Python で例外を処理するには、try-Except コード ブロックが使用されます。この Try-Except コード ブロックは、Python が実行する操作を配置すると同時に、例外が発生した場合に Python プログラムに何を行うかを指示します。実際、この関数は多くの入門書に掲載されており、これらはすべて上級の章に掲載されています。特に、シェルを頻繁に作成する場合、この使用法については説明されません。 Python に切り替えた後の関数。Python との重要な違いは、Python が php や Java などの他のプログラミング言語を使用して記述されたコードであることです。これらのプログラムは堅牢である必要があります。他の人が書いたプログラム コードの多く、特にソケット プログラミングに関連するコードは try...excel... であり、さまざまな状況を判断するために複数の例外を備えているものもあります。とても便利な機能ですので、早速使い方を見ていきましょう。
まず、その構文を見てみましょう。構文は非常に単純で、実行するコード ブロックを try-excel に置くだけです。たとえば:,
try: somecode1 except 异常类型/名称: somecode2
これが最も簡単です。状況が複雑な場合は、複数の else 文を使用できます。例:
try: somecode0 except 异常类型/名称1: somecode1 except 异常2: somecode2 except 异常3: somecode3
try-excel には、else、finally などを追加する、より高度な使用法があります。今日は詳しく説明しません。興味があるなら、自分で詳しく勉強してみてください。
次に、ファイルの読み取りと書き込みが頻繁に発生します。この場合、ファイル名またはパスが間違っていることがよくあります。この場合、try-excel コードを使用できます。ブロックは直感的な方法で処理されます:
try: withopen(filename, 'r+') as fp: data = fp.read() exceptIOError: msg = 'sorry, can not read or write this ' + filename printmsg
2 つの数値を減算する、複数の例外の別の例を見てみましょう:
loop = 1 while loop == 1: try: a = input('请输入第一个数字> ') b = input('请输入第二个数字 > ') exceptNameError: print "请输入数字,不能输入字母" continue exceptSyntaxError: print "请仅输入一个数字." continue print a - b try: loop = input('按1再开始 > ') except (NameError,SyntaxError): loop = 0
上記の 2 つの例は、try-excel の最も単純な使用法です。スクリプトの堅牢性を確保したい場合は、try-excel コード ブロックをより頻繁に使用すると、コードがよりプロフェッショナルに見えるようになります。
Python の例外キャッチ方法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。

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

toensurepythonscriptsbehaveCorrectlyAcrossDevelosment、staging、and Production、usetheseStrategies:1)環境variablesforsimplestetings、2)configurationfilesforcomplexsetups、and3)dynamicloadingforadaptability.eachtododododododofersuniquebentandrequiresca

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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