Python プログラミングでは、コードの実行中にエラーまたは例外が発生すると、プログラムの実行が停止します。例外が発生したときにプログラムの実行を継続できるようにするために、Python には例外処理メカニズムが用意されています。この記事では、Python での例外処理テクニックを読者に紹介します。
- try-exc ステートメント
Python では、try-exc ステートメントを使用して例外を処理できます。その基本的な形式は次のとおりです。
try: # 可能会出现异常的代码 except Exception as e: # 如果出现异常,执行这里的代码
この try-excel ステートメントでは、例外を引き起こす可能性のあるコードを try コード ブロックに配置する必要があります。 try コード ブロック内のコードで例外が発生した場合、プログラムを直接終了するのではなく、Except コード ブロックにジャンプして実行します。
Exception ステートメントの Exception は一般的な例外タイプであることに注意してください。特定のタイプの例外のみを処理したい場合は、Exception を特定の例外タイプに置き換えることができます。例:
try: a = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: print('除数不能为0。')
このコードでは、ZeroDivisionError のような例外のみを処理することを指定します。 try コード ブロックで他のタイプの例外が発生した場合、プログラムは直接クラッシュします。
- try-excel-else ステートメント
try-Except ステートメントに加えて、Python には try-excel-else ステートメントも用意されています。その基本的な形式は次のとおりです。
try: # 可能会出现异常的代码 except Exception as e: # 如果出现异常,执行这里的代码 else: # 如果没有出现异常,执行这里的代码
このステートメントでは、else コード ブロック内のコードは、try コード ブロック内のコードに例外がない場合にのみ実行されます。このステートメントは、コードの実行結果に基づいて後続の操作を必要とする特定の操作を処理する場合に非常に役立ちます。
- try-excel-finally ステートメント
try-excel-else ステートメントに加えて、Python には try-excel-finally ステートメントも用意されています。その基本的な形式は次のとおりです。
try: # 可能会出现异常的代码 except Exception as e: # 如果出现异常,执行这里的代码 finally: # 无论有没有出现异常,都会执行这里的代码
このステートメントでは、try コード ブロック内のコードで例外が発生したかどうかに関係なく、finally コード ブロック内のコードが実行されます。このステートメントは、ファイルを閉じる、データベース接続を閉じるなど、クリーンアップ作業が必要な場合に非常に役立ちます。
- 例外のスロー
Python では、raise ステートメントを使用して手動で例外をスローすることもできます。その基本的な形式は次のとおりです。
raise Exception('错误信息')
このステートメントでは、手動で例外をスローし、エラー メッセージを渡します。このステートメントは、特定の状況を手動で検出して例外をスローする必要がある場合に役立ちます。
- カスタマイズされた例外
Python に付属の例外タイプを使用することに加えて、例外タイプをカスタマイズすることもできます。その基本的な形式は次のとおりです。
class CustomException(Exception): pass
このコードでは、CustomException という名前の例外タイプを定義し、それを Exception から継承させます。実際のプログラミングでは、必要に応じてさまざまな例外タイプをカスタマイズして、コードを読みやすく、保守しやすくすることができます。
概要
例外処理は、Python プログラミングの非常に重要な部分です。 Try-Except ステートメント、try-Except-else ステートメント、try-Except-finally ステートメント、および raise ステートメントを使用すると、例外が発生してもプログラムは実行を継続できるため、プログラムの堅牢性と安定性が向上します。同時に、カスタム例外タイプにより、コードが読みやすくなり、保守が容易になります。
以上がPython の例外処理テクニックの詳細内容です。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。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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