파이썬 예외와 오류의 차이점은 무엇입니까
# 🎜🎜 #1. 오류
소프트웨어 관점에서 오류는 문법적이거나 논리적입니다. 구문 오류는 소프트웨어에 인터프리터로 해석할 수 없거나 컴파일러로 컴파일할 수 없는 구조적 오류가 있음을 나타냅니다. 이러한 오류는 프로그램이 실행되기 전에 수정되어야 합니다. 프로그램의 구문이 올바르면 나머지는 논리적 오류입니다. 논리 오류는 불완전하거나 잘못된 입력으로 인해 발생할 수 있습니다. 다른 경우에는 논리를 생성하거나 계산할 수 없거나 결과를 출력하는 데 필요한 프로세스를 실행할 수 없기 때문일 수 있습니다. 이러한 오류는 일반적으로 각각 도메인 오류 및 범위 오류로 알려져 있습니다. 파이썬이 오류를 감지하면 인터프리터는 현재 스트림을 계속 실행할 수 없다고 지적하며 이때 예외가 발생합니다.2. 예외
예외에 대한 가장 좋은 설명은 다음과 같습니다. 프로그램 오류로 인해 정상적인 제어 흐름을 벗어났습니다. 행동. 이 동작은 두 단계로 나누어집니다. 먼저 예외를 발생시킨 오류와 감지(및 가능한 조치) 단계입니다. 첫 번째 단계는 비정상적인 조건(예외 조건이라고도 함)이 발생한 후 발생합니다. 오류가 감지되고 예외 조건이 인식될 때마다 인터프리터는 예외를 발생시킵니다. 초기화는 트리거링 또는 생성이라고도 하며, 이를 통해 인터프리터는 오류가 발생했음을 현재 제어 흐름에 알립니다. Python을 사용하면 Python 인터프리터에 의해 발생하든 프로그래머에 의해 발생하든 예외는 오류를 처리하기 위해 현재 스트림이 중단된다는 신호입니다. 적절한 조치를 취하는 것이 두 번째 단계입니다. 예외 처리는 두 번째 단계에서 발생합니다. 예외가 발생한 후에는 오류 무시(오류를 기록하지만 아무런 조치도 취하지 않음, 교정 조치를 취하고 프로그램 종료), 문제를 완화하고 계속 실행을 시도하는 등 다양한 작업을 호출할 수 있습니다. 이러한 모든 작업은 제어의 연속 또는 분기를 나타내며, 핵심은 프로그래머가 오류가 발생할 때 프로그램을 실행하는 방법을 지시할 수 있다는 것입니다. 예외 발생 및 처리를 지원하는 Python과 같은 언어(더 중요함)를 사용하면 개발자는 오류가 발생할 때 오류를 보다 직접적으로 제어할 수 있습니다. 프로그래머는 오류를 감지하는 능력을 얻을 뿐만 아니라 오류가 발생했을 때 보다 안정적인 수정 조치를 취할 수도 있습니다. 런타임 시 오류를 관리하는 기능 덕분에 애플리케이션의 견고성이 크게 향상되었습니다. 예외와 예외 처리는 새로운 개념이 아닙니다. Ada, Modula-3, C++, 에펠 및 Java에도 존재합니다. 예외의 원인은 시스템 오류 및 하드웨어 인터럽트와 같은 예외를 처리하는 운영 체제 코드로 추적될 수 있습니다. 1965년경, PL/1은 예외를 지원하고 PL/1이 제공하는 소프트웨어 도구로서 예외 처리를 지원하는 최초의 주요 언어로 등장했습니다. 예외 처리를 지원하는 다른 언어와 마찬가지로 Python은 "시도/시도" 블록과 "잡기/캡처" 블록 개념을 채택하고 있으며 예외 처리에 있어서 더 "규제"되어 있습니다. “catch-all/catch-all” 코드를 맹목적으로 생성하는 대신 다양한 예외에 대해 다양한 핸들러를 생성할 수 있습니다. 추천 학습: "Python 튜토리얼"
위 내용은 파이썬 예외와 오류의 차이점은 무엇입니까의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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