python中pass的使⽤_Pythonpass详细介绍及实例代码
python新手代码示例Python pass详细介绍及实例代码
Python pass的⽤法:
空语句 do nothing
保证格式完整
保证语义完整
以if语句为例,在c或c++/Java中:
if(true)
; //do nothing
else
{
/
/do something
}
对应于Python就要这样写:
if true:
pass #do nothing
else:
#do something
1 pass语句在函数中的作⽤
当你在编写⼀个程序时,执⾏语句部分思路还没有完成,这时你可以⽤pass语句来占位,也可以当做是⼀个标记,是要过后来完成的代码。⽐如下⾯这样:
def iplaypython():
pass
定义⼀个函数iplaypython,但函数体部分暂时还没有完成,⼜不能空着不写内容,因此可以⽤pass来替代占个位置。
2 pass语句在循环中的作⽤
pass也常⽤于为复合语句编写⼀个空的主体,⽐如说你想⼀个while语句的⽆限循环,每次迭代时不需要任何操作,你可以这样写:
while True:
pass
以上只是举个例⼦,现实中最好不要写这样的代码,因为执⾏代码块为pass也就是空什么也不做,这时python会进⼊死循环。
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时间: 2016-11-21
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chrome Cookies, 但是可能是chrome的sqlite3版本⽐较⾼失败了,so改成读取lastpass 的Cookies. 背景介绍: qpython3 是⼀个基于sl4a实现的能让python3跑在安卓⼿机上集成环境. lastpass 是⼀个密码管理器,安卓版lastpass 内置了⼀个web浏览器.经分析lastpass的Cookies的表名,字段名与chrom
本⽂实例讲述了python中pass语句⽤法.分享给⼤家供⼤家参考.具体分析如下: 1.空语句 do nothing 2.保证格式完整 3.保证语义完整 4.以if语句为例: C/C++中写法: if(true) ; // do nothing else {} // do nothing python中写法: if true: pass # do nothing else: print "do something." 测试程序:定义⼀个空函数 >>> def null
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pass 复制代码 代码如下: 实例: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python for letter in 'Python': if letter == 'h': pass print 'This is pass block'
Python pass语句使⽤当语句要求不希望任何命令或代码来执⾏. pass语句是⼀个空(null)操作;在执⾏时没有任何反应.pass也是代码最终会是有⽤的,但暂时不⽤写出来(例如,在存根为例): 语法 Python pass语句语法如下: pass 例⼦ #!/usr/bin/python for letter in 'Python': if letter == 'h': pass print 'This is pass block' print 'Current Letter :', l
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本⽂实例讲述了Python异常处理操作.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: ⼀.异常处理的引⼊ >>>whileTrue: try: x = int(input("Please enter a number: ")) break exceptValueError: print("Oops! That was no valid number. Try again ") Please enter a number: y Oops!That was no
因为有把python程序打包成exe的需求,所以,有了如下的代码 import time class LoopOver(Exceptio
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本⽂实例讲述了python异常处理.⾃定义异常.断⾔原理与⽤法.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: 什么是异常: 当程序遭遇某些⾮正常问题的时候就会抛出异常:⽐如int()只能处理能转化成int的对象,如果传⼊⼀个不能转化的对象就会报错并抛出异常 常⽤的异常有: ValueError :传⼊⽆效的错误的参数 TypeError:进⾏了对类型⽆效的操作 IndexError:序列中没有此索引 NameError:使⽤未定义的变量 更多更具体的异常可以参考Python官⽅⽂档,读读官⽅⽂档更健康 异常
爬⾍是⼤家公认的⼊门Python最好⽅式,没有之⼀.虽然Python有很多应⽤的⽅向,但爬⾍对于新⼿⼩
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1. 优化代码和算法 ⼀定要先好好看看你的代码和算法.许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决.本⽂所述都是关于这⼀主题的,但要遵循的⼀些⼀般指导⽅针是: 测量,不要猜测. 测量代码中哪些部分运⾏时间最长,先把重点放在那些部分上. 实现缓存. 如果你从磁盘.⽹络和数据库执⾏多次重复的查,这可能是⼀个很⼤的优化之处. 重⽤对象,⽽不是在每次迭代中创建⼀个新对象.Python 必须清理你创建的每个对象才能释放内存,这就是所谓的"垃圾回收".许多未使⽤对象的垃圾回收会⼤⼤降低软件
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