c# pdf to tiff converter : Create signature from pdf control SDK platform web page winforms html web browser pcb360-part455

>>> example()
Didn't work
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in example
ValueError: invalid literal for int() with base 10'N/A'
>>>
Discussion
This problem typically arises when you need to take some kind of action in response to
an exception (e.g., logging, cleanup, etc.), but afterward, you simply want to propagate
the exception along. A very common use might be in catch-all exception handlers:
try:
...
except Exception as e:
# Process exception information in some way
...
# Propagate the exception
raise
14.11. Issuing Warning Messages
Problem
You want to have your program issue warning messages (e.g., about deprecated features
or usage problems).
Solution
To have your program issue a warning message, use the warnings.warn() function. For
example:
import warnings
def func(xylogfile=Nonedebug=False):
if logfile is not None:
warnings.warn('logfile argument deprecated'DeprecationWarning)
...
The arguments to warn() are a warning message along with a warning class, which is
typically one of the following: UserWarning, DeprecationWarning, SyntaxWarning,
RuntimeWarningResourceWarning, or FutureWarning.
The handling of warnings depends on how you have executed the interpreter and other
configuration. For example, if you run Python with the -W all option, you’ll get output
such as the following:
14.11. Issuing Warning Messages  |  583
Create signature from pdf - C# PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in C#.net, ASP.NET, MVC, WPF
Tell C# users how to set PDF file permissions, like printing, copying, modifying, extracting, annotating, form filling, etc
add signature field to pdf; pdf secure signature
Create signature from pdf - VB.NET PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in vb.net, ASP.NET, MVC, WPF
VB.NET Tutorial for How to Set PDF File Access Permissions Using XDoc.PDF for .NET
add jpg signature to pdf; add signature image to pdf acrobat
bash % python3 -W all example.py
example.py:5: DeprecationWarning: logfile argument is deprecated
warnings.warn('logfile argument is deprecated', DeprecationWarning)
Normally, warnings just produce output messages on standard error. If you want to turn
warnings into exceptions, use the -W error option:
bash % python3 -W error example.py
Traceback (most recent call last):
File "example.py", line 10, in <module>
func(2, 3, logfile='log.txt')
File "example.py", line 5, in func
warnings.warn('logfile argument is deprecated', DeprecationWarning)
DeprecationWarning: logfile argument is deprecated
bash %
Discussion
Issuing a warning message is often a useful technique for maintaining software and
assisting users with issues that don’t necessarily rise to the level of being a full-fledged
exception. For example, if you’re going to change the behavior of a library or framework,
you can start issuing warning messages for the parts that you’re going to change while
still providing backward compatibility for a time. You can also warn users about prob‐
lematic usage issues in their code.
As another example of a warning in the built-in library, here is an example of a warning
message generated by destroying a file without closing it:
>>> import warnings
>>> warnings.simplefilter('always')
>>> f = open('/etc/passwd')
>>> del f
__main__:1: ResourceWarning: unclosed file <_io.TextIOWrapper name='/etc/passwd'
mode='r' encoding='UTF-8'>
>>>
By default, not all warning messages appear. The -W option to Python can control the
output of warning messages. -W all will output all warning messages, -W ignore
ignores all warnings, and -W error turns warnings into exceptions. As an alternative,
you can can use the warnings.simplefilter() function to control output, as just
shown. An argument of always makes all warning messages appear, ignore ignores all
warnings, and error turns warnings into exceptions.
For simple cases, this is all you really need to issue warning messages. The warnings
module provides a variety of more advanced configuration options related to the fil‐
tering and handling of warning messages. See the Python documentation for more 
information.
584  |  Chapter 14: Testing, Debugging, and Exceptions
C# PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF digital
Barcode Read. Barcode Create. OCR. Twain. Edit Digital Signatures. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Edit PDF Digital Signature. You maybe interested:
add signature box to pdf; adding a signature to a pdf form
VB.NET PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF
PDF in C#, C#.NET PDF Reading, C#.NET Annotate PDF in WPF, C#.NET PDF Create, C#.NET PDF Document Viewer Search unsigned signature field in PDF document.
adding a signature to a pdf document; pdf create signature
14.12. Debugging Basic Program Crashes
Problem
Your program is broken and you’d like some simple strategies for debugging it.
Solution
If your program is crashing with an exception, running your program as python3 -i
someprogram.py can be a useful tool for simply looking around. The -i option starts
an interactive shell as soon as a program terminates. From there, you can explore the
environment. For example, suppose you have this code:
# sample.py
def func(n):
return n + 10
func('Hello')
Running python3 -i produces the following:
bash % python3 -i sample.py
Traceback (most recent call last):
File "sample.py", line 6, in <module>
func('Hello')
File "sample.py", line 4, in func
return n + 10
TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly
>>> func(10)
20
>>>
If you don’t see anything obvious, a further step is to launch the Python debugger after
a crash. For example:
>>> import pdb
>>> pdb.pm()
> sample.py(4)func()
-> return n + 10
(Pdb) w
sample.py(6)<module>()
-> func('Hello')
> sample.py(4)func()
-> return n + 10
(Pdb) print n
'Hello'
(Pdb) q
>>>
14.12. Debugging Basic Program Crashes  |  585
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Password, digital signature and PDF text, image and page added to a specific location on PDF file page. In addition, you can easily create, modify, and delete
create pdf signature stamp; add signature pdf preview
C# HTML5 Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PDF
XDoc. HTML5 Viewer for C# .NET enables you to create signatures to PDF, including freehand signature, text and date signature. If
adding a signature to a pdf; create pdf signature box
If your code is deeply buried in an environment where it is difficult to obtain an inter‐
active shell (e.g., in a server), you can often catch errors and produce tracebacks yourself.
For example:
import traceback
import sys
try:
func(arg)
except:
print('**** AN ERROR OCCURRED ****')
traceback.print_exc(file=sys.stderr)
If your program isn’t crashing, but it’s producing wrong answers or you’re mystified by
how it works, there is often nothing wrong with just injecting a few print() calls in
places of interest. However, if you’re going to do that, there are a few related techniques
of interest. First, the traceback.print_stack() function will create a stack track of
your program immediately at that point. For example:
>>> def sample(n):
...     if n > 0:
...             sample(n-1)
...     else:
...             traceback.print_stack(file=sys.stderr)
...
>>> sample(5)
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in sample
File "<stdin>", line 3, in sample
File "<stdin>", line 3, in sample
File "<stdin>", line 3, in sample
File "<stdin>", line 3, in sample
File "<stdin>", line 5, in sample
>>>
Alternatively, you can also manually launch the debugger at any point in your program
using pdb.set_trace() like this:
import pdb
def func(arg):
...
pdb.set_trace()
...
This can be a useful technique for poking around in the internals of a large program
and answering questions about the control flow or arguments to functions. For instance,
once the debugger starts, you can inspect variables using print or type a command such
as w to get the stack traceback.
586  |  Chapter 14: Testing, Debugging, and Exceptions
C#: XDoc.HTML5 Viewer for .NET Online Help Manual
Click to convert PDF document to Word (.docx). PDF and Word (.docx). Annotation Tab. 2. Create Freehand Signature. Click to create a freehand signature.
export pdf to word sign in; create pdf signature
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Create high resolution PDF file without image quality losing in ASP.NET Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document.
sign pdf online; click to sign pdf
Discussion
Don’t make debugging more complicated than it needs to be. Simple errors can often
be resolved by merely knowing how to read program tracebacks (e.g., the actual error
is usually the last line of the traceback). Inserting a few selected print() functions in
your code can also work well if you’re in the process of developing it and you simply
want some diagnostics (just remember to remove the statements later).
A common use of the debugger is to inspect variables inside a function that has crashed.
Knowing how to enter the debugger after such a crash has occurred is a useful skill to
know.
Inserting statements such as pdb.set_trace() can be useful if you’re trying to unravel
an extremely complicated program where the underlying control flow isn’t obvious.
Essentially, the program will run until it hits the set_trace() call, at which point it will
immediately enter the debugger. From there, you can try to make more sense of it. 
If you’re using an IDE for Python development, the IDE will typically provide its own
debugging interface on top of or in place of pdb. Consult the manual for your IDE for
more information.
14.13. Profiling and Timing Your Program
Problem
You would like to find out where your program spends its time and make timing
measurements.
Solution
If you simply want to time your whole program, it’s usually easy enough to use something
like the Unix time command. For example:
bash % time python3 someprogram.py
real 0m13.937s
user 0m12.162s
sys  0m0.098s
bash %
On the other extreme, if you want a detailed report showing what your program is doing,
you can use the cProfile module:
14.13. Profiling and Timing Your Program  |  587
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
PDF Digital Signature. Create signatures in existing PDF signature fields; Create signatures in new fields which hold the signature;
pdf converter sign in; create signature field in pdf
C# WPF Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit Tiff
functionalities. convert Tiff file to PDF, add annotations to Tiff, Create signature on tiff, etc. Please refer to more details below:
add signature pdf; pdf to word converter sign in
bash % python3 -m cProfile someprogram.py
859647 function calls in 16.016 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
263169    0.080    0.000    0.080    0.000 someprogram.py:16(frange)
513    0.001    0.000    0.002    0.000 someprogram.py:30(generate_mandel)
262656    0.194    0.000   15.295    0.000 someprogram.py:32(<genexpr>)
   0.036    0.036   16.077   16.077 someprogram.py:4(<module>)
262144   15.021    0.000   15.021    0.000 someprogram.py:4(in_mandelbrot)
   0.000    0.000    0.000    0.000 os.py:746(urandom)
   0.000    0.000    0.000    0.000 png.py:1056(_readable)
   0.000    0.000    0.000    0.000 png.py:1073(Reader)
   0.227    0.227    0.438    0.438 png.py:163(<module>)
512    0.010    0.000    0.010    0.000 png.py:200(group)
...
bash %
More often than not, profiling your code lies somewhere in between these two extremes.
For example, you may already know that your code spends most of its time in a few
selected functions. For selected profiling of functions, a short decorator can be useful.
For example:
# timethis.py
import time
from functools import wraps
def timethis(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args**kwargs):
start = time.perf_counter()
r = func(*args**kwargs)
end = time.perf_counter()
print('{}.{} : {}'.format(func.__module__func.__name__end - start))
return r
return wrapper
To use this decorator, you simply place it in front of a function definition to get timings
from it. For example:
>>> @timethis
... def countdown(n):
...     while n > 0:
...             n -= 1
...
>>> countdown(10000000)
__main__.countdown : 0.803001880645752
>>>
To time a block of statements, you can define a context manager. For example:
588  |  Chapter 14: Testing, Debugging, and Exceptions
C# WinForms Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit Tiff
Viewer provides other utility features for processing Tiff while in preview, such as convert Tiff file to PDF, add annotations to Tiff, Create signature on tiff
add signature pdf online; adding a signature to a pdf in preview
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
easily create, load, combine, and split PDF file(s), and add, create, insert, delete This class provides APIs for handling digital signature in a PDF document
add signature field to pdf; adding signature to pdf file
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def timeblock(label):
start = time.perf_counter()
try:
yield
finally:
end = time.perf_counter()
print('{} : {}'.format(labelend - start))
Here is an example of how the context manager works:
>>> with timeblock('counting'):
...     n = 10000000
...     while n > 0:
...             n -= 1
...
counting : 1.5551159381866455
>>>
For studying the performance of small code fragments, the timeit module can be useful.
For example:
>>> from timeit import timeit
>>> timeit('math.sqrt(2)''import math')
0.1432319980012835
>>> timeit('sqrt(2)''from math import sqrt')
0.10836604500218527
>>>
timeit works by executing the statement specified in the first argument a million times
and measuring the time. The second argument is a setup string that is executed to set
up the environment prior to running the test. If you need to change the number of
iterations, supply a number argument like this:
>>> timeit('math.sqrt(2)''import math'number=10000000)
1.434852126003534
>>> timeit('sqrt(2)''from math import sqrt'number=10000000)
1.0270336690009572
>>>
Discussion
When making performance measurements, be aware that any results you get are ap‐
proximations. The time.perf_counter() function used in the solution provides the
highest-resolution timer possible on a given platform. However, it still measures wall-
clock time, and can be impacted by many different factors, such as machine load.
If you are interested in process time as opposed to wall-clock time, use time.pro
cess_time() instead. For example:
14.13. Profiling and Timing Your Program  |  589
from functools import wraps
def timethis(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args**kwargs):
start = time.process_time()
r = func(*args**kwargs)
end = time.process_time()
print('{}.{} : {}'.format(func.__module__func.__name__end - start))
return r
return wrapper
Last, but not least, if you’re going to perform detailed timing analysis, make sure to read
the documentation for the timetimeit, and other associated modules, so that you have
an understanding of important platform-related differences and other pitfalls.
See Recipe 13.13 for a related recipe on creating a stopwatch timer class.
14.14. Making Your Programs Run Faster
Problem
Your program runs too slow and you’d like to speed it up without the assistance of more
extreme solutions, such as C extensions or a just-in-time (JIT) compiler.
Solution
While the first rule of optimization might be to “not do it,” the second rule is almost
certainly “don’t optimize the unimportant.” To that end, if your program is running slow,
you might start by profiling your code as discussed in Recipe 14.13.
More often than not, you’ll find that your program spends its time in a few hotspots,
such as inner data processing loops. Once you’ve identified those locations, you can use
the no-nonsense techniques presented in the following sections to make your program
run faster.
Use functions
A lot of programmers start using Python as a language for writing simple scripts. When
writing scripts, it is easy to fall into a practice of simply writing code with very little
structure. For example:
# somescript.py
import sys
import csv
with open(sys.argv[1]) as f:
for row in csv.reader(f):
590  |  Chapter 14: Testing, Debugging, and Exceptions
# Some kind of processing
...
A little-known fact is that code defined in the global scope like this runs slower than
code defined in a function. The speed difference has to do with the implementation of
local versus global variables (operations involving locals are faster). So, if you want to
make the program run faster, simply put the scripting statements in a function:
# somescript.py
import sys
import csv
def main(filename):
with open(filenameas f:
for row in csv.reader(f):
# Some kind of processing
...
main(sys.argv[1])
The speed difference depends heavily on the processing being performed, but in our
experience, speedups of 15-30% are not uncommon.
Selectively eliminate attribute access
Every use of the dot (.) operator to access attributes comes with a cost. Under the covers,
this triggers special methods, such as __getattribute__() and __getattr__(), which
often lead to dictionary lookups.
You can often avoid attribute lookups by using the from module import name form of
import as well as making selected use of bound methods. To illustrate, consider the
following code fragment:
import math
def compute_roots(nums):
result = []
for n in nums:
result.append(math.sqrt(n))
return result
# Test
nums = range(1000000)
for n in range(100):
r = compute_roots(nums)
When tested on our machine, this program runs in about 40 seconds. Now change the
compute_roots() function as follows:
from math import sqrt
def compute_roots(nums):
14.14. Making Your Programs Run Faster  |  591
result = []
result_append = result.append
for n in nums:
result_append(sqrt(n))
return result
This version runs in about 29 seconds. The only difference between the two versions of
code is the elimination of attribute access. Instead of using math.sqrt(), the code uses
sqrt(). The result.append() method is additionally placed into a local variable re
sult_append and reused in the inner loop.
However, it must be emphasized that these changes only make sense in frequently ex‐
ecuted code, such as loops. So, this optimization really only makes sense in carefully 
selected places.
Understand locality of variables
As previously noted, local variables are faster than global variables. For frequently ac‐
cessed names, speedups can be obtained by making those names as local as possible.
For example, consider this modified version of the compute_roots() function just
discussed:
import math
def compute_roots(nums):
sqrt = math.sqrt
result = []
result_append = result.append
for n in nums:
result_append(sqrt(n))
return result
In this version, sqrt has been lifted from the math module and placed into a local
variable. If you run this code, it now runs in about 25 seconds (an improvement over
the previous version, which took 29 seconds). That additional speedup is due to a local
lookup of sqrt being a bit faster than a global lookup of sqrt.
Locality arguments also apply when working in classes. In general, looking up a value
such as self.name will be considerably slower than accessing a local variable. In inner
loops, it might pay to lift commonly accessed attributes into a local variable. For example:
# Slower
class SomeClass:
...
def method(self):
for x in s:
op(self.value)
# Faster
class SomeClass:
592  |  Chapter 14: Testing, Debugging, and Exceptions
Documents you may be interested
Documents you may be interested