Python のエラーと例外の概念 (合計)
1. エラーと例外の処理方法
一般的なエラー
a: NameError
if True: SyntaxError
f = oepn( ' 1.txt'): IOError
10/0: ZeropisionError
a = int('d'): ValueError
プログラム実行中断: KeyboardInterrupt
2. Python - try_before 処理を使用します。例外 (1)
try: try_suite except Exception [e]: exception_block
try は、try_suite でエラーをキャプチャし、例外の処理に渡すために使用されます
-
例外の処理が例外の処理に使用される場合は、例外ブロックを使用して例外を処理します。例外を処理します
# case 1 try: undef except: print 'catch an except'
# case 2 try: if undef except: print 'catch an except'
case1: 例外は実行時エラーであるためキャッチできます
case2: 例外は構文エラーまたは実行前エラーであるためキャッチできません
- -
# case 3 try: undef except NameError,e: print 'catch an except',e
# case 4 try: undef except IOError,e: print 'catch an except',e
case3: 設定が NameError 例外をキャプチャするため、例外をキャッチできます
case 4: IOError が設定されており、NameError が処理されないため、例外をキャッチできません
例
import random num = random.randint(0, 100) while True: try: guess = int(raw_input("Enter 1~100")) except ValueError, e: print "Enter 1~100" continue if guess > num: print "guess Bigger:", guess elif guess < num: print "guess Smaller:", guess elif guess == num: print "Guess OK,Game Over" break print '\n'
3. Pythonはtry_excelを使用して例外を処理します(2)
try-Except: 複数の例外を処理します
try: try_suite except Exception1[e]: exception_block1 except Exception2[e]: exception_block2 except ExceptionN[e]: exception_blockN
4. Python-try_finallyは
try: try_suite finally: do_finally
- を使用しますtryステートメントがキャッチされない場合エラーが発生すると、コードは do_finally ステートメントを実行します
- try ステートメントがエラーをキャッチすると、プログラムは最初に do_finally ステートメントを実行し、その後、キャプチャされたエラーは処理のために Python インタープリターに渡されます
try:
try_suite
except:
do_except
finally:
do_finally
- try ステートメントが例外をキャプチャしない場合は、try コード セグメントを実行した後、finally を実行します
- try が例外をキャッチした場合は、エラーの処理を除いて最初に実行されます。そして、finally
- 6. Python-with_asステートメント
with context [as var]: with_suite
- withステートメントは、コードをより簡潔にするためにtry_excel_finalステートメントを置き換えるために使用されます
- context式returnはオブジェクトです
- varはコンテキスト戻りオブジェクト、単一の戻り値、または祖先を保存するために使用されます
- with ステートメントは本質的にコンテキスト管理です:
__enter__()
和__exit()__
,支持该协议的对象要实现这两个方法 上下文管理器:定义执行with语句时要建立的运行时上下文,负责执行with语句块上下文中的进入与退出操作
进入上下文管理器:调用管理器
__enter__
方法,如果设置as var语句,var变量接受__enter__()
方法返回值退出上下文管理器:调用管理器
__exit__
コンテキスト管理プロトコル: が含まれていますメソッド
__enter__()
と __exit()__
。このプロトコルをサポートするオブジェクトは、これら 2 つのメソッドを実装する必要があります- コンテキスト マネージャー: with ステートメントの実行を定義します。確立されるコンテキストは、with ステートメント ブロック コンテキストでの開始操作と終了操作の実行を担当します
- コンテキスト マネージャーに入る: マネージャーの
- コンテキスト マネージャーを終了します: マネージャーの
-
class Mycontex(object): def __init__(self, name): self.name = name def __enter__(self): print "__enter__" return self def do_self(self): print "do_self" def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print "__exit__" print "Error:", exc_type, " info:", exc_val if __name__ == "__main__": with Mycontex('test context') as f: print f.name f.do_self()
whith ステートメント アプリケーション シナリオ:
__enter__
メソッドを呼び出します。as var ステートメントが設定されている場合、 var 変数 __enter__()
メソッドの戻り値を受け入れます __exit__
メソッドを呼び出します ファイル プロセス スレッド間でミューテックス オブジェクト (ミューテックス ロックなど) を操作します
コンテキストをサポートするその他のオブジェクト
- 2. Python のアサートおよびレイズ ステートメント。
- raisステートメント
reiseステートメントは、積極的に例外をスローするために使用されます
文法形式: raise[例外[,args]]
- args: 例外情報のタプルを記述します
raise TypeError, 'Test Error'
raise IOError, 'File Not Exit'
- assertステートメント
Assertionステートメント:assertステートメントは、式がtrueであるかどうかをチェックするために使用され、AssertionErrorが発生します
グラム形式:assertexpression[ ,args ]
- args:判定条件の記述情報
assert 0, 'test assert'
assert 4==5, 'test assert'
- カスタム例外:
Python では、Python に関係しない異常な状況を記述するためにカスタム例外を許可します
カスタム例外はアクティブにのみトリガーできます
class CustomError(Exception): def __init__(self, info): Exception.__init__(self) self.message = info print id(self) def __str__(self): return 'CustionError:%s' % self.message try: raise CustomError('test CustomError') except CustomError, e: print 'ErrorInfo:%d,%s' % (id(e), e)🎜🎜🎜🎜 Python のエラーと例外の概念に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。 🎜🎜🎜🎜

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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