


Was ist der Unterschied zwischen Python-Ausnahmen und Fehlern
1. Fehler
Aus Softwaresicht ist der Fehler grammatikalischer oder logischer Natur. Syntaxfehler weisen darauf hin, dass in der Software ein Strukturfehler vorliegt, der vom Interpreter nicht interpretiert oder vom Compiler nicht kompiliert werden kann. Diese Fehler müssen vor der Ausführung des Programms behoben werden. Wenn die Syntax des Programms korrekt ist, sind der Rest logische Fehler. Logikfehler können auf unvollständige oder illegale Eingaben zurückzuführen sein; in anderen Fällen kann es sein, dass die Logik nicht generiert oder berechnet werden kann oder der zur Ausgabe des Ergebnisses erforderliche Prozess nicht ausgeführt werden kann. Diese Fehler werden allgemein als Domänenfehler bzw. Bereichsfehler bezeichnet.
Wenn Python einen Fehler erkennt, weist der Interpreter darauf hin, dass der aktuelle Stream nicht weiter ausgeführt werden kann und eine Ausnahme auftritt.
2. Ausnahme
Die beste Beschreibung einer Ausnahme ist: Es handelt sich um eine Aktion, die aufgrund eines Fehlers im Programm außerhalb des normalen Kontrollflusses ausgeführt wird. Dieses Verhalten ist in zwei Phasen unterteilt: zuerst der Fehler, der das Auftreten der Ausnahme verursacht hat, und dann die Erkennungsphase (und die mögliche Aktion).
Die erste Phase tritt auf, nachdem ein abnormaler Zustand (manchmal auch Ausnahmezustand genannt) auftritt. Immer wenn ein Fehler erkannt wird und eine Ausnahmebedingung erkannt wird, löst der Interpreter eine Ausnahme aus. Die Initiierung kann auch als Triggerung oder Generierung bezeichnet werden, wobei der Interpreter den aktuellen Kontrollfluss darüber informiert, dass ein Fehler aufgetreten ist.
Python ermöglicht es Programmierern auch, selbst Ausnahmen auszulösen. Unabhängig davon, ob sie vom Python-Interpreter oder vom Programmierer ausgelöst werden, ist eine Ausnahme ein Signal dafür, dass ein Fehler aufgetreten ist. Der aktuelle Stream wird unterbrochen, um den Fehler zu beheben entsprechende Maßnahmen, dies ist die zweite Stufe.
Die Ausnahmebehandlung erfolgt in der zweiten Phase. Nachdem eine Ausnahme ausgelöst wurde, können viele verschiedene Aktionen aufgerufen werden, darunter das Ignorieren des Fehlers (Protokollieren des Fehlers, aber keine Maßnahmen ergreifen, Abhilfemaßnahmen ergreifen und Beenden des Programms) oder der Versuch, das Problem zu entschärfen und die Ausführung fortzusetzen. Alle diese Vorgänge stellen eine Fortsetzung oder einen Zweig der Steuerung dar, und der Schlüssel liegt darin, dass der Programmierer dem Programm anweisen kann, wie es ausgeführt werden soll, wenn ein Fehler auftritt.
Sprachen wie Python, die das Auslösen und (was noch wichtiger ist) die Behandlung von Ausnahmen unterstützen, geben Entwicklern eine direktere Kontrolle über auftretende Fehler. Programmierer erhalten nicht nur die Möglichkeit, Fehler zu erkennen, sondern können auch zuverlässigere Abhilfemaßnahmen ergreifen, wenn sie auftreten.
Die Robustheit von Anwendungen wurde durch die Möglichkeit, Fehler zur Laufzeit zu verwalten, erheblich verbessert.
Ausnahmen und Ausnahmebehandlung sind keine neuen Konzepte. Sie existieren auch in Ada, Modula-3, C++, Eiffel und Java. Der Ursprung von Ausnahmen lässt sich auf den Betriebssystemcode zurückführen, der Ausnahmen wie Systemfehler und Hardware-Interrupts behandelt.
Um 1965 entstand PL/1 als erste große Sprache, die Ausnahmen und die Ausnahmebehandlung als bereitgestelltes Softwaretool unterstützte. Ähnlich wie andere Sprachen, die die Ausnahmebehandlung unterstützen, übernimmt Python die Konzepte von „Try/Try“-Blöcken und „Catch/Capture“-Blöcken und ist bei der Ausnahmebehandlung „disziplinierter“.
Anstatt blind einen „Catch-All/Catch-All“-Code zu erstellen, können wir verschiedene Handler für verschiedene Ausnahmen erstellen.
Empfohlenes Lernen: „Python-Tutorial“
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen Python-Ausnahmen und -Fehlern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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