Python のリクエスト モジュールでエラーをキャッチする
リクエスト モジュールを使用して HTTP リクエストを行う場合、エラーを適切に処理することが重要です。 Try/Except 構造を使用すると、エラーをキャプチャして適切に応答できます。
try/Except の正しい使用法
リクエストをキャッチするために Try/Except を使用した例。ConnectionError正しいですが、限定的です。ネットワーク関連の問題はキャプチャされますが、タイムアウトやリダイレクトが多すぎるなどの他のエラー タイプはカバーされません。
すべての例外をカバー
すべてのリクエストをキャッチするには-関連するエラーの場合は、基本クラスの例外を使用できます。 request.Exceptions.RequestException:
try: r = requests.get(url, params={'s': thing}) except requests.exceptions.RequestException as e: # Handle the error accordingly
特定のエラーの処理
または、特定のエラー タイプを個別にキャッチすることもできます:
try: r = requests.get(url, params={'s': thing}) except requests.exceptions.Timeout: # Retry or continue in a retry loop except requests.exceptions.TooManyRedirects: # Prompt the user to correct the URL except requests.exceptions.RequestException as e: # Handle catastrophic errors
HTTP のキャッチエラー
HTTP エラー コード (401 Unauthorized など) の例外を発生させたい場合は、リクエストを行った後に Response.raise_for_status() を呼び出します。
try: r = requests.get('http://www.google.com/nothere') r.raise_for_status() except requests.exceptions.HTTPError as err: # Handle the HTTP error
適切なメソッドを実装することで、エラー処理により、スクリプト/プログラムが HTTP リクエスト中に発生したさまざまなエラーに効果的に応答できるようになります。
以上がPython のリクエスト モジュールを使用するときにエラーを適切に処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

ホットトピック









