1. 異常及其型別
在 python 中,異常是指程式執行過程中遇到的錯誤或問題。異常可以由多種原因引起,包括程式碼中的語法錯誤、運行時錯誤、記憶體錯誤、輸入/輸出錯誤等。 Python 內建了許多異常類別來表示不同的錯誤類型。例如:
- SyntaxError: 程式碼中存在語法錯誤。
- TypeError: 資料類型不符。
- ValueError: 函數或方法的參數不正確。
- IndexError: 清單或元組下標越界。
- KeyError: 字典中不存在指定的鍵。
2. 異常處理語句
Python 中的異常處理語句有三種:try/except/finally。它們可以用來捕獲和處理異常。
- try: try 語句區塊用於執行可能引發例外狀況的程式碼。
- except: except 語句區塊用於擷取和處理例外狀況。
- finally: finally 語句區塊用於在 try/except 語句區塊執行完畢後執行的程式碼。
範例:
try: # 可能会引发异常的代码 except Exception as e: # 捕获并处理异常 print("An exception occurred:", e) finally: # 无论是否发生异常,都会执行的代码 print("Finally block executed.")
3. 捕獲和處理例外狀況
要擷取和處理異常,可以使用 try/except 語句區塊。 try 語句區塊用於執行可能引發異常的程式碼,except 語句區塊用於擷取和處理異常。
範例:
try: # 可能会引发 TypeError 的代码 x = int("abc") except TypeError as e: # 捕获并处理 TypeError 异常 print("TypeError occurred:", e)
4. 拋出例外
可以使用 raise 語句來拋出例外。 raise 語句可以明確地引發一個異常,以便在程式的適當位置捕捉和處理它。
範例:
def divide(a, b): if b == 0: raise ValueError("Cannot divide by zero.") return a / b try: result = divide(10, 0) except ValueError as e: print("ValueError occurred:", e)
5. 自訂異常
Python 讓我們可以自訂異常類,以便為特定的錯誤類型提供更詳細的資訊。自訂異常類別可以繼承自內建的 Exception 類別。
範例:
class MyError(Exception): pass try: # 可能会引发 MyError 的代码 raise MyError("This is a custom error message.") except MyError as e: print("MyError occurred:", e)
總結
Python 異常處理是程式設計中不可或缺的一部分,它可以幫助我們優雅地處理程式碼中的錯誤,避免程式崩潰。本文介紹了 Python 異常處理的基礎知識,並透過示範程式碼展示如何使用它來捕獲和處理異常。
以上是輕鬆玩 Python 異常處理,告別程式碼故障的惡夢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

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。


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