调试
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Python中抛出异常及捕获异常

在Python中,异常处理是一种非常重要的机制,它允许程序在遇到错误时能够优雅地处理,而不是直接崩溃。 异常处理主要通过 try 、 except 、 else 和 finally 这四个关键字来实现。 下面将详细介绍如何在Pytho...

2025-04-27

2
调试的技巧:反向跟踪异常

在 Python 中,反向跟踪异常(Traceback Analysis)是调试代码的关键技能, 它通过分析异常触发时的调用堆栈信息(Traceback),快速定位错误根源。 在Python中反向跟踪异常 如果Python遇到错误,它...

2025-04-27

3
在开发中使用断言

在日常英语中, assert (断言)语句是说:“这个条件为真, 如果不为真,程序中什么地方就有一个缺陷。” 与语法检查不同,“断言”是针对逻辑或语义的检查,确保代码不会做错的事情。 这些逻辑检查由 assert 语句执行。 如果检查...

2025-04-27

4
日志模块的用法

如果你曾经在代码中加入 print() 语句,在程序运行时输出某些变量的值, 你就使用了记日志的方式来调试代码。记日志是一种很好的方式, 可以理解程序中发生的事,以及事情发生的顺序。 Python 的 logging 模块使得你很容易...

2025-04-21

5
使用traceback获取栈信息

在 Python 中,traceback 模块提供了捕获和格式化程序运行时的调用栈(Stack Trace)的功能。 调用栈记录了代码执行的层级关系,当程序抛出异常或需要调试时,通过栈信息可以快速定位问题发生的代码位置及上下文逻辑。 ...

2025-04-27

6
利用 assert 语句来发现问题

断言(assert)在很多语言中都存在,它主要为调试程序服务。 断言能够快速方便地检査程序的异常或者发现不恰当的输入等,可防止意想不到的情况出现。 Python自1.5版本开始引入断言语句,其基本语法如下: assert expres...

2025-04-21

7
遵循异常处理的基本原则

现实世界里不完美的意外和异常会在不经意间发生,从而使生活不得不暂时偏离正常轨道,软件世界也是如此。 或因为外部原因,或因为内部原因,程序会在某些条件下产生异常或者错误。 为了提高系统的健壮性和用户的友好性,需要一定的机制来处理这种情况...

2025-04-21

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


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