Python は、多くの開発者がさまざまなアプリケーションの構築に好んで使用する、学びやすいプログラミング言語です。しかし、開発プロセスでは、エラーと例外の処理が非常に重要であり、これは最も基本的なプログラミング仕様の 1 つでもあります。この記事では、Python 開発における例外とエラーを処理するためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。
1. 例外について理解する
例外とは、プログラムの実行中に発生し、プログラムが適切に動作しなくなる原因となるエラーを指します。 Python では、try
ステートメントと Except ステートメントを通じて例外をキャッチして処理できます。
try: # Some code except Exception as error: # Handle the errorここで、
try ステートメントには、例外をスローする可能性のあるコードが含まれています。コードが正常に実行された場合、何も起こりません。ただし、例外が発生した場合は、
Except ステートメントに進み、例外をキャッチし、例外を処理するときに使用できるように、
as キーワードを介してそれを変数に割り当てます。
try: with open('file.txt') as f: content = f.read() except FileNotFoundError: print('File not found')ここで、
FileNotFoundError は、指定されたファイルが存在しないことを示すために使用される、より具体的な例外タイプです。ファイルが存在しません 。 Python には他にも多くの例外タイプが用意されており、ニーズに基づいて使用する例外タイプを選択できます。
finally ステートメントを使用する
finally ステートメントは、
try ステートメント ブロック内のコードの後に実行するために使用されます。一部のコード (コードが例外をスローするかどうかに関係なく)。これは、コードが最終的に正しい状態になるようにリソースをクリーンアップできるため、非常に便利な機能です。
try: # Connect to the server # Do some work except: # Handle the error finally: # Close the connection to the serverこの例では、
try と
excel## の両方が# ステートメント コードが正常に実行されたかどうかに関係なく、finally
ステートメントが実行され、サーバー接続が閉じられます。 4. 有用なエラー メッセージを出力する
例外やエラーを処理する場合、有用なエラー メッセージを出力することが非常に重要です。エラー メッセージは、エラーまたは例外が発生した理由を明確かつ明確に説明し、ユーザーがそれらを解決できるようにガイドする必要があります。
例:
try: # Some code except Exception as error: print('An error occurred:', error)
ここで、
print ステートメントは、エラー情報と発生した例外の種類を含む文字列を出力します。そうすることで、エラーの原因をより深く理解し、問題を解決するための有用な手がかりを得ることができます。 5.すべての例外をキャッチしないようにする
すべての例外をキャッチすることは魅力的に聞こえるかもしれませんが、できる限りすべての例外をキャッチすることは実際には非常に危険で安全ではありません。すべての例外をキャッチすると、プログラム内の実際のエラーが隠蔽され、予期しないコードの動作によりプログラムが長時間実行されたり、完全にクラッシュしたりする可能性があります。
したがって、処理できる例外のみをキャッチすることをお勧めします。例外をキャッチするときは、
EAFP (許可より許しを求める方が簡単です
) 原則に従う必要があります。つまり、コードを実行する前にコードが実行されているかどうかを確認するのではなく、まずコードの実行を試行する必要があります。成功しました。コードが正常に実行された場合、変更は必要ありませんが、実行が失敗した場合は、対応する例外がキャッチされ、適切なアクションが実行されます。 結論
上記は、Python 開発における例外とエラーを処理するためのベスト プラクティスです。これらのベスト プラクティスに従うと、より適切なコードを作成し、エラーをより簡単に追跡して解決するのに役立ちます。多くの開発者は、例外やエラーを処理する際の基本的なルールを理解していないため、多くの低レベルのエラーやソフトウェアのクラッシュが発生します。したがって、例外とエラーを慎重に処理し、Python アプリケーションが常に正常で安全な状態を保つようにベスト プラクティスに従ってください。
以上がPython 開発ノート: 例外とエラーを処理するためのベスト プラクティスの詳細内容です。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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