


Terangkan bagaimana pengendalian pengecualian Python berfungsi. Bagaimana anda boleh membuat pengecualian tersuai?
Mekanisme pengendalian pengecualian Python direka untuk mengendalikan kesilapan atau peristiwa yang tidak dijangka dengan anggun semasa pelaksanaan program. Pembinaan utama untuk pengendalian pengecualian di Python adalah blok try-except
. Inilah cara ia berfungsi:
- Cuba Blok: Kod yang mungkin menimbulkan pengecualian disertakan dalam blok
try
. - Kecuali Blok: Jika pengecualian dibangkitkan dalam blok
try
, kawalan segera dipindahkan ke blokexcept
yang mengendalikan pengecualian. Python membolehkan pelbagaiexcept
blok untuk mengendalikan pelbagai jenis pengecualian. - Blok lain (pilihan): Blok
else
boleh digunakan untuk melaksanakan kod apabila tiada pengecualian dibangkitkan di bloktry
. - Akhirnya Blok (Pilihan): Blok
finally
dilaksanakan tanpa mengira sama ada pengecualian berlaku atau tidak, sering digunakan untuk tindakan pembersihan.
Contoh:
<code class="python">try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("Cannot divide by zero!") else: print("Division successful") finally: print("Execution completed")</code>
Untuk membuat pengecualian tersuai di Python, anda boleh menentukan kelas baru yang mewarisi dari kelas Exception
terbina dalam atau mana-mana subkelasnya. Inilah cara melakukannya:
- Tentukan kelas pengecualian tersuai: Buat kelas baru yang mewarisi dari
Exception
atau kelas pengecualian yang lebih spesifik. - Melaksanakan fungsi tambahan (pilihan): Anda boleh menambah atribut atau kaedah untuk pengecualian tersuai anda untuk memberikan maklumat yang lebih terperinci mengenai ralat tersebut.
Contoh membuat pengecualian tersuai:
<code class="python">class CustomError(Exception): """A custom exception class""" def __init__(self, message, error_code): self.message = message self.error_code = error_code super().__init__(f"{self.message} (Error Code: {self.error_code})") try: raise CustomError("Something went wrong", 500) except CustomError as e: print(e)</code>
Apakah faedah menggunakan pengecualian tersuai di Python?
Menggunakan pengecualian tersuai di Python menawarkan beberapa faedah:
- Pembacaan kod yang lebih baik: Pengecualian adat Jelaskan apa jenis ralat yang telah berlaku, menjadikan kod lebih mudah dibaca dan jelas.
- Pengendalian ralat yang lebih baik: Mereka membenarkan pengendalian ralat yang lebih spesifik dan disasarkan, membolehkan anda menangkap dan mengendalikan pelbagai jenis kesilapan yang berbeza.
- Debugging yang dipertingkatkan: Pengecualian tersuai boleh merangkumi maklumat tambahan mengenai ralat (seperti kod ralat atau mesej), yang dapat membantu dengan debugging dan penyelesaian masalah dengan ketara.
- Pengekalkan: Dengan menggunakan pengecualian tersuai, anda boleh merangkumi logik pengendalian ralat dalam kelas pengecualian itu sendiri, yang boleh menjadikan kod anda lebih mudah untuk mengekalkan dan mengubah suai.
- Kejelasan Semantik: Pengecualian adat dapat menyampaikan konteks khusus kesilapan, menjadikannya lebih mudah bagi pemaju untuk memahami dan memperbaiki isu -isu.
Bagaimanakah pengendalian pengecualian dapat meningkatkan keteguhan program Python?
Pengendalian pengecualian dapat meningkatkan keteguhan program Python dalam beberapa cara:
- Pengurusan ralat: Ia membolehkan program ini mengendalikan kesilapan dan keadaan yang tidak dijangka tanpa terhempas. Ini bermakna program ini boleh terus berjalan atau gagal dengan anggun, memaklumkan pengguna tentang apa yang salah.
- Pengurusan Sumber: Menggunakan Blok
finally
memastikan bahawa sumber seperti pemegang fail atau sambungan rangkaian ditutup dengan betul, walaupun ralat berlaku, yang menghalang kebocoran sumber. - Pengalaman Pengguna: Pengendalian pengecualian dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan memberikan mesej ralat yang jelas dan bermakna, membantu pengguna memahami apa yang salah dan apa yang dapat mereka lakukan.
- Modulariti kod: Dengan memusatkan logik pengendalian ralat, anda boleh membuat kod anda lebih modular dan lebih mudah untuk dikekalkan. Ini amat berguna dalam projek besar di mana kesilapan perlu dikendalikan secara konsisten merentasi permohonan.
- Kestabilan: Pengendalian pengecualian boleh membantu mengasingkan kesilapan ke bahagian tertentu kod, mencegah kesilapan tunggal daripada menurunkan keseluruhan permohonan.
Apakah beberapa pengecualian terbina dalam Python dan kegunaan mereka?
Python termasuk pelbagai pengecualian terbina dalam yang digunakan untuk mengendalikan senario ralat biasa. Berikut adalah beberapa yang paling biasa:
-
SyntaxError: Dibesarkan apabila parser menemui ralat sintaks. Pengecualian ini membantu dalam mengenal pasti isu sintaks dalam kod.
<code class="python">try: eval("print 'Hello, World!'") # Syntax error in Python 3 except SyntaxError as e: print(e)</code>
-
TypeError: Dibesarkan apabila operasi atau fungsi digunakan pada objek jenis yang tidak sesuai.
<code class="python">try: result = "a string" 123 except TypeError as e: print(e)</code>
-
ValueError: Dibesarkan apabila fungsi menerima hujah jenis yang betul tetapi nilai yang tidak sesuai.
<code class="python">try: int("not a number") except ValueError as e: print(e)</code>
-
IndexError: Dibesarkan apabila subskrip urutan berada di luar jangkauan.
<code class="python">try: my_list = [1, 2, 3] print(my_list[10]) except IndexError as e: print(e)</code>
-
KeyError: Dibesarkan apabila kunci kamus tidak dijumpai.
<code class="python">try: my_dict = {"a": 1, "b": 2} print(my_dict["c"]) except KeyError as e: print(e)</code>
-
ZerodivisionError: Dibesarkan apabila hujah kedua pembahagian atau operasi modulo adalah sifar.
<code class="python">try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: print(e)</code>
Pengecualian terbina dalam ini membantu pemaju mengendalikan kesilapan biasa dengan cekap dan menjadikan kod mereka lebih mantap dan tahan ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Terangkan bagaimana pengendalian pengecualian Python berfungsi. Bagaimana anda boleh membuat pengecualian tersuai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

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.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual