Python에서 예외 발생
Python에서 예외는 프로그램 실행 중에 오류나 예외 조건을 알리는 수단으로 사용됩니다. 예외를 수동으로 발생시키려면 raise 문이 활용됩니다.
수동으로 예외 발생
예외를 발생시키려면 문제를 가장 잘 설명하는 특정 Exception 클래스에 대한 생성자를 사용하세요. 예를 들면 다음과 같습니다.
raise ValueError('A very specific bad thing happened.')
이를 통해 범인을 더 쉽게 식별할 수 있도록 사용자 정의된 오류 메시지를 제공할 수 있습니다.
일반 예외 방지
일반 예외 발생을 삼가하세요. 예외와 같은 예외. 하위 클래스로 분류된 더 구체적인 예외도 모두 잡아야 하므로 잡기가 어려워집니다.
모범 사례: raise 문
raise 문을 가장 구체적인 Exception 생성자와 함께 사용하세요. 귀하의 상황에 맞습니다. 또한 생성자에 인수를 전달할 수도 있습니다.
raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz')
이러한 인수는 Exception 객체의 args 특성을 사용하여 검색할 수 있습니다.
모범 사례: Except 절
예외를 처리할 때 특정 오류를 기록하고 다시 발생시킬 수 있습니다. 베어 레이즈 문을 사용하여 스택 추적을 보존합니다.
logger = logging.getLogger(__name__) try: do_something_in_app_that_breaks_easily() except AppError as error: logger.error(error) raise # just this! # raise AppError # Don't do this, you'll lose the stack trace!
오류 수정: 주의 사항
sys.exc_info()를 사용하여 오류를 수정할 수 있지만 보존을 위해 베어 레이즈를 선호합니다. 스택 추적. 잘못된 역추적을 캡처할 수 있으므로 스레딩을 사용할 때 특히 문제가 될 수 있습니다.
예외 체이닝(Python 3에만 해당)
Python 3에서는 예외를 연결하여 역추적을 보존할 수 있습니다.
raise RuntimeError('specific message') from error
더 이상 사용되지 않는 메소드
다음은 자동으로 포착할 수 있으므로 피하세요. 오류를 숨기거나 자동으로 잘못된 예외 발생:
raise ValueError, 'message' # Deprecated raise 'message' # Seriously wrong, don't do this
사용 예
잘못된 API 사용에 대한 예외 발생 예:
def api_func(foo): '''foo should be either 'baz' or 'bar'. returns something very useful.''' if foo not in _ALLOWED_ARGS: raise ValueError('{foo} wrong, use "baz" or "bar"'.format(foo=repr(foo)))
사용자 지정 만들기 오류 유형
특정 애플리케이션 관련을 나타내기 위해 사용자 정의 오류 유형을 정의할 수 있습니다. 오류:
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
위 내용은 Python에서 예외를 효과적으로 발생시키려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

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