以参考别人的项目去做点事情，过一阵子对python了解后自己就知道该学啥了，是web开发，还是爬虫，或者数据分析，机器学习。

我们拿Python自动化开发工程师为例，一个资深的系统运维工程师在北京7000到1万左右，如果会python编程，可以到达1.5万。

好多系统运维工程师对学习python有动力和需求，但学习的方法都很惨，不知道学Python的你怎么样?

python培训分享三：学习用 Python 编程时要避免的三个错误

当你做错事时，承认错误并不是一件容易的事，但是犯错是任何学习过程中的一部分，无论是学习走路，还是学习一种新的编程语言都是这样，比如学习Python。

为了让初学Python的程序员避免犯同样的错误，以下列出了我学习 Python 时犯的三种错误，大家尽量避免，因为这些错误要么是我长期以来经常犯的，要么是造成了需要几个小时解决的麻烦，年轻的程序员们可要注意了：

1、 可变数据类型作为函数定义中的默认参数

这似乎是对的?你写了一个小函数，比如，搜索当前页面上的链接，并可选将其附加到另一个提供的列表中。

def search_for_links(page, add_to=[]):

new_links = page.search_for_links()

add_to.extend(new_links)

return add_to

从表面看，这像是十分正常的 Python 代码，事实上它也是，而且是可以运行的。但是，这里有个问题。如果我们给 add_to 参数提供了一个列表，它将按照我们预期的那样工作。但是，如果我们让它使用默认值，就会出现一些神奇的事情。

试试下面的代码：

def fn(var1, var2=[]):

var2.append(var1)

print var2

fn(3)

fn(4)

fn(5)

可能你认为我们将看到：

[3]

[4]

[5]

但实际上，我们看到的却是：

[3]

[3, 4]

[3, 4, 5]

为什么呢?如你所见，每次都使用的是同一个列表，输出为什么会是这样?在 Python 中，当我们编写这样的函数时，这个列表被实例化为函数定义的一部分。当函数运行时，它并不是每次都被实例化。这意味着，这个函数会一直使用完全一样的列表对象，除非我们提供一个新的对象：

fn(3, [4])

[4, 3]

答案正如我们所想的那样。要想得到这种结果，正确的方法是：

def fn(var1, var2=None):

if not var2:

var2 = []

var2.append(var1)

或是在第一个例子中：

def search_for_links(page, add_to=None):

if not add_to:

add_to = []

new_links = page.search_for_links()

add_to.extend(new_links)

return add_to

这将在模块加载的时候移走实例化的内容，以便每次运行函数时都会发生列表实例化。请注意，对于不可变数据类型，比如元组、字符串、整型，是不需要考虑这种情况的。这意味着，像下面这样的代码是非常可行的：

def func(message="my message"):

print message

2、 可变数据类型作为类变量

这和上面提到的最后一个错误很相像。思考以下代码：

class URLCatcher(object):

urls = []

def add_url(self, url):

self.urls.append(url)

这段代码看起来非常正常。我们有一个储存 URL 的对象。当我们调用 add_url 方法时，它会添加一个给定的 URL 到存储中。看起来非常正确吧?让我们看看实际是怎样的：

a = URLCatcher()

a.add_url('http://www.google.com')

b = URLCatcher()

b.add_url('http://www.bbc.co.hk')

b.urls：

['http://www.google.com', 'http://www.bbc.co.uk']

a.urls：

['http://www.google.com', 'http://www.bbc.co.uk']

等等，怎么回事?!我们想的不是这样啊。我们实例化了两个单独的对象 a 和 b。把一个 URL 给了 a，另一个给了 b。这两个对象怎么会都有这两个URL呢?

这和第一个错例是同样的问题。创建类定义时，URL 列表将被实例化。该类所有的实例使用相同的列表。在有些时候这种情况是有用的，但大多数时候你并不想这样做。你希望每个对象有一个单独的储存。为此，我们修改代码为：

class URLCatcher(object):

def __init__(self):

self.urls = []

def add_url(self, url):

self.urls.append(url)

现在，当创建对象时，URL 列表被实例化。当我们实例化两个单独的对象时，它们将分别使用两个单独的列表。

3、 可变的分配错误

这个问题困扰了我一段时间。让我们做出一些改变，并使用另一种可变数据类型 - 字典。

a = {'1': "one", '2': 'two'}

现在，假设我们想把这个字典用在别的地方，且保持它的初始数据完整。

b = a

b['3'] = 'three'

简单吧?

现在，让我们看看原来那个我们不想改变的字典 a：

{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}

哇等一下，我们再看看 b?

{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}

等等，什么?有点乱……让我们回想一下，看看其它不可变类型在这种情况下会发生什么，例如一个元组：

c = (2, 3)

d = c

d = (4, 5)

现在 c 是 (2, 3)，而 d 是 (4, 5)。

这个函数结果如我们所料。那么，在之前的例子中到底发生了什么?当使用可变类型时，其行为有点像 C 语言的一个指针。在上面的代码中，我们令 b = a，我们真正表达的意思是：b 成为 a 的一个引用。它们都指向 Python 内存中的同一个对象。听起来有些熟悉?那是因为这个问题与先前的相似。其实，这篇文章应该被称为「可变引发的麻烦」。

列表也会发生同样的事吗?是的。那么我们如何解决呢?这必须非常小心。如果我们真的需要复制一个列表进行处理，我们可以这样做：

b = a[:]

这将遍历并复制列表中的每个对象的引用，并且把它放在一个新的列表中。但是要注意：如果列表中的每个对象都是可变的，我们将再次获得它们的引用，而不是完整的副本。

假设在一张纸上列清单。在原来的例子中相当于，A 某和 B 某正在看着同一张纸。如果有个人修改了这个清单，两个人都将看到相同的变化。当我们复制引用时，每个人现在有了他们自己的清单。但是，我们假设这个清单包括寻找食物的地方。如果“冰箱”是列表中的第一个，即使它被复制，两个列表中的条目也都指向同一个冰箱。所以，如果冰箱被 A 修改，吃掉了里面的大蛋糕，B 也将看到这个蛋糕的消失。这里没有简单的方法解决它。只要你记住它，并编写代码的时候，使用不会造成这个问题的方式。

字典以相同的方式工作，并且你可以通过以下方式创建一个昂贵副本：

b = a.copy()

再次说明，这只会创建一个新的字典，指向原来存在的相同的条目。因此，如果我们有两个相同的列表，并且我们修改字典 a 的一个键指向的可变对象，那么在字典b中也将看到这些变化。

可变数据类型的麻烦也是它们强大的地方。以上都不是实际中的问题;它们是一些要注意防止出现的问题。在第三个项目中使用昂贵复制操作作为解决方案在99%的时候是没有必要的。你的程序或许应该被改改，所以在第一个例子中，这些副本甚至是不需要的。

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