


Wie kann ich in Python 3 auf benannte Ausnahmen außerhalb von „Exception'-Blöcken zugreifen?
Zugriff auf benannte Ausnahmen außerhalb von Ausnahmeblöcken
In Python 3 führt der Versuch, eine benannte Ausnahme außerhalb ihres Ausnahmeblocks zu verwenden, normalerweise zu einem NameError oder UnboundLocalError. Im Gegensatz zu Python 2 haben Ausnahmen in Python 3 einen Verweis auf ihren Traceback, was zu einer Bereichsbeschränkung innerhalb der Ausnahmeklausel führt.
Erklärung
Die try-Anweisung schränkt die explizit ein Umfang der gebundenen Ausnahme, um Zirkelverweise und potenzielle Speicherlecks zu verhindern. Wenn einer Ausnahme mit as ein Name zugewiesen wird, wird sie am Ende der Klausel gelöscht. Das bedeutet, dass sie an einen anderen Namen gebunden werden muss, um später auf die Ausnahme verweisen zu können.
Problemumgehungen
Da Python 3 den Ausnahmebereich klarstellt, gibt es zwei primäre Ansätze für den Zugriff auf Ausnahmen über ihre Ausnahmeblöcke hinaus:
-
Bindung an einen neuen Namen: Anstatt die Ausnahme derselben Variablen zuzuweisen, binden Sie sie vorher an einen neuen Namen Verlassen der Ausnahmeklausel:
<code class="python">try: raise Exception("Custom Error") except Exception as e: new_exc = e print(new_exc)</code>
-
Traceback löschen: Wenn die Ausnahme nicht benötigt wird, kann ihr Traceback explizit gelöscht werden, um Speicherlecks zu verhindern:
<code class="python">try: raise Exception("Custom Error") except Exception as e: e.__traceback__ = None print(e)</code>
Historischer Kontext
In Python 2 verwiesen Ausnahmen nicht auf den Traceback, wodurch die Bereichsbeschränkung unnötig wurde. Infolgedessen hat sich dieses Verhalten in Python 3 geändert, um potenzielle Ressourcenlecks zu beheben.
Achtung
Beim Binden von Ausnahmen an einen neuen Namen ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Die ursprüngliche Ausnahme wird am Ende der Ausnahmeklausel gelöscht. Das Zurückweisen der Ausnahme auf sich selbst (z. B. exc = exc) erstellt keine neue Bindung und führt zu einem NameError.
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Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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