Python での例外の発生
Python では、例外はプログラム実行中にエラーや例外条件を通知する手段として機能します。例外を手動で発生させるには、raise ステートメントを使用します。
例外を手動で発生させる
例外を発生させるには、問題を最もよく表す特定の Exception クラスのコンストラクターを使用します。例:
raise ValueError('A very specific bad thing happened.')
これにより、原因を特定しやすくするカスタマイズされたエラー メッセージを提供できます。
汎用例外の回避
汎用例外の発生を控える例外のような例外。サブクラス化されたより具体的な例外もすべてキャッチする必要があるため、これらをキャッチするのは困難になります。
ベスト プラクティス: raise ステートメント
最も具体的な例外コンストラクターで raise ステートメントを使用します。あなたの状況に合います。コンストラクターに引数を渡すこともできます。
raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz')
これらの引数は、Exception オブジェクトの args 属性を使用して取得できます。
ベスト プラクティス: 例外句
例外を処理するとき、特定のエラーをログに記録し、それらを再発生させたい場合があります。ベア raise ステートメントを使用してスタック トレースを保持します:
logger = logging.getLogger(__name__) try: do_something_in_app_that_breaks_easily() except AppError as error: logger.error(error) raise # just this! # raise AppError # Don't do this, you'll lose the stack trace!
エラーの変更: 注意してください
sys.exc_info() を使用してエラーを変更することは可能ですが、保持するにはベア レイズを推奨します。スタックトレース。これは、間違ったトレースバックをキャプチャする可能性があるため、スレッドを使用する場合に特に問題となる可能性があります。
例外チェーン (Python 3 のみ)
Python 3 では、例外をチェーンしてトレースバックを保持できます。
raise RuntimeError('specific message') from error
非推奨のメソッド
以下はサイレントに実行できるため避けてください。エラーをキャッチして非表示にしたり、間違った例外をサイレントに発生させたりすることもできます:
raise ValueError, 'message' # Deprecated raise 'message' # Seriously wrong, don't do this
使用例
間違った API 使用法に対する例外を発生させる例:
def api_func(foo): '''foo should be either 'baz' or 'bar'. returns something very useful.''' if foo not in _ALLOWED_ARGS: raise ValueError('{foo} wrong, use "baz" or "bar"'.format(foo=repr(foo)))
作成カスタム エラー タイプ
特定のアプリケーション関連を示すカスタム エラー タイプを定義できます。エラー:
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
以上がPython で例外を効果的に発生させ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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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