


Nota Pembangunan Python: Amalan Terbaik untuk Mengendalikan Pengecualian dan Ralat
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan ramai pembangun suka menggunakannya untuk membina pelbagai aplikasi. Tetapi dalam proses pembangunan, pengendalian ralat dan pengecualian adalah sangat kritikal, yang juga merupakan salah satu spesifikasi pengaturcaraan yang paling asas. Dalam artikel ini, kami akan berkongsi beberapa amalan terbaik untuk mengendalikan pengecualian dan ralat dalam pembangunan Python.
1. Fahami pengecualian
Pengecualian merujuk kepada ralat yang berlaku semasa pelaksanaan program dan menyebabkan program gagal berfungsi dengan baik. Dalam Python, pengecualian boleh ditangkap dan dikendalikan melalui pernyataan try
dan except
. try
和except
语句来捕获和处理。
例如:
try: # Some code except Exception as error: # Handle the error
这里,try
语句包含可能会引发异常的代码,如果代码成功执行,则不会发生任何事情。但是,如果出现异常,则会转到except
语句,捕获异常并通过as
关键字将其指定为一个变量,以便在处理异常时可以使用该变量。
二、使用更具体的异常类型
在捕获异常时,使用更具体的异常类型有助于更好地理解错误或异常发生的原因,并便于处理错误。例如,如果我们想要读取一个不存在的文件,可以这样使用:
try: with open('file.txt') as f: content = f.read() except FileNotFoundError: print('File not found')
这里,FileNotFoundError
是一个更具体的异常类型,用于表示指定的文件不存在。Python还提供了许多其他异常类型,您可以根据您的需要选择使用哪些异常类型。
三、使用finally
语句
finally
语句用于在try
语句块中的代码执行结束后执行某些代码,无论代码是否引发异常。这是一个非常有用的功能,因为它允许我们清理资源,以确保我们的代码在结束时处于正确状态。
例如,假设我们需要连接到一个远程服务器并执行一些操作:
try: # Connect to the server # Do some work except: # Handle the error finally: # Close the connection to the server
在这个例子中,无论try
和except
语句中的代码是否成功执行,都会执行finally
语句,并关闭服务器的连接。
四、打印有用的错误消息
在处理异常和错误时,打印有用的错误消息非常重要。错误消息应该清楚明确地描述错误或异常发生的原因,并指导用户解决它们。
例如:
try: # Some code except Exception as error: print('An error occurred:', error)
这里,print
语句打印了一个包含错误信息的字符串和发生异常的类型。这样做可以帮助您更好地理解错误的原因,并为解决问题提供有用的线索。
五、避免捕获所有异常
虽然捕获所有异常可能听起来很有吸引力,但尽可能地捕获所有异常实际上是非常危险和不安全的。捕获所有异常可能会掩盖程序中的真实错误,并由于未想到的代码行为而导致程序长时间运行或完全崩溃。
因此,建议只捕获那些你已经准备好处理的异常。在捕获异常时,您应该遵循EAFP
(Easier to Ask for Forgiveness than Permission
rrreee
Di sini, pernyataantry
mengandungi kod yang mungkin membuang pengecualian, jika kod tersebut berjaya dilaksanakan, tiada apa yang akan berlaku. Walau bagaimanapun, jika pengecualian berlaku, ia pergi ke pernyataan except
, menangkap pengecualian dan menetapkannya sebagai pembolehubah melalui kata kunci as
supaya ia boleh digunakan semasa mengendalikan pengecualian. 2. Gunakan jenis pengecualian yang lebih spesifik🎜🎜Apabila menangkap pengecualian, menggunakan jenis pengecualian yang lebih khusus membantu memahami punca ralat atau pengecualian dengan lebih baik dan memudahkan untuk mengendalikan ralat. Sebagai contoh, jika kita ingin membaca fail yang tidak wujud, kita boleh menggunakannya seperti ini: 🎜rrreee🎜Di sini, FileNotFoundError
ialah jenis pengecualian yang lebih khusus digunakan untuk menunjukkan bahawa fail yang ditentukan tidak wujud. Python juga menyediakan banyak jenis pengecualian lain, dan anda boleh memilih yang mana untuk digunakan berdasarkan keperluan anda. 🎜🎜3 Gunakan pernyataan finally
🎜🎜 Pernyataan finally
digunakan untuk melaksanakan kod tertentu selepas kod dalam blok pernyataan try
dilaksanakan. , tanpa mengira Sama ada kod itu membuang pengecualian. Ini adalah ciri yang sangat berguna kerana ia membolehkan kami membersihkan sumber untuk memastikan kod kami berada dalam keadaan yang betul pada penghujungnya. 🎜🎜Sebagai contoh, katakan kita perlu menyambung ke pelayan jauh dan melakukan beberapa operasi: 🎜rrreee🎜Dalam contoh ini, sama ada kod dalam pernyataan try
dan except
adalah dilaksanakan dengan jayanya , pernyataan akhirnya
akan dilaksanakan dan sambungan pelayan akan ditutup. 🎜🎜4. Cetak mesej ralat yang berguna🎜🎜Apabila mengendalikan pengecualian dan ralat, adalah sangat penting untuk mencetak mesej ralat yang berguna. Mesej ralat hendaklah dengan jelas dan jelas menerangkan sebab ralat atau pengecualian itu berlaku dan membimbing pengguna dalam menyelesaikannya. 🎜🎜Contohnya: 🎜rrreee🎜Di sini, pernyataan EAFP
(Easier to Ask for Forgiveness than Permission
), yang bermaksud anda harus cuba melaksanakan kod tersebut dan bukannya menyemak sebelum melaksanakan sama ada ia dilaksanakan dengan jayanya. Jika kod tersebut berjaya dilaksanakan, tiada pengubahsuaian diperlukan, tetapi jika pelaksanaan gagal, pengecualian yang sepadan boleh ditangkap dan tindakan sewajarnya diambil. 🎜🎜Kesimpulan🎜🎜Di atas adalah amalan terbaik untuk mengendalikan pengecualian dan ralat dalam pembangunan Python. Mengikuti amalan terbaik ini boleh membantu anda menulis kod yang lebih baik dan membantu anda menjejak dan menyelesaikan ralat dengan lebih mudah. Ramai pembangun tidak memahami peraturan asas apabila mengendalikan pengecualian dan ralat, yang membawa kepada banyak ralat peringkat rendah dan ranap perisian. Jadi pastikan anda mengendalikan pengecualian dan ralat dengan berhati-hati dan ikuti amalan terbaik untuk memastikan aplikasi Python anda sentiasa kekal sihat dan selamat. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Nota Pembangunan Python: Amalan Terbaik untuk Mengendalikan Pengecualian dan Ralat. 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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa