Comment lever efficacement des exceptions en Python ?
Lèvement d'exceptions en Python
En Python, les exceptions servent à signaler des erreurs ou des conditions exceptionnelles lors de l'exécution d'un programme. Pour déclencher manuellement une exception, l'instruction raise est utilisée.
Lèvement manuel d'exceptions
Pour déclencher une exception, utilisez le constructeur de la classe Exception spécifique qui décrit le mieux votre problème. Par exemple :
raise ValueError('A very specific bad thing happened.')
Cela vous permet de fournir un message d'erreur personnalisé qui facilite l'identification du coupable.
Évitement des exceptions génériques
S'abstenir de générer des exceptions génériques Des exceptions comme Exception. Celles-ci deviennent difficiles à détecter car vous devrez également détecter toutes les exceptions sous-classées et plus spécifiques.
Bonnes pratiques : l'instruction raise
Utilisez l'instruction raise avec le constructeur d'exception le plus spécifique qui correspond à votre situation. Vous pouvez également transmettre des arguments au constructeur :
raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz')
Ces arguments peuvent être récupérés à l'aide de l'attribut args de l'objet Exception.
Bonnes pratiques : la clause except
Lors de la gestion des exceptions, vous souhaiterez peut-être enregistrer des erreurs spécifiques et les relancer. Préservez la trace de la pile en utilisant une instruction de relance nue :
logger = logging.getLogger(__name__) try: do_something_in_app_that_breaks_easily() except AppError as error: logger.error(error) raise # just this! # raise AppError # Don't do this, you'll lose the stack trace!
Modification des erreurs : faites preuve de prudence
Bien qu'il soit possible de modifier les erreurs à l'aide de sys.exc_info(), préférez une simple augmentation pour préserver la trace de la pile. Cela peut être particulièrement problématique lors de l'utilisation du threading, car vous risquez de capturer un mauvais traçage.
Chaînage des exceptions (Python 3 uniquement)
Dans Python 3, vous pouvez chaîner des exceptions pour préserver les traçages :
raise RuntimeError('specific message') from error
Méthodes obsolètes
Évitez les méthodes suivantes car elles peuvent détecter et masquer silencieusement les erreurs ou même lève silencieusement la mauvaise exception :
raise ValueError, 'message' # Deprecated raise 'message' # Seriously wrong, don't do this
Exemple d'utilisation
Un exemple de levée d'une exception pour une utilisation incorrecte de l'API :
def api_func(foo): '''foo should be either 'baz' or 'bar'. returns something very useful.''' if foo not in _ALLOWED_ARGS: raise ValueError('{foo} wrong, use "baz" or "bar"'.format(foo=repr(foo)))
Création de types d'erreur personnalisés
Vous pouvez définir des types d'erreur personnalisés pour indiquer des erreurs spécifiques liées à l'application :
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
