cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPanduan Pengendalian Pengecualian Python

A Guide to Python Exception Handling

Artikel ini meneroka mekanisme pengendalian pengecualian Python, aspek penting pengaturcaraan yang mantap. Kami akan mengkaji perbezaan antara kesilapan dan pengecualian sintaks, dan bagaimana untuk menguruskan ralat runtime dengan anggun untuk mencegah kemalangan program.

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. Blok except mengandungi kod yang berpotensi bermasalah, manakala try 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 Python NameError, memenuhi keperluan aplikasi tertentu. Exception Klausa
  • dan else meningkatkan pengendalian pengecualian. Blok finally dilaksanakan jika tiada pengecualian berlaku dalam blok else. Blok try 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*
pengendalian pengecualian python secara terperinci:

Python menggunakan

dan

untuk menguruskan pengecualian. Blok try menyertakan kod yang mungkin menimbulkan pengecualian. except blok menangkap dan mengendalikan pengecualian tertentu. try except

Contoh:

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

klausa
def check_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("Age cannot be negative.")
:

blok else hanya melaksanakan jika tiada pengecualian berlaku di blok try:

try:
    print(3/0)
except ZeroDivisionError:
    print("Division by zero error!")

klausa finally:

blok finally selalu dilaksanakan, tanpa mengira pengecualian, untuk pembersihan:

try:
    number = 'one'
    print(number + 1)
except TypeError:
    print("Type mismatch!")
except NameError:
    print("Variable undefined!")

Kumpulan Pengecualian (): ExceptionGroup

Python 3.11 diperkenalkan

untuk menguruskan pelbagai pengecualian. 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.")

Pengecualian yang ditakrifkan pengguna:

Buat pengecualian tersuai dengan mewarisi dari kelas

: Exception

def check_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("Age cannot be negative.")

Kesimpulan:

Pengendalian pengecualian yang berkesan adalah penting untuk membina aplikasi python yang boleh dipercayai. Memahami nuansa

, 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!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

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 untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SecLists

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

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat

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

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.