


Du débutant à la maîtrise : le guide ultime de la gestion des exceptions en Python
1. Bases de la gestion des exceptions Python
- Qu'est-ce qu'une exception ?
Les exceptions sont des erreurs ou des situations inattendues qui se produisent lors de l'exécution du programme. Les exceptions peuvent être provoquées par de nombreuses raisons, telles que des erreurs de syntaxe, des erreurs d'exécution, des erreurs de ressources, etc.
- Type d'exception
python a une variété de types d'exceptions intégrés, les plus courants sont :
- SyntaxError : erreur de syntaxe, existe généralement lorsque le code est écrit.
- NameError : l'erreur de nom fait référence à un nom non défini utilisé dans le programme.
- TypeError : l'erreur de type fait référence au type incorrect utilisé dans le programme.
- ValueError : L'erreur de valeur fait référence à l'utilisation de valeurs inappropriées dans le programme.
- ZeroDivisionError : L'erreur de division par zéro fait référence à un programme qui tente de diviser un nombre par zéro.
- IndexError : Index erreur fait référence à un index incorrect utilisé dans le programme.
- KeyError : une erreur de clé signifie qu'une clé inexistante est utilisée dans le programme.
- Détecter les exceptions
Afin de gérer les exceptions, nous devons utiliser des instructions try-sauf pour intercepter les exceptions. La syntaxe de base de l'instruction try-sauf est la suivante :
try: # 要执行的代码 except Exception as e: # 捕获异常后的处理代码
- Gestion des exceptions
Après avoir détecté l'exception, nous pouvons utiliser différentes méthodes pour gérer l'exception. Les méthodes courantes sont :
- Imprimer les informations d'exception : utilisez la fonction print() pour afficher les informations d'exception sur la console.
- Enregistrer les informations d'exception : utilisez le module de journalisation pour enregistrer les informations d'exception dans le fichier log.
- Relancer les exceptions : utilisez le mot-clé raise pour relancer les exceptions afin de continuer à gérer les exceptions à un niveau supérieur.
- Exception levée
Dans certains cas, nous devons lancer activement des exceptions afin de terminer le programme ou de passer à un autre code à un moment spécifique du programme. Des exceptions peuvent être levées à l'aide du mot-clé raise.
2. Compétences avancées en matière de gestion des exceptions Python
- Utilisez la clause finale
La clause finale est une clause facultative de l'instruction try-sauf qui est exécutée après l'exécution des clauses try et except. La clause final est exécutée indépendamment du fait qu'une exception se produise ou non. La clause finale est généralement utilisée pour libérer des ressources ou effectuer un travail de nettoyage.
- Utiliser des exceptions personnalisées
Dans certains cas, nous devrons peut-être définir nos propres types d'exceptions. Nous pouvons définir des exceptions personnalisées en héritant de la classe Exception. Les exceptions personnalisées nous donnent plus de contrôle sur la façon dont les exceptions sont gérées.
- Utiliser la chaîne d'exceptions
La chaîne d'exception signifie qu'une exception est causée par une autre exception. Les chaînes d'exceptions peuvent nous aider à mieux suivre la source des exceptions.
- Utiliser le gestionnaire de contexte
Un gestionnaire de contexte est un mécanisme capable de gérer automatiquement les ressources. Les gestionnaires de contexte nous aident à éviter d'oublier de libérer des ressources.
3. Meilleures pratiques pour la gestion des exceptions Python
- Attrapez toutes les exceptions
Lors de l'écriture du code, nous devons essayer d'intercepter toutes les exceptions afin de pouvoir les gérer de manière appropriée lorsqu'une exception se produit dans le programme.
- Utilisez le type d'exception correct
Lors du lancement d'exceptions, nous devons utiliser le type d'exception correct. Le type d'exception correct peut nous aider à mieux localiser et résoudre les problèmes.
- Fournir des informations utiles sur les exceptions
Lorsqu'une exception est levée, nous devons fournir des informations utiles sur l'exception pour aider les développeurs à localiser et à résoudre rapidement le problème.
- Utilisez le module de journalisation pour enregistrer les informations d'exception
Dans un environnement de production, nous devons utiliser le module de journalisation pour enregistrer les informations d'exception dans un fichier journal. Cela nous aide à localiser et à résoudre les problèmes rapidement.
- Écrire des testsunitaires
Les tests unitaires peuvent nous aider à détecter les erreurs et les exceptions dans le code. En écrivant des tests unitaires, nous pouvons garantir que notre code fonctionne correctement dans diverses circonstances. 🎜
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Ce tutoriel s'appuie sur l'introduction précédente à la belle soupe, en se concentrant sur la manipulation de Dom au-delà de la simple navigation sur les arbres. Nous explorerons des méthodes et techniques de recherche efficaces pour modifier la structure HTML. Une méthode de recherche DOM commune est ex

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.
