Dua jenis ralat utama wujud dalam python: ralat sintaks dan pengecualian. Kesilapan sintaks berpunca daripada struktur kod, lekukan, atau sintaks yang salah, menyebabkan penamatan program segera. Pengecualian, sebaliknya, adalah anomali runtime yang mengganggu aliran program. Pengendalian pengecualian yang berkesan adalah penting untuk membuat aplikasi yang berdaya tahan. Pendekatan Python sering mengutamakan "melakukan perkara itu dan meminta pengampunan" daripada pemeriksaan pencegahan yang luas.
Konsep Utama:
- pengendalian pengecualian Python bergantung pada
- dan
try
blok. Blokexcept
mengandungi kod yang berpotensi bermasalah, manakalatry
menentukan tindakan yang diambil apabila pengecualian timbul. Pengendalian pengecualian yang tepat memudahkan debugging.except
Python menawarkan banyak pengecualian terbina dalam (mis., - ,
ArithmeticError
,ImportError
) untuk pelbagai jenis ralat. Pengecualian adat, yang mewarisi dari kelas PythonNameError
, memenuhi keperluan aplikasi tertentu.Exception
Klausa - dan
else
meningkatkan pengendalian pengecualian. Blokfinally
dilaksanakan jika tiada pengecualian berlaku dalam blokelse
. Bloktry
selalu dilaksanakan, tanpa mengira pengecualian, sering digunakan untuk tugas pembersihan (seperti fail penutup).finally
- (Python 3.11) mengendalikan pelbagai pengecualian yang tidak berkaitan secara serentak, menggunakan klausa
ExceptionGroup
untuk pengendalian yang disasarkan pengecualian individu dalam kumpulan.except*
Python menggunakan
dan untuk menguruskan pengecualian. Blok try
menyertakan kod yang mungkin menimbulkan pengecualian. except
blok menangkap dan mengendalikan pengecualian tertentu. try
except
bukannya kemalangan program dari
, kita boleh menggunakan:
print(3/0)
try: print(3/0) except ZeroDivisionError: print("Division by zero error!")Mengendalikan pelbagai pengecualian:
Blok Multiple
membolehkan pengendalian yang berbeza dari jenis pengecualian yang berbeza:
except
try: number = 'one' print(number + 1) except TypeError: print("Type mismatch!") except NameError: print("Variable undefined!")Pengendalian Pengecualian Generik:
klausa generik
menangkap sebarang pengecualian yang tidak ditandakan:
except
try: # ... some code ... except TypeError: # ... handle TypeError ... except: # Catches all other exceptions print("An unexpected error occurred.")pernyataan
: raise
Kata kunci mencetuskan pengecualian secara programatik:
raise
def check_age(age): if age < 0: raise ValueError("Age cannot be negative."):
blok klausa blok Kumpulan Pengecualian ( untuk menguruskan pelbagai pengecualian. Pengecualian yang ditakrifkan pengguna:
: Kesimpulan:
, else
hanya melaksanakan jika tiada pengecualian berlaku di blok try
: try:
print(3/0)
except ZeroDivisionError:
print("Division by zero error!")
finally
: finally
selalu dilaksanakan, tanpa mengira pengecualian, untuk pembersihan: try:
number = 'one'
print(number + 1)
except TypeError:
print("Type mismatch!")
except NameError:
print("Variable undefined!")
ExceptionGroup
ExceptionGroup
Menyediakan pengendalian berbutir pengecualian individu dalam kumpulan: except*
try:
# ... some code ...
except TypeError:
# ... handle TypeError ...
except: # Catches all other exceptions
print("An unexpected error occurred.")
Exception
def check_age(age):
if age < 0:
raise ValueError("Age cannot be negative.")
try
, except
, else
, dan finally
memberi kuasa kepada pemaju untuk mewujudkan perisian yang teguh dan toleran. Ingatlah untuk mengendalikan pengecualian secara khusus di mana mungkin untuk debugging dan penyelenggaraan yang lebih mudah. ExceptionGroup
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pengendalian Pengecualian Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

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.


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

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.