京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python基础中所出现的异常报错总结
首先异常是什么,异常白话解释就是不正常,程序里面一般是指程序员输入的格式不规范,或者需求的参数类型不对应,不全等等。
打个比方很多公司年终送苹果笔记本,你程序话思维以为是(MAC)电脑笔记本,结果给你个苹果+笔记本。。。首先类型不对,数量也不对。
先来看几个常见的报错如下:
NameError命名错误 原因是: name 'a' is not defined 命名a还未定义 简单来说就是程序不知道a带表谁 如果a=1 那程序就懂了 a代表1
所以以后碰到这类代码只用找到错误未定义的a给它赋相应的值即可解决了。
好了我们继续看下一个如下:
IndexError索引错误(也有叫边界错误) 原因: list index out of range 列表的索引已经超出其范围导致
列表a只有2个参数,下标是0,1(不懂去看列表基础),而我要打印下标2位置的值这时候就超过它的标准不在范围内
打个比方坐公交车1米2以下儿童免费,结果来个1米5上来就不能免费因为你超过规定高度
来我们继续continue:
KeyError键值错误 一般出现在字典中原因是:字典a中没有height这个键值,name已经打印出来因为a里面已经存在
字典是由dict = { key : value }一一对应组成,打个比方就理解了dict好比一家公司company由员工key类似标识
value等于员工的属性(岗位,工资,对应个人信息等)这报错就等于去一个公司找某某某,结果人家公司说没这个人一样。
继续继续continue:

ImportError 导入错误 原因:No module named nothing 没有模块名叫nothing的方法
一般这错误会发生在拼写错误或者大小写,没有安装模块方法,没有正确引用位置(模块更新版本可能会改方法名或新增文件夹)
这时候我推荐你去python2.x或者python3.x目录下\Lib\site-packages文件里面找找看(第三方库模块都会在这几种存放)
继续继续continue:
IOError输入输出错误 原因:No such file or directory : 'test' 没有在目录中找到叫test文件
这个容易理解,无中生有。程序说:你坑谁啊?
继续继续continue:

AttributeError成员属性错误 原因:一切皆对象 然而字典a对象内没有一个内置函数也就是内置方法叫sort排序,大家都知道字典是无序的,list列表才有这方法
当你定义一个变量不知道能用什么内置函数和方法时可以这样用dir查看以下当前可以用那些方法。
SyntaxError 语法错误 :无效语法 a没有定义所以没办法让它转换为整型 这也是常见错误之一
来接着看下一个:

TypeError类型错误:不知道的哈希类型 list列表 (后面为个人理解) 但是元组却可以放进去有点费解,字典的key一般是单元素或唯一标识,
恰好元组不可变的序列也是唯一标识,所以元组可以放入key中。打比方就如你是世界上唯一的key,没有和你完全一样的存在。
以上是经常会遇到的问题报错,大家学会了就可以自己思考解决方法了这样也利于大家提高自己的水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20