pdf to image converter in c# : Create password protected pdf reader control application system azure web page html console HowToThinkLikeAComputerScientist_LearningWithPython325-part2011

19. Exceptions — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/exceptions.html[1/4/2012 9:38:22 PM]
Line 4 creates an exception object, in this case, a ValueError object, which encapsulates your specific
information about the error. The 
raise statement on line 5 carries this object out as a kind of “return
value”, and immediately exits from the function, and its caller, and its caller, until it encounters a 
try
... except that can handle the exception. We call this “unwinding the call stack”.
ValueError is one of the built-in exception types which most closely matches the kind of error we
want to raise. The complete listing of built-in exceptions is found in the 
Built-in Exceptions section of
the 
Python Library Reference, again by Python’s creator, Guido van Rossum.
If the function that called 
get_age (or its caller, or their caller, ...) handles the error, then the program
can carry on running; otherwise, Python prints the traceback and exits:
The error message includes the exception type and the additional information that was provided when
the exception object was first created.
It is often the case that lines 4 and 5 (creating the exception object, then raising the exception) are
combined into a single statement, but there are really two different and independent things
happening, so perhaps it makes sense to keep the two steps separate when we first learn to work with
exceptions. Here we show it all in a single statement:
19.3. Revisiting an earlier example
Using exception handling, we can now modify our 
recursion_depth example from the previous chapter
so that it stops when it reaches the maximum recursion depth allowed:
Run this version and observe the results.
7
return age
>>> get_age()
Please enter your age: 42
42
>>> get_age()
Please enter your age: -2
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
File "learn_exceptions.py", line 4, in get_age
raise ValueError('{0} is not a valid age'.format(age))
ValueError: -2 is not a valid age
>>>
1
raise ValueError('{0} is not a valid age'.format(age))
1
2
3
4
5
6
7
8
def recursion_depth(number):
print("Recursion depth number", number)
try:
recursion_depth(number + 1)
except:
print("I cannot go any deeper into this wormhole.")
recursion_depth(0)
Create password protected pdf reader - C# PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password in C#.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
Help to Improve the Security of Your PDF Document by Setting Password
break password on pdf; add password to pdf without acrobat
Create password protected pdf reader - VB.NET PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password in vb.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
Help to Improve the Security of Your PDF Document by Setting Password
reader save pdf with password; copy from protected pdf
19. Exceptions — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/exceptions.html[1/4/2012 9:38:22 PM]
19.4. The 
finally clause of the 
try statement
A common programming pattern is to grab a resource of some kind — e.g. we create a window for
turtles to draw on, or we dial up a connection to our internet service provider, or we may open a file
for writing. Then we perform some computation which may raise an exception, or may work without
any problems.
Whatever happens, we want to “clean up” the resources we grabbed — e.g. close the window,
disconnect our dial-up connection, or close the file. The 
finally clause of the 
try statement is the
way to do just this. Consider this (somewhat contrived) example:
In lines 19-21, 
show_poly is called three times. Each one creates a new window for its turtle, and
draws a polygon with the number of sides input by the user. But what if the user enters a string that
cannot be converted to an 
int? What if they close the dialog? We’ll get an exception, 
but even though
we’ve had an exception, we still want to close the turtle’s window
. Lines 16-17 does this for us.
Whether we complete the statements in the 
try clause successfully or not, the 
finally block will
always be executed.
Notice that the exception is still unhandled — only an 
except clause can handle an exception, so your
program will still crash. But at least it’s turtle window will be closed before it crashes!
19.5. Glossary
exception
An error that occurs at runtime.
handle an exception
To prevent an exception from causing your program to crash, by wrapping the block of code in a
try / 
except construct.
immutable data type
A data type which cannot be modified. Assignments to elements or slices (sub-parts)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
import turtle, time
def show_poly():
try:
win = turtle.Screen()   # Grab/create a resource, eg a window
tess = turtle.Turtle()
# This dialog could be cancelled,
# or the conversion to int might fail.
= int(input("How many sides do you want in your polygon?"))
angle = 360 / n
for i in range(n):      # Draw the polygon
tess.forward(10)
tess.left(angle)
time.sleep(3          # make program wait a few seconds
finally:
win.bye()               # close the turtle's window.
show_poly()
show_poly()
show_poly()
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
XImage.Barcode Reader. XImage.Barcode Generator. Reading, C#.NET Annotate PDF in WPF, C#.NET PDF Create, C#.NET Able to convert password protected PDF document.
convert password protected pdf to normal pdf; convert password protected pdf to word
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
Support for customizing image size. Password protected PDF document can be converted and changed. Open source codes can be added to C# class.
open password protected pdf; pdf password
19. Exceptions — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/exceptions.html[1/4/2012 9:38:22 PM]
index
next |
previous  |
How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3 »
of immutable types cause a runtime error.
mutable data type
A data type which can be modified. All mutable types are compound types. Lists and
dictionaries (see next chapter) are mutable data types; strings and tuples are not.
raise
To create a deliberate exception by using the 
raise statement.
19.6. Exercises
1.  Write a function named 
readposint that uses the 
input dialog to prompt the user for a positive
integer and then checks the input to confirm that it meets the requirements. It should be able to
handle inputs that cannot be converted to int, as well as negative ints, and edge cases (e.g.
when the user closes the dialog, or does not enter anything at all.)
© 
Copyright 2011, Peter Wentworth, Jeffrey Elkner, Allen B. Downey and Chris Meyers. Created using 
Sphinx 1.0.7.
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
Create editable Word file online without email. Supports transfer from password protected PDF. VB.NET class source code for .NET framework.
break pdf password online; pdf file password
C# PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in C#.net
and .docx. Create editable Word file online without email. Password protected PDF file can be printed to Word for mail merge. C# source
create password protected pdf reader; copy text from protected pdf to word
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
index
next |
previous  |
How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3 »
20. Dictionaries
All of the compound data types we have studied in detail so far — strings, lists, and tuples — are
sequence types, which use integers as indices to access the values they contain within them.
Dictionaries are yet another kind of compound type. They are Python’s built-in mapping type. They
map keys, which can be any immutable type, to values, which can be any type, just like the values of a
list or tuple.
As an example, we will create a dictionary to translate English words into Spanish. For this dictionary,
the keys are strings.
One way to create a dictionary is to start with the empty dictionary and add key-value pairs. The
empty dictionary is denoted 
{}:
The first assignment creates a dictionary named 
eng2sp; the other assignments add new key-value
pairs to the dictionary. We can print the current value of the dictionary in the usual way:
The key-value pairs of the dictionary are seperated by commas. Each pair contains a key and a value
separated by a colon.
The order of the pairs may not be what you expected. Python uses complex algorithms, designed for
very fast access, to determine where the key-value pairs are stored in a dictionary. For our purposes
we can think of this ordering as unpredicatable.
Another way to create a dictionary is to provide a list of key-value pairs using the same syntax as the
previous output:
It doesn’t matter what order we write the pairs. The values in a dictionary are accessed with keys, not
with indices, so there is no need to care about ordering.
Here is how we use a key to look up the corresponding value:
The key 
'two' yields the value 
'dos'.
Lists, tuples, and strings have been called 
sequences
, because their items occur in order. The
dictionary is the first compound type that we’ve seen that is not a sequence, so we can’t index or
>>> eng2sp = {}
>>> eng2sp['one'= 'uno'
>>> eng2sp['two'= 'dos'
>>> print(eng2sp)
{'two': 'dos', 'one': 'uno'}
>>> eng2sp = {'one''uno''two''dos''three''tres'}
>>> print(eng2sp['two'])
'dos'
C# PDF: C#.NET PDF Document Merging & Splitting Control SDK
easily merge two or more independent PDF files to create a larger PDF document merging & splitting toolkit SDK to split password-protected PDF document using
break pdf password; create password protected pdf from word
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
Able to Open password protected PDF; Allow users to add Easy to change PDF original password; Options for Create signatures in existing PDF signature fields;
convert protected pdf to word; password protected pdf
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
slice a dictionary.
20.1. Dictionary operations
The 
del statement removes a key-value pair from a dictionary. For example, the following dictionary
contains the names of various fruits and the number of each fruit in stock:
If someone buys all of the pears, we can remove the entry from the dictionary:
Or if we’re expecting more pears soon, we might just change the value associated with pears:
A new shipment of bananas arriving could be handled like this:
The 
len function also works on dictionaries; it returns the number of key-value pairs:
20.2. Dictionary methods
Dictionaries have a number of useful built-in methods.
The 
keys method returns what Python 3 calls a view of its underlying keys. A view object has some
similarities to the 
range object we saw earlier — it is a lazy promise, to deliver its elements when
they’re needed by the rest of the program. We can iterate over the view, or turn the view into a list like
this:
This produces this output:
>>> inventory={'apples':430,'bananas':312,'oranges':525,'pears':217}
>>> print(inventory)
{'pears': 217, 'apples': 430, 'oranges': 525, 'bananas': 312}
>>> del inventory['pears']
>>> print(inventory)
{'apples': 430, 'oranges': 525, 'bananas': 312}
>>> inventory['pears'= 0
>>> print(inventory)
{'pears': 0, 'apples': 430, 'oranges': 525, 'bananas': 312}
>>> inventory['bananas'+= 200
>>> print(inventory)
{'pears': 0, 'apples': 430, 'oranges': 525, 'bananas': 512}
>>> len(inventory)
4
1
2
3
4
5
for k in eng2sp.keys():   # the order of the k's is not defined
print("Got key", k, "which maps to value", eng2sp[k])
ks = list(eng2sp.keys())
print(ks)
Got key three which maps to value tres
Got key two which maps to value dos
C# PDF: C# Code to Create Mobile PDF Viewer; C#.NET Mobile PDF
detailed guidance on how to create a mobile public float DocWidth = 819; protected void Page_Load Demo_Docs/").Replace("\\" Sample.pdf"; this.SessionId
creating password protected pdf; convert password protected pdf to excel online
C# Word: How to Create Word Online Viewer in C# Application
viewer creating, you can go to PDF Web Viewer HTML into your document's body to create Word document string mode; public string fid; protected void Page_Load
convert password protected pdf to excel; change password on pdf document
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
It is so common to iterate over the keys in a dictionary that you can omit the 
keys method call in the
for loop — iterating over a dictionary implicitly iterates over its keys:
As we saw earlier with strings and lists, dictionary methods use dot notation, which specifies the
name of the method to the right of the dot and the name of the object on which to apply the method
immediately to the left of the dot. The parentheses indicate that this method takes no parameters.
A method call is called an invocation; in this case, we would say that we are invoking the 
keys method
on the object 
eng2sp. As we will see in a few chapters when we talk about object oriented
programming, the object on which a method is invoked is actually the first argument to the method.
The 
values method is similar; it returns a view object which can be turned into a list:
The 
items method also returns a view, which promises a list of tuples — one tuple for each key-value
pair:
Tuples are often useful for getting both the key and the value at the same time while you are looping:
This produces:
The 
in and 
not in operators can test if a key is in the dictionary:
This method can be very useful, since looking up a non-existent key in a dictionary causes a runtime
error:
Got key one which maps to value uno
['three''two''one']
1
2
for k in eng2sp:
print("Got key", k)
>>> list(eng2sp.values())
['tres', 'dos', 'uno']
>>> list(eng2sp.items())
[('three', 'tres'), ('two', 'dos'), ('one', 'uno')]
1
2
for (k,v) in eng2sp.items():
print("Got",k,"that maps to",v)
Got three that maps to tres
Got two that maps to dos
Got one that maps to uno
>>> 'one' in eng2sp
True
>>> 'six' in eng2sp
False
>>> 'tres' in eng2sp    # note that 'in' tests keys, not values.
False
>>> eng2esp['dog']
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
20.3. Aliasing and copying
As in the case of lists, because dictionaries are mutable, you need to be aware of aliasing. Whenever
two variables refer to the same object, changes to one affect the other.
If you want to modify a dictionary and keep a copy of the original, use the 
copy method. For example,
opposites is a dictionary that contains pairs of opposites:
alias and 
opposites refer to the same object; 
copy refers to a fresh copy of the same dictionary. If we
modify 
alias
opposites is also changed:
If we modify 
copy
opposites is unchanged:
20.4. Sparse matrices
We previously used a list of lists to represent a matrix. That is a good choice for a matrix with mostly
nonzero values, but consider a 
sparse matrix like this one:
The list representation contains a lot of zeroes:
An alternative is to use a dictionary. For the keys, we can use tuples that contain the row and column
numbers. Here is the dictionary representation of the same matrix:
We only need three key-value pairs, one for each nonzero element of the matrix. Each key is a tuple,
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'dog'
>>>
>>> opposites = {'up''down''right''wrong''true''false'}
>>> alias = opposites
>>> copy = opposites.copy()
>>> alias['right'= 'left'
>>> opposites['right']
'left'
>>> copy['right'= 'privilege'
>>> opposites['right']
'left'
matrix = [[00, 010],
[00, 000],
[020, 00],
[0000, 0],
[00030]]
>>> matrix = {(03): 1, (21): 2, (43): 3}
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
and each value is an integer.
To access an element of the matrix, we could use the 
[] operator:
Notice that the syntax for the dictionary representation is not the same as the syntax for the nested
list representation. Instead of two integer indices, we use one index, which is a tuple of integers.
There is one problem. If we specify an element that is zero, we get an error, because there is no entry
in the dictionary with that key:
The 
get method solves this problem:
The first argument is the key; the second argument is the value 
get should return if the key is not in
the dictionary:
get definitely improves the semantics of accessing a sparse matrix. Shame about the syntax.
20.5. Memos
If you played around with the 
fibo function from the chapter on recursion, you might have noticed
that the bigger the argument you provide, the longer the function takes to run. Furthermore, the run
time increases very quickly. On one of our machines, 
fib(20) finishes instantly, 
fib(30) takes about a
second, and 
fib(40) takes roughly forever.
To understand why, consider this call graph for 
fib with 
n = 4:
A call graph shows some function frames (instances when the function has been invoked), with lines
connecting each frame to the frames of the functions it calls. At the top of the graph, 
fib with 
n = 4
calls 
fib with 
n = 3 and 
n = 2. In turn, 
fib with 
n = 3 calls 
fib with 
n = 2 and 
n = 1. And so on.
>>> matrix[(03)]
1
>>> matrix[(13)]
KeyError: (1, 3)
>>> matrix.get((03), 0)
1
>>> matrix.get((13), 0)
0
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
Count how many times 
fib(0) and 
fib(1) are called. This is an inefficient solution to the problem, and
it gets far worse as the argument gets bigger.
A good solution is to keep track of values that have already been computed by storing them in a
dictionary. A previously computed value that is stored for later use is called a memo. Here is an
implementation of 
fib using memos:
The dictionary named 
previous keeps track of the Fibonacci numbers we already know. We start with
only two pairs: 0 maps to 1; and 1 maps to 1.
Whenever 
fib is called, it checks the dictionary to determine if it contains the result. If it’s there, the
function can return immediately without making any more recursive calls. If not, it has to compute the
new value. The new value is added to the dictionary before the function returns.
Using this version of 
fib, our machines can compute 
fib(100) in an eyeblink.
20.6. Counting letters
In the exercises in Chapter 8 we wrote a function that counted the number of occurrences of a letter in
a string. A more general version of this problem is to form a frequency table of the letters in the
string, that is, how many times each letter appears.
Such a frequency table might be useful for compressing a text file. Because different letters appear
with different frequencies, we can compress a file by using shorter codes for common letters and
longer codes for letters that appear less frequently.
Dictionaries provide an elegant way to generate a frequency table:
We start with an empty dictionary. For each letter in the string, we find the current count (possibly
zero) and increment it. At the end, the dictionary contains pairs of letters and their frequencies.
It might be more appealing to display the frequency table in alphabetical order. We can do that with
the 
items and 
sort methods:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
previous = {0: 01: 1}
def fib(n):
if n in previous:
return previous[n]
else:
new_value = fib(n-1) + fib(n-2)
previous[n] = new_value
return new_value
>>> fib(100)
354224848179261915075
>>> letter_counts = {}
>>> for letter in "Mississippi":
...   letter_counts[letter] = letter_counts.get (letter, 0+ 1
...
>>> letter_counts
{'M': 1, 's': 4, 'p': 2, 'i': 4}
>>> letter_items = list(letter_counts.items())
20. Dictionaries — How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/dictionaries.html[1/4/2012 9:38:26 PM]
Notice in the first line we had to call the type conversion function 
list. That turns the promise we get
from 
items into a list, a step that is needed before we can use the list’s 
sort method.
20.7. Glossary
call graph
A graph consisting of nodes which represent function frames (or invocations), and directed edges
(lines with arrows) showing which frames gave rise to other frames.
dictionary
A collection of key-value pairs that maps from keys to values. The keys can be any immutable
type, and the values can be any type.
key
A data item that is 
mapped to
a value in a dictionary. Keys are used to look up values in a
dictionary.
key-value pair
One of the pairs of items in a dictionary. Values are looked up in a dictionary by key.
mapping type
A mapping type is a data type comprised of a collection of keys and associated values. Python’s
only built-in mapping type is the dictionary. Dictionaries implement the 
associative array abstract
data type.
memo
Temporary storage of precomputed values to avoid duplicating the same computation.
20.8. Exercises
1.  Write a program that reads a string and returns a table of the letters of the alphabet in
alphabetical order which occur in the string together with the number of times each letter
occurs. Case should be ignored. A sample output of the program when the user enters the data
ThiS is String with Upper and lower case Letters
would look this this:
>>> letter_items.sort()
>>> print(letter_items)
[('M', 1), ('i', 4), ('p', 2), ('s', 4)]
 2
 1
 1
 5
 1
 2
 4
 2
 2
 1
 2
 4
 5
Documents you may be interested
Documents you may be interested