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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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