data = validate_data(file.read()) except FileNotFoundError: print(f"文件 {file_path} 未找到!") except InvalidDataError: print(f"文件 {file_path} 中的数据格式有误!") else: process_valid_data(data) print(f"文件 {file_path} 的数据已成功读取并验证。")3.2 raise语句:主动抛出异常3.2.1 ...
3、@validate_input:数据验证 数据完整性至关重要，@validate_input装饰器可以验证函数参数，确保它们在继续计算之前符合特定的标准:def validate_input(func): def wrapper(*args, **kwargs): # Your data validation logic here if valid_data: return func(*args, **kwargs) else: raise ...
content={'filename':'test.jpg','b64_file':"#test",'data':{"result":"cat","probility":0.9}}content_stash=ContentStash('audit',work_dir='')# 挂上钩子函数, 可以有各种不同钩子函数的实现,但是要主要函数输入输出必须保持原有程序中一致,比如这里是content content_stash.register_input_filter_hoo...
ifform.validate_on_submit(): filename=secure_filename(form.avatar.data.filename) form.avatar.data.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'],filename)) returnu'上传成功' returnrender_template('profile.html',form=form) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15...
login_url=' http://ssfw.xmu.edu.cn/cmstar/userPasswordValidate.portal #构造登录请求 req=urllib.request.Request(login_url,headers=headers,data=post_data)#构造cookie cookie=http.cookiejar.CookieJar()#由cookie构造opener opener=urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie))#发...
src_file_name = args.source dest = os.path.abspath(args.dest) tz = pytz.timezone(args.timezone) 在这一点上,我们可以使用shutil.copy2()方法将源文件复制到目标。这个方法接受目录或文件作为目标。shutilcopy()和copy2()方法之间的主要区别在于copy2()方法还保留文件属性,包括最后写入时间和权限。这个方...
# @File : log_handler.py # @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9 importlogging # 默认的warning级别,只输出warning以上的 # 使用basicConfig()来指定日志级别和相关信息 logging.basicConfig(level=logging.ERROR,# 设置级别,根据等级显示 format='%(asctime)s-[%(filename)s-->line:%(lineno)d]-%...
除了自己编写代码来检查路径格式的合法性,还可以使用一些第三方库。例如,pathvalidate库可以方便地检查路径是否合法,并对不合法的路径进行修正。 下面是一个使用pathvalidate库的示例代码: AI检测代码解析 frompathvalidateimportsanitize_filepath,sanitize_filename# 检查文件路径file_path="/path/with/invalid?characters...
1import functools 2from flask import abort 3 4def validate_json(*expected_args): 5 def decorator_validate_json(func): 6 @functools.wraps(func) 7 def wrapper_validate_json(*args, **kwargs): 8 json_object = request.get_json() 9 for expected_arg in expected_args: 10 if expected_arg ...
print(f"Error in{func.__name__}:{e}") returnNone returnwrapper @suppress_errors defpreprocess_data(data): # Your data preprocessing code here @suppress_errors可以避免隐藏严重错误,还可以进行错误的详细输出,便于调试。 6、@validate_output:确保质量结果 ...