Pythonプログラミングでは、例外をトリガーした直後に現在のループを中断して次のループを入力するための関数呼び出しを実装するために、最も効果的な方法は、各関数内ではなく外側ループでtry-except
ブロックを使用することです。これにより、関数が例外をスローすると、ループの反復全体がスキップされることが保証されます。
これが改善されたコードの例です。
def f1(args): #何かをする#何かをする(ここでは実際の操作に置き換える必要があります) args <p>この例では、 <code>try</code>ブロックには3つの関数呼び出しが含まれています。任意の関数が例外をスローする場合、ブロック<code>except</code>例外をキャッチし、エラーメッセージを印刷し、 <code>pass</code>ステートメントを使用して残りのコードをスキップし、次のループイテレーションに直接移動します。より特定の例外タイプを追加し、サンプルデータを使用して、さまざまな種類の例外を処理する方法を示しました。 <code>Exception as e</code>すべてのタイプの例外をキャプチャし、例外情報にアクセスできるようにします。オプションの<code>traceback.print_exc()</code>は、より詳細なエラー追跡情報を印刷して、デバッグを簡単にすることができます。</p><p>このアプローチは、1つの場所に例外処理を集中させるため、各関数内で<code>try-except</code>を使用するよりも、より簡単で維持が簡単です。また、より多くのエラーにつながる可能性のある後続の操作を継続し続けるのではなく、エラーが発生するとすぐに現在の反復が停止するはずであるため、予想される動作に沿っています。</p>
以上がPythonプログラミングでは、関数呼び出しが例外をトリガーした直後に現在のループを中断し、次のループを入力する方法は?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。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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