Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Entwicklung von Python-Standardausnahmen

Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Entwicklung von Python-Standardausnahmen

Mar 28, 2017 pm 04:28 PM
python

在我们编写脚本或者进行软件开发过程中总会遇见很多的异常和错误,而python里面有两个非常重要的功能,能够很好的处理异常和任何意外错误,这两个功能就是异常处理和断言。

异常处理:主要包含语法错误和其他的标准异常,标准异常介绍如下表。

    断言:断言是一种理智检查,当程序的测试完成,你可以打开或关闭。断言的最简单的方法就是把它比作 raise-if 语句 (或者更准确,加 raise-if-not 声明). 一个表达式进行测试,如果结果出现 false,将引发异常。断言是由 assert 语句,在Python中新的关键字,在Python1.5版本中引入使用的关键字。

程序员常常放置断言来检查输入的有效,或在一个函数调用后检查有效的输出。

一、标准异常表

Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Entwicklung von Python-Standardausnahmen

异常示例:

1、FileNotFoundError
尝试打开文d:\\openstack.txt文件由于文件不存在就会报出FIleNotFoundError:
f=open("d:\\openstack.txt")
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
    f=open("d:\\openstack.txt")
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'd:\\openstack.txt'
 
2、ZeroDivisionError
除法运算或取模运算中,除数为零的情况
 >>> 5/0
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
    5/0
ZeroDivisionError: division by zero
3、ImportError
一般是在导入模块时,由于模块不存在等原因导致报错
>>> import  wwww
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
    import  wwww
ImportError: No module named 'wwww'
4、ValueError
 一般是由于传入参数的数据类型错误引起报错。
 >>> a="sterc"
>>> int(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell>", line 1, in <module>
    int(a)
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'sterc'
>>></module></pyshell></module></pyshell></module></pyshell></module></pyshell>
Nach dem Login kopieren

二、异常处理

  python中包含两种异常处理语句,可以使用try...except...finally或者try...except..else语句来处理异常,接下来简单的介绍两种语句的语法以及两者的区别:

try语句原理:

首先,执行try子句(在关键字try和关键字except之间的语句)

如果没有异常发生,忽略except子句,try子句执行后结束。

如果在执行try子句的过程中发生了异常,那么try子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符,那么对应的except子句将被执行。最后执行 try 语句之后的代码。

如果一个异常没有与任何的except匹配,那么这个异常将会传递给上层的try中。

一个 try 语句可能包含多个except子句,分别来处理不同的特定的异常。最多只有一个分支会被执行。

处理程序将只针对对应的try子句中的异常进行处理,而不是其他的 try 的处理程序中的异常。

一个except子句可以同时处理多个异常,这些异常将被放在一个括号里成为一个元组。

try...except..else语法:

try:
   You do your operations here
   ......................
except ExceptionI:
   If there is ExceptionI, then execute this block.
except ExceptionII:
   If there is ExceptionII, then execute this block.
   ......................
else:
   If there is no exception then execute this block. 
    
单个 try 语句可以有多个except语句。 当 try 块包含可能抛出不同类型的异常声明这是有用的
也可以提供一个通用的 except 子句来处理异常(不提倡)
except子句后,可以包括 else 子句。 如果代码在try:块不引发异常则代码在 else 块执行
else是可以正常运行部存在异常的代码,这不需要 try: 块的保护
  try:
   fh = open("testfile", "w+")
   fh.write("This is my test file for exception handling!!")
except IOError:
   print ("Error: can\'t find file or read data")
else:
   print ("Written content in the file successfully")
   fh.close()
   
  正常执行后就会生成testfile文件里面的内容为:This is my test file for exception handling!
  而控制台输出结果如下:
  Written content in the file successfully
Nach dem Login kopieren

用except子句处理多个异常

刚才我们的示例是处理了一个类型的异常,而except可以处理多个类型的异常例如

except(ValueError,ImportError,RuntimeError)这是可以将多个类型的标准错误写成一个元组,但是做个类型容易造成我们队类型的报错分析难度大。

try:
   fh = open("testfile", "r")
   fh.write("This is my test file for exception handling!!")
except (ValueError,ImportError,RuntimeError):
   print ("Error: can\'t find file or read data")
else:
   print ("Written content in the file successfully")
   fh.close()
  结果:
  Error: can't find file or read data  #这里没有报出是那个类型的标准错误。
Nach dem Login kopieren

try-finally子句:

    使用 try: 块. finally 块是必须执行,而不管 try 块是否引发异常或没有。try-finally 语句的语法是这样的。

try:
   You do your operations here;
   ......................
   Due to any exception, this may be skipped.
Nach dem Login kopieren
except ExceptionI:
   If there is ExceptionI, then execute this block.
except ExceptionII:
   If there is ExceptionII, then execute this block.
Nach dem Login kopieren

finally:

   This would always be executed.
Nach dem Login kopieren

 try...except...finally无论try块能否正常的执行,finally是一定会执行的模块。

try:
   fh = open("testfile", "r")
   fh.write("This is my test file for exception handling!!")
except (ValueError,ImportError,RuntimeError):
   print ("Error: can\'t find file or read data")
finally:
   print ("Written content in the file successfully")
   fh.close() #关闭文件
  结果:文件中没有写入内容,
  控制台输出以下内容:
Error: can't find file or read data
Written content in the file successfully
Nach dem Login kopieren

引发异常

可以通过使用 raise 语句触发几个方面的异常。对于 raise 语句的一般语法如下。

语法

raise [Exception [, args [, traceback]]]

这里,Exception 是异常的类型(例如,NameError)argument 为异常的参数值。该参数是可选的;如果没有提供,异常的参数是None。

最后一个参数 traceback,也可选的(实践中很少使用),并且如果存在的话,是用于异常的回溯对象。

示例

异常可以是一个字符串,一个类或一个对象。大多数Python的异常核心是触发类异常,使用类的一个实例参数的异常。定义新的异常是很容易的,可以按如下做法  -

def functionName( level ):
    if level <p style="text-align: left;">注意:为了捕捉异常,一个“except”语句必须是指出抛出类对象异常或简单的字符串异常。例如,捕获异常上面,我们必须编写 except 子句如下 -</p><pre class="brush:php;toolbar:false">try:
   Business Logic here...
except Exception as e:
   Exception handling here using e.args...
else:
   Rest of the code here...
Nach dem Login kopieren

下面的例子说明如何使用触发异常:

#!/usr/bin/python3
def functionName( level ):
    if level <p style="text-align: left;">这将产生以下结果</p><p style="text-align: left;">error in level argument -10</p><p style="text-align: left;">用户定义的异常</p><p style="text-align: left;">Python中,还可以通过内置的异常标准的派生类来创建自己的异常。</p><p style="text-align: left;">这里是关于 RuntimeError 的一个例子。这里一个类被创建,它是 RuntimeError 的子类。当需要时,一个异常可以捕获用来显示更具体的信息,这非常有用。</p><p style="text-align: left;">在try块,用户定义的异常将引发,并夹在 except 块中。 变量e是用来创建网络错误 Networkerror 类的实例。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">class Networkerror(RuntimeError):
   def __init__(self, arg):
      self.args = arg
Nach dem Login kopieren

所以上面的类定义后,可以引发异常如下 -

try:
   raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror,e:
   print e.args
Nach dem Login kopieren

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZusammenfassung der Erfahrungen bei der Entwicklung von Python-Standardausnahmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Crossplay haben?
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Miniopen CentOS -Kompatibilität Miniopen CentOS -Kompatibilität Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles