Python 請求模組中的Try/Except 錯誤處理
在Python 中使用Requests 模組是處理API 呼叫和HTTP 請求的便捷方法。當請求執行期間發生錯誤時,必須有強大的錯誤處理能力。
此程式碼正確嗎?
try: r = requests.get(url, params={'s': thing}) except requests.ConnectionError, e: print(e)
此程式碼嘗試透過處理 ConnectionError 異常來僅擷取與連線相關的錯誤。但是,這並沒有涵蓋 Requests 模組可能遇到的所有可能的錯誤場景。
建構錯誤處理的更好方法
為了確保處理所有潛在的錯誤,建議捕獲基異常類requests.exceptions.RequestException 而不是特定異常,例如ConnectionError .
try: r = requests.get(url, params={'s': thing}) except requests.exceptions.RequestException as e: # This is the correct syntax raise SystemExit(e)
或者,您可以單獨處理特定的異常並相應地採取不同的操作。例如,您可以以不同於連線錯誤的方式處理逾時。
try: r = requests.get(url, params={'s': thing}) except requests.exceptions.Timeout: # Maybe set up for a retry, or continue in a retry loop except requests.exceptions.TooManyRedirects: # Tell the user their URL was bad and try a different one except requests.exceptions.RequestException as e: # catastrophic error. bail. raise SystemExit(e)
捕捉 HTTP 錯誤
如果您希望引發 HTTP 錯誤(例如 401 Unauthorized)的異常,你可以使用 Response.raise_for_status() 方法。
try: r = requests.get('http://www.google.com/nothere') r.raise_for_status() except requests.exceptions.HTTPError as err: raise SystemExit(err)
徹底處理異常並根據錯誤類型自訂行為,您可以確保您的程式碼在 HTTP 請求期間正確回應錯誤和使用者輸入。
以上是如何有效處理Python請求模組中的錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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