异常的传递性
在 Python 中,异常的传递性指的是,当一个异常没有被处理时,它会沿着调用栈向上抛出,直到被处理或者导致程序崩溃。
具体来说,当一个函数内部发生了异常但是没有进行处理时,该异常会向上抛出给调用该函数的代码块。如果这个代码块也没有处理该异常,那么异常会继续向上抛出,直到找到能够处理该异常的代码块或程序中止运行。
下面是一个简单的例子来演示异常的传递性:
def func1(): print("func1 开始") func2() print("func1 结束") def func2(): print("func2 开始") func3() print("func2 结束") def func3(): print("func3 开始") a = 1 / 0 # 引发 ZeroDivisionError 异常 print("func3 结束") try: func1() except Exception as e: print("错误信息:", e)
在上述代码中,函数 func3()
发生了除零错误( ZeroDivisionError
),但是没有处理该异常。因此,该异常会向上抛出给调用 func3()
的代码块 func2()
,而 func2()
也没有处理该异常,所以异常会继续向上抛出给调用 func2()
的代码块 func1()
。最终,在 func1()
中的 try...except...
语句块捕获到了异常,并输出了错误信息。
总之,在编写完整的程序时,我们应该注意处理可能出现的异常,从而避免异常的传递和程序的崩溃。
主动抛出异常
在 Python 中,我们可以使用内置的 Exception
类来抛出异常。Exception
是所有标准异常的基类,当我们自定义异常时也可以继承该类。通过继承 Exception
类,我们可以很方便地创建自己的异常类型,并定义相应的处理方式。
下面是一个使用 Exception
抛出自定义异常的代码示例:
def func(value): if value < 0: # 如果参数小于0,则抛出自定义异常 raise Exception("参数不能小于0") else: print(f"参数值为:{value}") try: # 调用带参数的函数 func(-1) except Exception as e: # 捕获自定义异常并输出错误信息 print(e)
在上述代码中,当传入的参数小于 0 时,我们使用 raise
语句抛出 Exception
异常,并将错误信息一同抛出。最后,在主程序中,我们调用带参数的 func()
函数,并在捕获到自定义异常时输出错误信息。
需要注意的是,使用 Exception
抛出异常可能会导致代码结构不太清晰,因为它可以抛出任何种类的异常,包括系统内置的异常和自定义的异常。因此,如果想要更好地控制异常的类型和处理方式,建议还是使用专门的异常类或者自定义的异常类。
以上がPython における例外の推移性と手動で例外をスローする方法の詳細内容です。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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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