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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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