1. 예외 소개
파이썬이 오류를 감지하면 인터프리터가 계속 실행될 수 없지만 일부 오류 메시지가 나타납니다.
2. 사례 분석
존재하지 않는 파일 123.txt를 엽니다. 123.txt 파일을 찾을 수 없으면 IOError 유형 오류가 발생합니다. 해당 파일이 없습니다. 또는 디렉토리: 123.txt(123.txt와 같은 파일이나 디렉토리는 없습니다).
print'-----test--1---' open('123.txt','r') print '-----test--2---'
실행 결과:
Catch 예외 시도...제외...
예:
try: print('-----test--1---') open('123.txt','r') print('-----test--2---') except IOError: pass
실행 결과:
설명:
이 프로그램에서는 IOError 예외를 Except로 잡아내고 이를 처리하는 메서드가 추가되어 있으므로 오류를 볼 수 없습니다.
pass 表示实现了相应的实现,但什么也不做;如果把pass改为print语句,那么就会输出其他信息。
小总结 :
把可能出现问题的代码,放在try中。
把处理异常的代码,放在except中。
except捕获多个异常
例 :
try: print(num) except IOError: print('产生错误了')
运行结果 :
想一想:
上例程序,已经使用except来捕获异常了,为什么还会看到错误的信息提示?
答:
except捕获的错误类型是IOError,而此时程序产生的异常为 NameError ,所以except没有生效。
修改后的代码为 :
try: print(num) except NameError: print('产生错误了')
运行结果
实际开发中,捕获多个异常的方式,如下:
#coding=utf-8 try: print('-----test--1---') open('123.txt','r') # 如果123.txt文件不存在,那么会产生 IOError 异常 print('-----test--2---') print(num)# 如果num变量没有定义,那么会产生 NameError 异常 except (IOError,NameError): #如果想通过一次except捕获到多个异常可以用一个元组的方式
注意:
当捕获多个异常时,可以把要捕获的异常的名字,放到except 后,并使用元组的方式仅进行存储。
获取异常的信息描述
try: open("a.txt") except(NameError,IOError) as result: print("捕抓到异常") print("信息展示:",result)
运行结果:
捕获所有异常
try: open("a.txt") except Exception as result: print("捕抓到异常") print("信息展示:",result)
运行结果:
else
咱们应该对else
并不陌生,在if中,它的作用是当条件不满足时执行的实行;同样在try...except...中也是如此,即如果没有捕获到异常,那么就执行else中的事情。
try: num = 100 print(num) except NameError as errorMsg: print('产生错误了:%s' % errorMsg) else: print('没有捕获到异常,真高兴')
运行结果如下:
try...finally...
try...finally...语句用来表达这样的情况:
在程序中,如果一个段代码必须要执行,即无论异常是否产生都要执行,那么此时就需要使用finally。比如文件关闭,释放锁,把数据库连接返还给连接池等。
demo:
import time try: f = open('test.txt') try: while True: content = f.readline() if len(content) == 0: break time.sleep(2) print(content) except: #如果在读取文件的过程中,产生了异常,那么就会捕获到 #比如 按下了 ctrl+c pass finally: f.close() print('关闭文件') except: print("没有这个文件")
运行结果:
说明:
test.txt文件中每一行数据打印,但是我有意在每打印一行之前用time.sleep方法暂停2秒钟。这样做的原因是让程序运行得慢一些。在程序运行的时候,按Ctrl+c中断(取消)程序。
我们可以观察到KeyboardInterrupt异常被触发,程序退出。但是在程序退出之前,finally从句仍然被执行,把文件关闭。
三、总结
本文讲解了Python基础之异常知识 ,介绍了常见的异常操作,用丰富的案例,帮助大家更好的去了解异常常见的的基础操作。
위 내용은 Python 예외의 소개 및 사례 분석을 이해하는 데 도움이 되는 기사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

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.


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