私は数年前に
プログラミングを学び始めましたが、今まではプログラムの例外処理が怖くて嫌でした。その理由は理解不足にあります。今回pythonを攻撃するにあたり、まず「例外処理」という項目を含め、最も恐れる部分、最も馴染みのない部分をリストアップします。
「PE を Python に」では、例外処理については特に紹介しませんが、例で使用する場合に簡単に説明するだけです。今すぐ「Learn Python」をダウンロードして、例外処理に直接進みましょう。この部分は 4 つの章で構成されており、最初の章では例外処理の一般的な使用法について説明し、後続の章ではそのメカニズムについて詳しく説明します。まだ最初の章しか読んでいないので、まずは使い方を学び、必要に応じてさらに読んでいきたいと思います。 Python は主に 5 つの例外メカニズムをサポートしており、1 つずつリストします。 デフォルトの例外ハンドラー コードは次のとおりです:s = 'Hello girl!' print s[100] print 'continue'例外に対する予防策を講じないと、プログラムの実行中に例外が発生し、プログラムは中断され、Python のデフォルトの例外ハンドラーが実行されます。が呼び出されると、ターミナルに例外情報の出力にメッセージが表示されます。この場合、コードの 3 行目は実行されません。 try...例外 コードは次のとおりです。
s = 'Hello girl!' try: print s[100] except IndexError: print 'error...' print 'continue'プログラムが 2 番目の文まで実行すると、try ステートメントが見つかり、実行のために try ステートメントのブロックに入り、例外が発生します。ステートメントレイヤーを開き、その背後にExceptステートメントがあるかどうかを確認します。例外ステートメントが見つかると、このカスタム例外ハンドラーが呼び出されます。例外を処理した後、プログラムは実行を継続します。この場合、最後の 2 つの print ステートメントが実行されます。 以外は空にすることもでき、あらゆる種類の例外がキャッチされることを示します。 try…finally コードは次のとおりです:
s = 'Hello girl!' try: print s[100] finally: print 'error...' print 'continue'finally ステートメントは、例外が発生するかどうかに関係なく、finally 内のステートメントが実行される必要があることを意味します。ただし、例外ハンドラがないため、プログラムは最終的に実行された後に中断されます。この場合、2回目の印刷は実行されますが、1回目の印刷は実行されません。 try ステートメントに例外がない場合、3 つの出力はすべて実行されます。 assert コードは次のとおりです。
assert False,'error...' print 'continue'このステートメントは、まず、assert の直後のステートメントが True か False かを判断します。True の場合は、print の実行を続行し、False の場合は、プログラムを中断して呼び出します。同時に、assert ステートメントのカンマの後にプロンプト情報を出力します。この場合、プログラムは中断され、エラーが表示され、それ以降の印刷は実行されません。 with…as コードは以下の通りです:
with open('nothing.txt','r') as f: f.read() print 2/0 print 'continue'普段ファイル形式のストリーム with ステートメントまたはステートメント ブロックで例外が発生した場合、デフォルトの例外ハンドラーが呼び出されますが、ファイルは通常どおり閉じられます。 この場合、例外がスローされ、最後の印刷は実行されません。
以上がPython の 5 つの例外処理メカニズムの詳細な説明の詳細内容です。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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