Python爬虫框架之异常处理任何访问服务器获取数据的请求，都需要做异常处理，当然爬虫更需要我们对各种异常进行处理。只有这样才能提高爬虫的健壮性。如果我们的爬虫足够健壮，那么就能确保程序几个月不停止。我们从以下几个方面做出讲解：一：try except处理异常代码块二：普通请求函数的超时处理三：selenium+chrome | phantomjs 的超时处理四：自定义函数的死锁or超时处理五：自
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2024-02-05 20:32:11
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Pyhton知识异常处理 异常处理异常是程序发生错误的信号，程序一旦出错就会抛出异常，程序的运行随即终止#异常的追踪信息
Traceback (most recent call last):
File "D:\python\py", line 1, in <module>
x
NameError: name 'x' is not defined
#异常的类型 #异常的内
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2023-07-05 23:10:06
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一、为什么使用异常处理 当程序运行的时候出现了异常，导致程序终止运行，为了解决这种情况，我们需要预先对可能出现的异常进行处理，一旦出现这种异常，就使用另一种方式解决问题，还有就是错误信息是使用者没有必要看到的，他们不需要知道内部错误的原因，所以我们需要友好的显示错误信息，这就需要用到异常处理。二、简单异常处理 在以下代码里，首先获取用户输入的值，然后到try代码块里，在try代码块里的代码是收
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2023-08-10 06:44:41
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异常值处理异常值分析3σ原则创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值绘制数据密度曲线利用散点图绘制出数据和异常值箱型图分析, 较准确箱型图看数据分布情况计算基本统计量和分位差计算异常值条数图表表达 介绍：异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析 异常值处理方法 → 删除 / 修正填补异常值分析3σ
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2023-07-05 13:31:20
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作者|Rashida Nasrin Sucky编译|VK异常检测可以作为异常值分析的一项统计任务来处理。但是如果我们开发一个机器学习模型，它可以像往常一样自动化，可以节省很多时间。异常检测有很多用例。信用卡欺诈检测、故障机器检测或基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子。还有更多的用例。异常检测的应用只会越来越多。在本文中，我将解释在Python中从头开始开发异常检测算法的
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2024-02-01 20:35:44
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Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值2. 使用箱型图检测异常值二、异常值的处理1. 删除异常值——drop()方法2. 替换异常值——replace()方法总结 前言异常值，指的是明显偏离它们所属样本的其余观测值的个别值。一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值（1）从数学概念开始，逐步理解：1、标准差：所有数减去其平均值μ的平方和，所得结
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2023-06-19 20:35:19
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【导语】：本文结合例程总结Python异常处理的相关知识，帮你深入理解python异常处理。在Python 中的错误和异常是什么？通常来说，程序中的错误至少包括两种，一种是语法错误，另一种则是异常。语法错误所谓语法错误，你应该很清楚，也就是你写的代码不符合编程规范，无法被识别与执行，比如下面这个例子的语法错误下面的代码无法被识别和执行if name is not Noneprint(name)上面
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2023-08-28 20:08:05
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更新ing常见的报错类型和简析、异常处理、其他类型的报错（异常）类型简介、自定义异常常见的报错类型和简析：报错类型报错内容错误类型判断错误解决方式AttributeError 属性错误：常见于试图访问一个对象没有程序尝试访问的对象没有对应的属性，查看属性是否存在AttributeErrorAttributeError: module '×××' has no attribute '×××
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2023-10-10 08:56:57
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异常检测入门系列一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测基本方法(1) 基于统计学方法(2) 基于线性模型(3) 基于邻近度方法(4) 集成方法(5) 机器学习模型参考资料 一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测（Outlier Detection）是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。异常数据探测是数据挖掘的一个热门研究领域，被广泛运用，如设备监控、入侵检测、网站运维、医疗诊断
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2023-12-07 14:31:32
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5.3.2修补异常值通过直接删除的方式处理异常值，虽然是最直接方法的方法，但是会减少数据样本，因此在数据集小的情况下，减少数据样本会对结果产生影响；在含有较多异常值的数据集中，大量的删除异常值也会对结果产生影响。因此，当异常值没有可研究性的情况下，应该对这些异常值进行修补处理。 修补异常值的方式主要有两种，即改异常值和替换异常值。1.案例介绍通过Kettle工具，替换和修改数据表interpola
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2023-09-27 09:53:15
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异常检测定义：识别不正常情况与挖掘非逻辑数据的技术，也叫outliers。前提：异常数据只占少数异常数据特征值和正常数据差别很大应用领域：CV领域:抖音发现违规视频数据挖掘：信用卡盗刷，支付宝，异常金额支出。模型无监督学习、AutoEncoder、GAN、矩阵因子分解半监督学习，强化学习hybrid（混种）、特征提取+传统算法单分类神经网路(MLM)统计学方法1. 3sigma/箱形图原理：远离3
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2024-01-29 14:27:53
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一、异常处理 Exception1.异常：就是不正常的情况，程序开发过程中错误和BUG都是补充正常的情况2.异常发生的后果： 引发程序崩溃3.处理异常的方式 try-except：异常捕获处理4.异常处理的目的： &nbs
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2023-06-14 01:15:56
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1、异常处理：在代码运行、使用中，遇到一些特殊情况，异常：就是非正常情况 例如：ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘贾’ 2、异常并不是错误，而是因为特殊原因，例如 用户使用错误、网络 3、异常一旦出现，程序会立刻结束掉。 4、异常处理的方案：在软件运行的时候，不可避免的会出现一些非正常情况，但是这些情况并不影响后面软件的运行的
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2023-08-07 20:39:55
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当出现异常时， Python 就会创建一个异常对象 。 如果我们编码处理了该异常， 那么程序将继 续运行； 否则程序将停止， 并打印一个 traceback ， 内部包含具体异常报告。可以使用 try-except 代码块来处理异常。编码处理异常，并编写友好的错误消息，这要好于有时令人迷惑的 traceback。1 try-except 代码块比如经典的除 0 操作，如果直接运行，就会出现 T
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2023-07-02 14:04:46
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异常在Python中，程序在执行过程过产生的错误称为异常，如：列表索引越界、打开不存在的文件等。在Python中，所有异常类都是Exception的子类。每次执行程序遇到错误的时候，程序就会引发异常。如果这个异常对象没有进行处理和捕捉，程序就会用所谓回溯（trace back，一种错误信息）终止执行，这些信息包括错误名称、原因和错误发生的行号。常见异常异常名称原因NameError尝试访问一个未声
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2023-09-04 13:06:40
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如果我有那个代码：try:some_method()except Exception, e:如何获得此Exception值(字符串代表我的意思)？使用strtry:some_method()except Exception as e:s = str(e)此外，大多数异常类都具有args属性。通常，args[0]将是错误消息。应该注意的是，如果没有错误消息，只使用str将返回空字符串，而使用repr
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2023-09-05 16:18:55
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# Python剔除异常数据流程
在数据处理过程中，经常会遇到异常数据需要剔除的情况。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了许多灵活而高效的方法来处理异常数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来剔除异常数据，并给出相应的代码示例。
## 流程图展示
以下是剔除异常数据的流程图：
```mermaid
journey
title 剔除异常数据流程
secti
原创
2023-08-30 11:16:13
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异常信息的获取对于程序的调试非常重要，可以有助于快速定位有错误程序语句的位置并进行调试。python用异常对象（exception object）来表示异常。遇到错误后会引发异常，如果异常未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯（traceback）终止执行。1、raise语句 为了引发异常，可以使用一个类（应该是exception的子类）或者实例参数调用raise语句。使用类时，程序会自动创建类的一
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2023-06-26 11:13:59
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一、异常1.异常处理 try/except异常捕捉可以使用 try/except 语句。try:
执行代码
except:
发生异常时执行的代码例：while True:
try:
x = int(input("请输入一个数字: "))
break
except ValueError:
prin
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2023-10-07 12:08:09
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使用Python进行异常检测公式和过程多大是低概率呢异常检测算法选择阈值找出异常实例结论 异常检测是异常值分析中的一项统计任务，但是如果我们开发一个机器学习模型来自动化地进行异常检测，可以节省很多时间。异常检测有很多用例，包括信用卡欺诈检测、故障机器检测、基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子，除此之外也还有很多的用例。在本文中，我们将使用Python从头开始实现异常检
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2023-07-27 23:06:21
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