从几年前开始学习编程直到现在,一直对程序中的异常处理怀有恐惧和排斥心理。之所以这样,是因为不了解。这次攻python,首先把自己最畏惧和最不熟悉的几块内容列出来,里面就有「异常处理」这一项。
《Dive into Python》并没有专门介绍异常处理,只是例子中用到的时候略微说明了一下。今天下载《Learn Python》,直接进异常处理这块。这一部分有四章,第一章讲解异常处理的一般使用方法,后面的章节深入地讨论其机制。我目前只看了第一章,先学会用,以后有必要的时候再扩展阅读。
python主要支持五种异常机制,一一列举。
默认的异常处理器
代码如下:
s = 'Hello girl!'
print s[100]
print 'continue'
如果我们没有对异常进行任何预防,那么在程序执行的过程中发生异常,就会中断程序,调用python默认的异常处理器,并在终端输出异常信息。这种情况下,第3行代码不会执行。
try…except
代码如下:
s = 'Hello girl!'
try:
print s[100]
except IndexError:
print 'error...'
print 'continue'
程序执行到第2句时发现try语句,进入try语句块执行,发生异常,回到try语句层,寻找后面是否有except语句。找到except语句后,会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后,程序继续往下执行。这种情况下,最后两个print语句都会执行。
except后面也可以为空,表示捕获任何类型的异常。
try…finally
代码如下:
s = 'Hello girl!'
try:
print s[100]
finally:
print 'error...'
print 'continue'
finally语句表示,无论异常发生与否,finally中的语句都要执行。但是,由于没有except处理器,finally执行完毕后程序便中断。这种情况下,倒第2个print会执行,到第1个不会执行。如果try语句中没有异常,三个print都会执行。
assert
代码如下:
assert False,'error...'
print 'continue'
这个语句,先判断assert后面紧跟的语句是True还是False,如果是True则继续执行print,如果是False则中断程序,调用默认的异常处理器,同时输出assert语句逗号后面的提示信息。本例情况下,程序中断,提示error,后面的print不执行。
with…as
代码如下:
with open('nothing.txt','r') as f:
f.read()
print 2/0
print 'continue'
我们平时在使用类似文件的流对象时,使用完毕后要调用close方法关闭,很麻烦。这里with…as语句提供了一个非常方便的替代方法:open打开文件后将返回的文件流对象赋值给f,然后在with语句块中使用。with语句块完毕之后,会隐藏地自动关闭文件。
如果with语句或语句块中发生异常,会调用默认的异常处理器处理,但文件还是会正常关闭。
这种情况下,会抛出异常,最后的print不执行。
书中介绍的很详细,除了上面我提到的之外,还有很多有用的附加信息,比如try..except..finally..else可以连用,比如自定义异常类。这里不再列出,详情可以参考这本书中的介绍。

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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