每个异常都是一 些类的实例,这些实例可以被引发,并且可以用很多种方法进行捕捉,使得程序可以捉住错误并且对其进行处理
>>> 1/0 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> 1/0 ZeropisionError: integer pision or modulo by zero
捕捉异常可以使用try/except语句。
>>> def inputnum(): x=input('Enter the first number: ') y=input('Enter the first number: ') try: print x/y except ZeroDivisionError: print "The second number can't be zero" >>> inputnum() Enter the first number: 10 Enter the first number: 0 The second number can't be zero
raise 触发异常
>>> class Muff: muffled=False def calc(self,expr): try: return eval(expr) except ZeroDivisionError: if self.muffled: print 'Division by zero is illegal' else: raise >>> c=Muff() >>> c.calc(10/2) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#33>", line 1, in <module> c.calc(10/2) File "<pyshell#31>", line 5, in calc return eval(expr) TypeError: eval() arg 1 must be a string or code object >>> c.calc('10/2') >>> c.calc('1/0') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#35>", line 1, in <module> c.calc('1/0') File "<pyshell#31>", line 5, in calc return eval(expr) File "<string>", line 1, in <module> ZeroDivisionError: integer pision or modulo by zero >>> c.muffled=True >>> c.calc('1/0') Division by zero is illegal
多种异常类型
try: x=input('Enter the first number:') y=input('Enter the seconed number:') print x/y except ZeroDivisionError: print "The second number can't be zero!" except TypeError: print "That wasn't a number,was it?"
同时 捕捉多个异常
try: x=input('Enter the first number:') y=input('Enter the seconed number:') print x/y except(ZeroDivisionError,TypeError,NameError): print 'Your numbers were bogus...'
捕捉对象
try: x=input('Enter the first number:') y=input('Enter the seconed number:') print x/y except(ZeroDivisionError,TypeError),e: print e Enter the first number:1 Enter the seconed number:0 integer pision or modulo by zero
捕捉所有异常
try: x=input('Enter the first number:') y=input('Enter the seconed number:') print x/y except: print 'something wrong happened...' Enter the first number: something wrong happened...
以上是关于python中异常的详细说明的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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