#Python 例外とエラーの違いは何ですか
#1. エラー
ソフトウェアの観点から見ると、エラーは文法的または論理的なものです。構文エラーは、ソフトウェアにインタプリタで解釈できない、またはコンパイラでコンパイルできない構造的なエラーがあることを示します。これらのエラーは、プログラムを実行する前に修正する必要があります。プログラムの構文が正しい場合、残りは論理エラーです。ロジックエラーの原因としては、不完全な入力や不正な入力が考えられますが、ロジックの生成や計算ができない、結果を出力するために必要な処理が実行できない場合もあります。これらのエラーは、一般にそれぞれドメイン エラーおよび範囲エラーとして知られています。 Python がエラーを検出すると、インタープリターは現在のストリームが実行を続行できないことを指摘し、この時点で例外が発生します。2. 例外
例外の最も適切な説明は次のとおりです: プログラム内のエラーにより、通常の制御フローの外で実行されるアクションです。この動作は 2 つのフェーズに分かれています。最初は例外の発生の原因となったエラー、次に検出 (および可能なアクション) フェーズです。 最初のフェーズは、例外条件 (例外条件と呼ばれることもあります) が発生した後に発生します。エラーが検出され、例外条件が認識されると、インタープリターは例外をスローします。開始はトリガーまたは生成とも呼ばれ、インタープリターは現在の制御フローにエラーが発生したことを通知します。 Python では、プログラマ自身が例外を発生させることもできます。Python インタープリタによって発生させられたか、プログラマによって発生されたかに関わらず、例外はエラーが発生したことを示す信号です。エラーを処理し、適切なアクションを実行するために、現在のストリームが中断されます。 . 、これは第 2 段階です。 例外処理は第 2 フェーズで発生します。例外が発生した後は、エラーを無視する (エラーをログに記録するが何もアクションを実行しない、修復措置を講じてプログラムを終了する) か、問題を軽減して実行を継続するかに至るまで、さまざまなアクションを呼び出すことができます。これらの操作はすべて制御の継続または分岐を表しており、重要なのは、プログラマがエラー発生時の実行方法をプログラムに指示できることです。 例外の発生と (さらに重要な) 例外の処理をサポートする Python のような言語を使用すると、開発者はエラーが発生したときに、より直接的にエラーを制御できます。プログラマは、エラーを検出する能力を得るだけでなく、エラーが発生した場合に、より信頼性の高い是正措置を講じることができます。 実行時のエラー管理機能のおかげで、アプリケーションの堅牢性が大幅に向上しました。 例外と例外処理は新しい概念ではありません。これらは、Ada、Modula-3、C、Eiffel、Java にも存在します。例外の原因は、システム エラーやハードウェア割り込みなどの例外を処理するオペレーティング システム コードに遡ることができます。 1965 年頃、PL/1 は、例外と、それが提供するソフトウェア ツールとしての例外処理をサポートする最初の主要な言語として登場しました。例外処理をサポートする他の言語と同様に、Python は「try/try」ブロックと「catch/capture」ブロックの概念を採用しており、例外処理がより「規律正しく」行われています。 「キャッチオール/キャッチオール」コードをやみくもに作成するのではなく、例外ごとに異なるハンドラーを作成できます。 推奨学習:「Python チュートリアル 」
以上がPythonの例外とエラーの違いは何ですかの詳細内容です。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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