事先说明哦,这不是一篇关于Python异常的全面介绍的文章,这只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和小结性质的文章。什么?你还不知道什么是异常,额...
1.Python异常类
Python是面向对象语言,所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个,大家只要大致扫一眼,有个映像,等到编程的时候,相信大家肯定会不只一次跟他们照面(除非你不用Python了)。
异常 | 描述 |
NameError | 尝试访问一个没有申明的变量 |
ZeroDivisionError | 除数为0 |
SyntaxError | 语法错误 |
IndexError | 索引超出序列范围 |
KeyError | 请求一个不存在的字典关键字 |
IOError | 输入输出错误(比如你要读的文件不存在) |
AttributeError | 尝试访问未知的对象属性 |
ValueError | 传给函数的参数类型不正确,比如给int()函数传入字符串形 |
2.捕获异常
Python完整的捕获异常的语句有点像:
try:
try_suite
except Exception1,Exception2,...,Argument:
exception_suite
...... #other exception block
else:
no_exceptions_detected_suite
finally:
always_execute_suite
额...是不是很复杂?当然,当我们要捕获异常的时候,并不是必须要按照上面那种格式完全写下来,我们可以丢掉else语句,或者finally语句;甚至不要exception语句,而保留finally语句。额,晕了?好吧,下面,我们就来一一说明啦。
2.1.try...except...语句
try_suite不消我说大家也知道,是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键,我们try捕获了代码段try_suite里的异常后,将交给except来处理。
try...except语句最简单的形式如下:
try:
try_suite
except:
exception block
上面except子句不跟任何异常和异常参数,所以无论try捕获了任何异常,都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常,比如说,我们只想处理除零异常,如果其他异常出现,就让其抛出不做处理,该怎么办呢?这个时候,我们就要给except子句传入异常参数啦!那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类(请参考异常类那个表格),表示如果捕获到这类异常,就交给这个except子句来处理。比如:
try:
try_suite
except Exception:
exception block
举个例子:
>>> try:
... res = 2/0
... except ZeroDivisionError:
... print "Error:Divisor must not be zero!"
...
Error:Divisor must not be zero!
看,我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常!那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢?有两种办法,一种是给一个except子句传入多个异常类参数,另外一种是写多个except子句,每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至,这两种用法可以混搭呢!下面我就来举个例子。
try:
floatnum = float(raw_input("Please input a float:"))
intnum = int(floatnum)
print 100/intnum
except ZeroDivisionError:
print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!"
except ValueError:
print "Error:you must input a float num!"
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091
4
上面的例子大家一看都懂,就不再解释了。只要大家明白,我们的except可以处理一种异常,多种异常,甚至所有异常就可以了。
大家可能注意到了,我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西?别着急,听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例(别告诉我你不知到什么是实例),包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说,如果你捕获了一个异常,你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如:
>>> try:
... 1/0
... except ZeroDivisionError,reason:
... pass
...
>>> type(reason)
>>> print reason
integer division or modulo by zero
>>> reason
ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)
>>> reason.__class__
>>> reason.__class__.__doc__
'Second argument to a division or modulo operation was zero.'
>>> reason.__class__.__name__
'ZeroDivisionError'
上面这个例子,我们捕获了除零异常,但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例,通过type就可以看出。
2.2try ... except...else语句
现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法,比如用于条件和循环。放到try语句中,其作用其实也差不多:就是当没有检测到异常的时候,则执行else语句。举个例子大家可能更明白些:
>>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
...
>>> f.close()
2.3 finally子句
finally子句是无论是否检测到异常,都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句,单独使用try...finally,也可以配合except等使用。
例如2.2的例子,如果出现其他异常,无法捕获,程序异常退出,那么文件 f 就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果,但是如果我们把f.close语句放到finally语句中,无论是否有异常,都会正常关闭这个文件,岂不是很 妙
>>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
... finally:
>>> f.close()
大家看到了没,我们上面那个例子竟然用到了try,except,else,finally这四个子句!:-),是不是很有趣?到现在,你就基本上已经学会了如何在Python中捕获常规异常并处理之。
3.两个特殊的处理异常的简便方法
3.1断言(assert)
什么是断言,先看语法:
assert expression[,reason]
其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候,先判断表达式expression,如果表达式为真,则什么都不做;如果表达式不为真,则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。不懂?没关系,举例子!最实在!
>>> assert len('love') == len('like')
>>> assert 1==1
>>> assert 1==2,"1 is not equal 2!"
Traceback (most recent call last):
File "
AssertionError: 1 is not equal 2!
我们可以看到,如果assert后面的表达式为真,则什么都不做,如果不为真,就会抛出AssertionErro异常,而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实,assert异常也可以被try块捕获:
>>> try:
... assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!"
... except AssertionError,reason:
... print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason)
...
AssertionError:1 is not equal 2!
>>> type(reason)
3.2.上下文管理(with语句)
如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源(如文件,数据)的唯一分配,并在任务结束后释放它,那么你就有福了!这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来!语法如下:
with context_expr [as var]:
with_suite
是不是不明白?很正常,举个例子来!
>>> with open('/root/test.py') as f:
... for line in f:
... print line
上面这几行代码干了什么?
(1)打开文件/root/test.py
(2)将文件对象赋值给 f
(3)将文件所有行输出
(4)无论代码中是否出现异常,Python都会为我们关闭这个文件,我们不需要关心这些细节。
这下,是不是明白了,使用with语句来使用这些共享资源,我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句,只有支持上下文管理协议(context management protocol)的对象才可以,那哪些对象支持该协议呢?如下表:
file
decimal.Context
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore
至于什么是上下文管理协议,如果你不只关心怎么用with,以及哪些对象可以使用with,那么我们就不比太关心这个问题:)
4.抛出异常(raise)
如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常,该怎么办呢?raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下:
raise [SomeException [, args [,traceback]]
第一个参数,SomeException必须是一个异常类,或异常类的实例
第二个参数是传递给SomeException的参数,必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。
第三个参数traceback很少用,主要是用来提供一个跟中记录对象(traceback)
下面我们就来举几个例子。
>>> raise NameError
Traceback (most recent call last):
File "
NameError
>>> raise NameError() #异常类的实例
Traceback (most recent call last):
File "
NameError
>>> raise NameError,("There is a name error","in test.py")
Traceback (most recent call last):
File "
>>> raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
>>> raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
其实,我们最常用的还是,只传入第一个参数用来指出异常类型,最多再传入一个元组,用来给出说明信息。如上面第三个例子。
5.异常和sys模块
另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类,异常类的实例,跟中记录对象)
>>> try:
... 1/0
... except:
... import sys
... tuple = sys.exc_info()
...
>>> print tuple
(
>>> for i in tuple:
... print i
...
integer division or modulo by zero #异常类的实例

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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