


Meningkatkan Pengecualian dalam Python
Dalam Python, pengecualian berfungsi sebagai cara memberi isyarat ralat atau keadaan luar biasa semasa pelaksanaan program. Untuk menaikkan pengecualian secara manual, pernyataan kenaikan digunakan.
Meningkatkan Pengecualian Secara Manual
Untuk menimbulkan pengecualian, gunakan pembina untuk kelas Pengecualian khusus yang paling menggambarkan isu anda. Contohnya:
raise ValueError('A very specific bad thing happened.')
Ini membolehkan anda memberikan mesej ralat tersuai yang memudahkan untuk mengenal pasti puncanya.
Mengelakkan Pengecualian Generik
Elakkan daripada menaikkan generik Pengecualian seperti Pengecualian. Ini menjadi sukar untuk ditangkap kerana anda perlu menangkap semua pengecualian subkelas yang lebih khusus juga.
Amalan Terbaik: Pernyataan kenaikan pangkat
Gunakan pernyataan kenaikan pangkat dengan pembina Pengecualian yang paling spesifik yang sesuai dengan keadaan anda. Anda juga boleh menyampaikan argumen kepada pembina:
raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz')
Argumen ini boleh diambil menggunakan atribut args objek Pengecualian.
Amalan Terbaik: Klausa kecuali
Apabila mengendalikan pengecualian, anda mungkin ingin merekodkan ralat tertentu dan meningkatkannya semula. Kekalkan surih tindanan dengan menggunakan pernyataan naikkan kosong:
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!
Mengubah Suai Ralat: Berhati-hati
Walaupun boleh mengubah suai ralat menggunakan sys.exc_info(), lebih suka kenaikan kosong untuk mengekalkan jejak timbunan. Ini boleh menjadi masalah terutamanya apabila menggunakan benang, kerana anda mungkin menangkap jejak balik yang salah.
Perantaian Pengecualian (Python 3 Sahaja)
Dalam Python 3, anda boleh merantai pengecualian untuk mengekalkan jejak balik:
raise RuntimeError('specific message') from error
Kaedah Tidak Digunapakai
Elakkan perkara berikut yang boleh menangkap dan menyembunyikan ralat secara senyap atau bahkan menimbulkan pengecualian yang salah secara senyap:
raise ValueError, 'message' # Deprecated raise 'message' # Seriously wrong, don't do this
Contoh Penggunaan
Contoh menaikkan pengecualian untuk penggunaan API yang salah:
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)))
Mencipta Jenis Ralat Tersuai
Anda boleh menentukan jenis ralat tersuai untuk menunjukkan berkaitan aplikasi tertentu ralat:
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Meningkatkan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan