


Wie kann ich benutzerdefinierte Ausnahmen in Python erstellen und behandeln?
Benutzerdefinierte Ausnahmebehandlung in Python
Das Erstellen benutzerdefinierter Ausnahmeklassen in Python ermöglicht es Entwicklern, bestimmte Fehler elegant zu behandeln und zusätzliche Informationen über die Ursache bereitzustellen das Problem.
Benutzerdefinierte Ausnahmedeklaration
In modernem Python Es wird empfohlen, benutzerdefinierte Ausnahmen durch Erweitern der Exception-Klasse zu definieren:
class MyException(Exception): pass
Dieser Ansatz entspricht dem Standard für andere Ausnahmeklassen und stellt sicher, dass alle in der Ausnahme enthaltenen zusätzlichen Attribute für Tools, die die Ausnahme behandeln, zugänglich sind.
Benutzerdefinierte Ausnahmeinitialisierung
Um zusätzliche Daten in der Ausnahme zu speichern, überschreiben Sie die Methode __init__ und übergeben Sie die relevanten Informationen als Parameter:
class ValidationError(Exception): def __init__(self, message, errors): super().__init__(message) self.errors = errors
Auf diese Weise können Sie bei der Behandlung der Ausnahme über e.errors auf die zusätzlichen Daten zugreifen.
Vermeidung von BaseException.message
In Python 2.5 hatte die BaseException-Klasse ein spezielles Attribut message, das die Ausnahmemeldung speicherte. Dieses Attribut ist jedoch in Python 2.6 veraltet und sollte nicht verwendet werden. Stattdessen sollte das Nachrichtenattribut explizit zur benutzerdefinierten Ausnahmeklasse hinzugefügt werden.
Magische Argumente
Das args-Argument im Exception-Konstruktor wird zum Speichern der übergebenen Argumente verwendet die Ausnahme während der Initialisierung. Es wird jedoch nicht empfohlen, Argumente zum Speichern zusätzlicher Daten zu verwenden, da dies verwirrend und inkonsistent mit anderen Ausnahmeklassen sein kann.
Überschreiben von Methoden
Beim Überschreiben von __init__ und __str__ (oder __unicode__ und __repr__ in Python 2) wird häufig empfohlen, ist für einfache benutzerdefinierte Ausnahmen nicht erforderlich. Die bereitgestellten Beispiele zeigen, wie Sie benutzerdefinierte Ausnahmen erstellen, ohne diese Methoden zu überschreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich benutzerdefinierte Ausnahmen in Python erstellen und behandeln?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
