파이썬 오류 및 예외 개념(일반)
1. 오류 및 예외 처리 방법
일반적인 오류
a: NameError
참인 경우: SyntaxError
-
f = oepn('1.txt'): IOError
10/0: ZeropisionError
a = int('d'): ValueError
프로그램 실행 중 중단: KeyboardInterrupt
2.Python에서는 try_Exception을 사용하여 예외를 처리합니다. (1)
try: try_suite except Exception [e]: exception_block
try는 try_suite에서 오류를 캡처하는 데 사용됩니다. 예외 처리를 위해 오류 처리
예외 처리가 캡처된 예외 설정과 일치하는 경우, 예외 처리를 위해 예외_블록을 사용하세요
# case 1 try: undef except: print 'catch an except'rrree
case1: 런타임 오류이므로 예외를 catch할 수 있습니다
case2: 구문 오류이고 사전 오류이므로 예외를 catch할 수 없습니다. -run error
--
# case 2 try: if undef except: print 'catch an except'
# case 3 try: undef except NameError,e: print 'catch an except',e
case3: 캡처 설정 NameError 예외로 인해 예외가 catch될 수 있음
case4: IOError를 설정하면 NameError를 처리하지 않으므로 예외를 포착할 수 없습니다
예
# case 4 try: undef except IOError,e: print 'catch an except',e
3. Python은 예외를 처리하기 위해 try_Exception을 사용합니다(2 )
try -Exception: 여러 예외 처리
import random num = random.randint(0, 100) while True: try: guess = int(raw_input("Enter 1~100")) except ValueError, e: print "Enter 1~100" continue if guess > num: print "guess Bigger:", guess elif guess < num: print "guess Smaller:", guess elif guess == num: print "Guess OK,Game Over" break print '\n'
4. Python-try_finally는
try: try_suite except Exception1[e]: exception_block1 except Exception2[e]: exception_block2 except ExceptionN[e]: exception_blockN
- 를 사용합니다. 🎜>try 문이 오류를 포착하지 못하면 코드는 do_finally 문을 실행합니다.
- try 문이 오류를 포착하면 프로그램은 먼저 do_finally 문을 실행한 다음 처리를 위해 Python 인터프리터에 오류를 캡처했습니다.
try:
try_suite
finally:
do_finally
- try 문이 그렇지 않은 경우 예외를 catch하고 try 코드 세그먼트를 실행한 후 finally 실행
- try가 예외를 catch하면 오류를 처리하기 위해 먼저 Except를 실행하고 마지막으로 실행
try:
try_suite
except:
do_except
finally:
do_finally
- with 문은 코드를 더 간결하게 만들기 위해 try_Exception_finall 문을 대체하는 데 사용됩니다.
- 컨텍스트 표현식은 객체를 반환합니다.
- var는 컨텍스트 반환 객체를 저장하는 데 사용되며, 단일 반환 값 또는 튜플은
- with_suite에서 사용됩니다. 컨텍스트 반환 객체에서 작동하는 var 변수
- 컨텍스트 관리 프로토콜: 메서드 포함
및
__enter__()
이 프로토콜을 지원하는 개체는__exit()__
- 컨텍스트 관리자: with 문을 실행할 때 정의합니다. 설정할 런타임 컨텍스트는 항목 실행을 담당합니다. with 문 블록 컨텍스트
- 에서 작업 종료: 컨텍스트 관리자 입력: 관리자
메서드를 호출합니다. as var 문이 설정된 경우 var 변수는
__enter__
메서드를 허용합니다. 반환 값__enter__()
- 컨텍스트 관리자 종료: 관리자 호출
메소드
__exit__
with context [as var]: with_suite
- 파일 작업
- 뮤텍스 잠금과 같은 프로세스 스레드 간의 상호 개체
- 컨텍스트를 지원하는 기타 개체
- rais 문
- reise 문은 예외를 적극적으로 발생시키는 데 사용됩니다.
- 구문 형식: raise[Exception[,args]]
- 예외: 예외 클래스
- args: 예외 정보를 설명하는 튜플
class Mycontex(object): def __init__(self, name): self.name = name def __enter__(self): print "__enter__" return self def do_self(self): print "do_self" def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print "__exit__" print "Error:", exc_type, " info:", exc_val if __name__ == "__main__": with Mycontex('test context') as f: print f.name f.do_self()
raise TypeError, 'Test Error'
- assert 문
- Assertion 문: Assertion 문은 표현식이 true인지 확인하는 데 사용됩니다. 해당 표현식이 false인 경우 AssertionError가 발생합니다.
- 문법 형식: Assert 표현식[,args]
- experession: 표현식
- args: 판단 조건 설명 정보
raise IOError, 'File Not Exit'
assert 0, 'test assert'2. Python 표준 예외 및 사용자 정의 예외
- 표준 예외
- Python 내장 프로그램이 실행되기 전에 이미 예외가 존재합니다
- 사용자 정의 예외:
- Python에서는 Python에서 다루지 않는 비정상적인 상황을 설명하기 위해 사용자 정의 예외를 허용합니다.
- 사용자 정의 예외는 상속되어야 합니다. 예외 클래스
- 사용자 정의 예외는 적극적으로만 트리거될 수 있습니다
assert 4==5, 'test assert'

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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