本文目录一览：
- 1、Python如下报错是什么意思
- 2、python调试程序BUG的心得技巧分享
- 3、python初学问题,colon expected什么意思
- 4、”python注释语句不被解释器过滤掉，也不被执行“为什么错误？谢谢
- 5、python基础语法知识询问
Python如下报错是什么意思
要把代码发现来才知道，以下是常见的错误
下面终于要讲到当你用到更多的Python的功能（数据类型，函数，模块，类等等）时可能碰到的问题了。由于篇幅有限，这里尽量精简，尤其是对一些高级的概念。要想了解更多的细节，敬请阅读Learning Python, 2nd Edition的“小贴士”以及“Gotchas”章节。
打开文件的调用不使用模块搜索路径
当你在Python中调用open()来访问一个外部的文件时，Python不会使用模块搜索路径来定位这个目标文件。它会使用你提供的绝对路径，或者假定这个文件是在当前工作目录中。模块搜索路径仅仅为模块加载服务的。
不同的类型对应的方法也不同
列表的方法是不能用在字符串上的，反之亦然。通常情况下，方法的调用是和数据类型有关的，但是内部函数通常在很多类型上都可以使用。举个例子来说，列表的reverse方法仅仅对列表有用，但是len函数对任何具有长度的对象都适用
不能直接改变不可变数据类型
记住你没法直接的改变一个不可变的对象（例如，元组，字符串）：
T = (1, 2, 3)
T[2] = 4 # 错误
用切片，联接等构建一个新的对象，并根据需求将原来变量的值赋给它。因为Python会自动回收没有用的内存，因此这没有看起来那么浪费：
T = T[:2] + (4,) # 没问题了: T 变成了 (1, 2, 4)
使用简单的for循环而不是while或者range
当你要从左到右遍历一个有序的对象的所有元素时，用简单的for循环（例如，for x in seq:）相比于基于while-或者range-的计数循环而言会更容易写，通常运行起来也更快。除非你一定需要，尽量避免在一个for循环里使用range：让Python来替你解决标号的问题。在下面的例子中三个循环结构都没有问题，但是第一个通常来说更好；在Python里，简单至上。
S = "lumberjack"
for c in S: print c # 最简单
for i in range(len(S)): print S[i] # 太多了
i = 0 # 太多了
while i len(S): print S[i]; i += 1
不要试图从那些会改变对象的函数得到结果
诸如像方法list.append()和list.sort()一类的直接改变操作会改变一个对象，但不会将它们改变的对象返回出来（它们会返回None）；正确的做法是直接调用它们而不要将结果赋值。经常会看见初学者会写诸如此类的代码：
mylist = mylist.append(X)
目的是要得到append的结果，但是事实上这样做会将None赋值给mylist，而不是改变后的列表。更加特别的一个例子是想通过用排序后的键值来遍历一个字典里的各个元素，请看下面的例子：
D = {...}
for k in D.keys().sort(): print D[k]
差一点儿就成功了——keys方法会创建一个keys的列表，然后用sort方法来将这个列表排序——但是因为sort方法会返回None，这个循环会失败，因为它实际上是要遍历None（这可不是一个序列）。要改正这段代码，将方法的调用分离出来，放在不同的语句中，如下：
Ks = D.keys()
Ks.sort()
for k in Ks: print D[k]
只有在数字类型中才存在类型转换
在Python中，一个诸如123+3.145的表达式是可以工作的——它会自动将整数型转换为浮点型，然后用浮点运算。但是下面的代码就会出错了：
S = "42"
I = 1
X = S + I # 类型错误
这同样也是有意而为的，因为这是不明确的：究竟是将字符串转换为数字（进行相加）呢，还是将数字转换为字符串（进行联接）呢？在Python中，我们认为“明确比含糊好”（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手动转换类型：
X = int(S) + I # 做加法: 43
X = S + str(I) # 字符串联接: "421"
循环的数据结构会导致循环
尽管这在实际情况中很少见，但是如果一个对象的集合包含了到它自己的引用，这被称为循环对象（cyclic object）。如果在一个对象中发现一个循环，Python会输出一个[…]，以避免在无限循环中卡住：
L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身会
L.append(L) # 在对象中创造一个循环
L
['grail', [...]]
除了知道这三个点在对象中表示循环以外，这个例子也是很值得借鉴的。因为你可能无意间在你的代码中出现这样的循环的结构而导致你的代码出错。如果有必要的话，维护一个列表或者字典来表示已经访问过的对象，然后通过检查它来确认你是否碰到了循环。
赋值语句不会创建对象的副本，仅仅创建引用
这是Python的一个核心理念，有时候当行为不对时会带来错误。在下面的例子中，一个列表对象被赋给了名为L的变量，然后L又在列表M中被引用。内部改变L的话，同时也会改变M所引用的对象，因为它们俩都指向同一个对象。
L = [1, 2, 3] # 共用的列表对象
M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一个到L的引用
M
['X', [1, 2, 3], 'Y']
L[1] = 0 # 也改变了M
M
['X', [1, 0, 3], 'Y']
通常情况下只有在稍大一点的程序里这就显得很重要了，而且这些共用的引用通常确实是你需要的。如果不是的话，你可以明确的给他们创建一个副本来避免共用的引用；对于列表来说，你可以通过使用一个空列表的切片来创建一个顶层的副本：
L = [1, 2, 3]
M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一个L的副本
L[1] = 0 # 仅仅改变了L，但是不影响M
L
[1, 0, 3]
M
['X', [1, 2, 3], 'Y']
切片的范围起始从默认的0到被切片的序列的最大长度。如果两者都省略掉了，那么切片会抽取该序列中的所有元素，并创造一个顶层的副本（一个新的，不被公用的对象）。对于字典来说，使用字典的dict.copy()方法。
静态识别本地域的变量名
Python默认将一个函数中赋值的变量名视作是本地域的，它们存在于该函数的作用域中并且仅仅在函数运行的时候才存在。从技术上讲，Python是在编译def代码时，去静态的识别本地变量，而不是在运行时碰到赋值的时候才识别到的。如果不理解这点的话，会引起人们的误解。比如，看看下面的例子，当你在一个引用之后给一个变量赋值会怎么样：
X = 99
def func():
... print X # 这个时候还不存在
... X = 88 # 在整个def中将X视作本地变量
...
func( ) # 出错了！
你会得到一个“未定义变量名”的错误，但是其原因是很微妙的。当编译这则代码时，Python碰到给X赋值的语句时认为在这个函数中的任何地方X会被视作一个本地变量名。但是之后当真正运行这个函数时，执行print语句的时候，赋值语句还没有发生，这样Python便会报告一个“未定义变量名”的错误。
事实上，之前的这个例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先输出那个全局的X，然后创建一个本地的X呢，还是说这是个程序的错误？如果你真的是想要输出这个全局的X，你需要将它在一个全局语句中声明它，或者通过包络模块的名字来引用它。
默认参数和可变对象
在执行def语句时，默认参数的值只被解析并保存一次，而不是每次在调用函数的时候。这通常是你想要的那样，但是因为默认值需要在每次调用时都保持同样对象，你在试图改变可变的默认值（mutable defaults）的时候可要小心了。例如，下面的函数中使用一个空的列表作为默认值，然后在之后每一次函数调用的时候改变它的值：
def saver(x=[]): # 保存一个列表对象
... x.append(1) # 并每次调用的时候
... print x # 改变它的值
...
saver([2]) # 未使用默认值
[2, 1]
saver() # 使用默认值
[1]
saver() # 每次调用都会增加！
[1, 1]
saver()
[1, 1, 1]
有的人将这个视作Python的一个特点——因为可变的默认参数在每次函数调用时保持了它们的状态，它们能提供像C语言中静态本地函数变量的类似的一些功能。但是，当你第一次碰到它时会觉得这很奇怪，并且在Python中有更加简单的办法来在不同的调用之间保存状态（比如说类）。
要摆脱这样的行为，在函数开始的地方用切片或者方法来创建默认参数的副本，或者将默认值的表达式移到函数里面；只要每次函数调用时这些值在函数里，就会每次都得到一个新的对象：
def saver(x=None):
... if x is None: x = [] # 没有传入参数？
... x.append(1) # 改变新的列表
... print x
...
saver([2]) # 没有使用默认值
[2, 1]
saver() # 这次不会变了
[1]
saver()
[1]
其他常见的编程陷阱
下面列举了其他的一些在这里没法详述的陷阱：
在顶层文件中语句的顺序是有讲究的：因为运行或者加载一个文件会从上到下运行它的语句，所以请确保将你未嵌套的函数调用或者类的调用放在函数或者类的定义之后。
reload不影响用from加载的名字：reload最好和import语句一起使用。如果你使用from语句，记得在reload之后重新运行一遍from，否则你仍然使用之前老的名字。
在多重继承中混合的顺序是有讲究的：这是因为对superclass的搜索是从左到右的，在类定义的头部，在多重superclass中如果出现重复的名字，则以最左边的类名为准。
在try语句中空的except子句可能会比你预想的捕捉到更多的错误。在try语句中空的except子句表示捕捉所有的错误，即便是真正的程序错误，和sys.exit()调用，也会被捕捉到。
python调试程序BUG的心得技巧分享
【导读】相信各位Python工程师们在写Python代码的时候，免不了经常会出现bug满天飞这种情况，这个时候我们可能就得一个标点一个标点的去排查，费时又费力，但是，我们又很难发现到底是其中的哪一个步骤，导致了这些问题的出现。导致这些问题的其中一个原因，就是我们没有养成良好的编程习惯。编程习惯就好比是电影中的特效。电影特效越好，呈现出来的观影效果也自然越好。同样，如果我们能够养成好的编程习惯，在查找错误的时候，自己的思路就会更加清晰。下面是小编整理的解决Python项目bug的心得技巧分享，包含六小点，希望对大家有所帮助。
方法一：使用项目管理工具
无论Python项目简单与否，我们都应该使用Git进行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成开发环境)都内置了对Git这一类项目管理工具的支持。
我们在修改代码时，常常会出现改着改着程序就崩了的情况，改出的最新版本有时候还不如上一个版本。而Git，恰好能够及时帮我们保存之前的版本。使用了它以后，我们也不需要不停地用“ctrl+z”来撤回代码了。
方法二：使用Python的内置函数
Python的内置函数和标准库都可以处理常见的用例，而不需要自己重新定义函数。
但是，刚刚入门的Python开发人员们对其中的函数并不熟悉。所以他们经常会遇到这样一个问题——在不需要记住内容的情况下，如何才能知道标准库中的内容是否涵盖了自己的用例?最简单的方法是将标准库索引和内置函数概述页添加为书签，并且在遇到“日常编程”类问题的时候立即浏览一下。我们使用这些函数的频率高了，自然也就能记住这些函数了。
方法三：使用正确的模块
与内置函数和标准库一样，Python中大量的第三方模块集合，也可以帮助我们节省大量的人力。通过PyPI的Web前端，可以针对我们的问题触发搜索词，我们很容易就能找到适合自己的解决方案。
方法四：使用OOP
面向对象编程(OOP)将数据结构与用于操作它们的方法捆绑在一起，从而使编写高级代码更加容易。OOP非常适合用于Python这一类高级语言，尤其是项目非常复杂的时候。熟悉Python的开发人员都知道，使用OOP可以减少代码量，从而节省大量的时间。
但是，也不是所有的项目都需要使用OOP。如果项目没有特别要求，一些小型的项目就可以不用OOP。
方法五：编写测试代码并不断测试
一个好的程序员一定知道测试之于项目的重要性。编写测试代码的确是一个很枯燥的过程，但是不进行测试，我们就无法发现程序的问题所在。
如果一个项目非常复杂的话，我们就必须要做到及时测试。越早测试，就能越早发现问题。而不是说等代码全部写完了，才开始进行测试，这样反而会导致更多的错误和更大的工作量。
当然，我们也可以寻找专业的软件测试人员，来帮助我们进行测试。这样我们也可以把更多的精力投入到项目程序本身。
方法六：选择正确的Python版本
部分人仍然在使用Python2，但Python官方的开发团队早已经不对这一版本进行维护了。聪明的开发人员都已经将Python2里的项目迁移到Python3中了。
Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是说你一定要使用最新版本。专业的软件开发人员都知道，任何软件的最新版本都不一定是最好的，因为它仍需要开发团队不断地去改良。程序员一般都会使用在最新版本之前的一个版本，旧版本相对而言是比较成熟的。
无论是运用哪一种语言编写代码，优秀的程序员都具备良好的编程习惯。这些习惯不仅能够让我们思路更加清晰，也可以帮助我们减轻工作量，从而节省大量的时间。所以，可能你离优秀的程序员，只差一个好习惯了哦~
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“解决Python项目BUG的心得技巧分享”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
python初学问题,colon expected什么意思
colon expected是缺少冒号的意思。
题主的程序中缺少了冒号，程序无法正确执行时会提示错误原因，“colon expected”意思是缺少冒号，需要检查程序代码哪里缺少冒号，这段程序需要在if x+y+z == 10后面和else后面分别加入英文冒号:来保证程序正确性。
这段程序正确的语法示例如下：
扩展资料
1、python的基本语法：
Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
2、python多行语句写法：
Python语句中一般以新行作为语句的结束符，但可以使用斜杠（ \）将一行的语句分为多行显示。使用if、while、while、try时要以冒号:结尾，并换行将条件块内容统一缩进。
”python注释语句不被解释器过滤掉，也不被执行“为什么错误？谢谢
后半句 注释语句不被执行 是对的
前半句 注释语句不被解释器过滤掉 是错的,会被解释器过滤掉
python基础语法知识询问
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教导学生程序设计的首选编程语言。例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论课程就使用Python语言讲授。
想必大家还想了解到更多知识技能，接下来就跟千锋武汉Python培训的老师就来分享一下Python基础语法的四大知识点，希望大家会喜欢。
一、标识符
a)概念：对变量，常量，函数，类等对象起的名字。严格区分大小写。
b)标识符命名规则：
语法要求(硬性)：
i.必须以字母或者下划线开头(支持中文，中文也是字符)
ii.必须以字母，数字，下划线组成
iii.区分大小写
iv.不能和关键字和内置函数名同名。
代码规范(弹性)：
v.变量名全部小写，常量全部大写(代码规范，不是语法要求)
vi.类名用大写驼峰(代码规范)、
vii.模块和包名用小写
二、关键字
a)Import keyword keyword.kwlist 查看所有关键字
三、注释
a)单行：#开头
b)多行：每行使用#
c)文档注释：使用三个引号包括起来(””” XXX “””),这种注释专门为函数或者类形成说明文档。注释必须跟在定义体下面，不能再任意位置。
四、代码头两行
a)#!/usr/bin/env Python:指定运行代码的解释器，linux专用，windows不需要。在linux下添加改行，则可以使用./xxx.py执行。如果使用Python xxx.py则不需要改行。
b)# -*- coding:utf-8 -*- ：代码的编码方式
