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初学python经常会遇到的一些错误：

下面错误类型的先后顺序基本上是按照从0到有一定基础的过程会遇到的一些报错问题：

NameError：在刚开始接触编程的朋友，容易犯这个错误，没有声明定义对应引用的变量，即，你来了一个无中生有。找到对应的变量，声明即可。

SyntaxError：这个出错，都是语法类型的错误，例如多个半括号，少个半括号，for循环时，末尾忘记英文冒号等等。出现这个错误，说明你对python的语法很不熟悉，多练习就是。

IndentationError：缩进不正确，python语法不熟练的明显表现，采用tab键进行缩进比较比较方便，例外科普一个小技巧，在jupyter中如果要对一堆代码进行批量缩进时，选中这堆代码，按tab来进行缩进，按shift+tab代码整体前进。

ImportError：开始出现这个错误，说明你有了一丢丢基础，开始要调包了。但是还不是很熟练python中第三方包的使用方法。这里具体说一下每一种方法的差异，就拿常见的pandas来举例

import pandas as pd

导入pandas包，记为pd。后续需要调用pandas库底下的子函数API时，这样操作：pd.read_csv此时我们调用pandas下的一个文件读取函数read_csv，它支持许多格式的文件的读取，例如，csv,tsv,txt等等，具体需要去探究。

还有一种是：

from pandas import*

这个是导入pandas一级下属的所有API接口，相当于把pandas的一堆工具散乱的扔给你，一是占空间，二是用起来你得记住对应的函数才行，而种可以采用tab补全的方法，知道API接口大概拼写即可。

还有一种：

from pandas import read_csv,concat

这个就比较简洁，只把自己需要的拿出来即可，在调用特别大的包的时候，这种方法比较好，例如sklearn，很少有见import sklearn as sl吧，就像一直负重前行。在知道自己具体要用哪几个API的情况下，这种优。

TypeError：这个类型的错误慢慢开始由于一些有些复杂的原因引起。例如：

TypeError:argument of type'int'is not iterable此处是因为int不可迭代。

TypeError:cannot unpack non-iterable int object此处是循环的变量中的元素不是一个可以。这一类型的错误需要你对python有一些掌握，例如dict的key是不可重复的等等，需要在错误中累积这一类的知识。

MoudleNotFoundError：就是你导入的包当前是木有的，这里顺便说一下各种下载包的方式，首先就是在编译器里，此操作不论是在Windows下还是公司的Linux下都可以这样：!pip install module_name感叹号为英文的

但是如果是阿里云，腾讯云，百度的ai-stduio这种云服务器的话，需要做一定的改变：!pip install--user module_name这个是一个小tip。个人有一种预感，以后云服务器会越来越普及，至少是在大数据算法爱好者中，Windows的，数据量稍微大一点，动不动就跑的死机，云服务器则不存在这个问题，而且现在慢慢开始有了0元的云服务器，再往以后可能就会像流量这样便宜，那是一个遥远的梦想，哈哈。

ValueError：这个通常是在对一个数据容器进行拆解的时候，拆出来的元素个数与赋值的变量个数不匹配，例如：

a,b,c=['1','1','1','1']里面四个元素，外面配三个变量，肯定报错

ValueError:too many values to unpack(expected 3)

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