Pythonには2つの主要なエラータイプが存在します:構文エラーと例外。構文エラーは、誤ったコード構造、インデント、または構文に由来するため、即時のプログラム終了を引き起こします。逆に、例外は、プログラムの流れを妨げるランタイムの異常です。 効果的な例外処理は、回復力のあるアプリケーションを作成するために不可欠です。 Pythonのアプローチは、多くの場合、広範な予防チェックではなく「物事を行い、許しを求める」ことを優先します。
重要な概念:
Pythonの例外処理は、
ブロックと- ブロックに依存しています。
- ブロックには潜在的に問題のあるコードが含まれていますが、
try
は例外が発生したときに実行するアクションを指定します。 正確な例外処理はデバッグを簡素化しますexcept
Pythonは、さまざまなエラータイプに対して、多数の組み込みの例外(例えば、try
、except
、 )を提供します。 Pythonのクラスから継承するカスタムの例外は、特定のアプリケーションのニーズに応えます。
-
ArithmeticError
およびImportError
条項は、例外処理を強化します。NameError
ブロックは、Exception
ブロック内で例外が発生しない場合に実行されます。 ブロックは、例外に関係なく、クリーンアップタスク(ファイルの閉鎖など)によく使用されることが多い。
-
else
(python 3.11)グループ内の個々の例外のターゲットを絞った処理のためにfinally
句を使用して、複数の無関係な例外を同時に処理します。else
try
finally
python例外処理詳細: -
ExceptionGroup
pythonはexcept*
および を使用して例外を管理します。
ブロックは、特定の例外をキャッチして処理します。
例:try
except
try
からのプログラムのクラッシュの代わりに、except
を使用できます。
複数の例外の処理:
複数のprint(3/0)
ブロックにより、異なる例外タイプの明確な処理が可能になります:
try: print(3/0) except ZeroDivisionError: print("Division by zero error!")
一般的な例外処理:
ジェネリックexcept
句は、未処理の例外をキャッチします:
try: number = 'one' print(number + 1) except TypeError: print("Type mismatch!") except NameError: print("Variable undefined!")
except
キーワードは例外をプログラムでトリガーします:
try: # ... some code ... except TypeError: # ... handle TypeError ... except: # Catches all other exceptions print("An unexpected error occurred.")
raise
句:
else
ブロックがtry
ブロック:
try: print(3/0) except ZeroDivisionError: print("Division by zero error!")
finally
句:
finally
ブロックは、例外に関係なく、クリーンアップのために常に実行されます:
try: number = 'one' print(number + 1) except TypeError: print("Type mismatch!") except NameError: print("Variable undefined!")
例外グループ(ExceptionGroup
):
python 3.11は、複数の例外を管理するためにExceptionGroup
導入されました。 except*
グループ内の個々の例外の粒状処理を提供します:
try: # ... some code ... except TypeError: # ... handle TypeError ... except: # Catches all other exceptions print("An unexpected error occurred.")
ユーザー定義の例外:
Exception
クラス:
def check_age(age): if age < 0: raise ValueError("Age cannot be negative.")
結論:
信頼できるPythonアプリケーションを構築するには、効果的な例外処理が重要です。 try
、except
、else
、finally
、およびExceptionGroup
のニュアンスを理解することで、開発者が堅牢でエラートレラントなソフトウェアを作成できるようになります。 デバッグと保守性を容易にするために、可能な場合は特に例外を処理することを忘れないでください。
以上がPython例外処理のガイドの詳細内容です。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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