백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 올리기와 올리기의 차이 올리기 e

올리기와 올리기의 차이 올리기 e

Oct 30, 2024 am 03:04 AM

Python에서 예외를 처리할 때 오류를 다시 발생시켜야 하는 시나리오에 직면하는 것이 일반적입니다. 이를 수행하는 두 가지 기본 방법이 있습니다: 올리기 및 올리기 e. 언뜻 보기에는 유사해 보일 수 있지만 이 두 가지 형식은 추적을 다르게 처리하여 오류가 기록되는 방식과 궁극적으로 디버깅이 수행되는 방식에 영향을 미칩니다. 이 게시물에서는 raise와 raise e의 차이점을 분석하고 더 명확하고 유지 관리가 용이한 오류 처리를 위해 각각을 언제 사용해야 하는지 논의하겠습니다.

Raising the Difference Between raise and raise e


예외 처리의 기본

차이점을 살펴보기 전에 Python에서 예외 처리가 어떻게 작동하는지 요약해 보겠습니다. try 블록 내에서 오류가 발생하면 코드는 예외 블록으로 점프하여 오류를 정상적으로 처리하거나 추가 처리를 위해 다시 발생시킬 수 있습니다. 때로는 오류를 잡아서 어떤 작업(예: 로깅)을 한 다음 프로그램의 다른 부분에서 처리하도록 예외를 다시 발생시키는 것이 유용합니다.

try:
    result = 1 / 0  # Division by zero raises a ZeroDivisionError
except ZeroDivisionError as e:
    print("Caught an error!")
    raise  # Re-raises the original exception
로그인 후 복사

이 경우 raise 문은 원래 ZeroDivisionError를 다시 발생시켜 오류가 더 높은 수준의 오류 처리기로 전파되도록 합니다.


올리기 대 올리기 e

중요한 차이점은 다음과 같습니다.

  • raise: 원래 추적을 유지하면서 잡힌 예외를 다시 발생시킵니다.
  • raise e: 잡힌 예외를 다시 발생시키지만 raise e가 호출된 줄부터 시작하도록 역추적을 재설정합니다.

차이가 사소해 보일 수 있지만 역추적 표시 방식과 해석 용이성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

예제 코드

이 차이점을 Python 스크립트로 설명해 보겠습니다.

import traceback

def raise_exception_with_raise():
    try:
        result = 1 / 0  # This will cause a ZeroDivisionError
    except ZeroDivisionError as e:
        print("Caught an error, re-raising with 'raise'...")
        raise  # Re-raises the original exception with its original traceback

def raise_exception_with_raise_e():
    try:
        result = 1 / 0  # This will cause a ZeroDivisionError
    except ZeroDivisionError as e:
        print("Caught an error, re-raising with 'raise e'...")
        raise e  # Raises the exception with a new traceback

print("======= Using 'raise': =======")
try:
    raise_exception_with_raise()
except ZeroDivisionError as e:
    print("Traceback using 'raise':")
    traceback.print_exc()  # Prints the original traceback

print("\n======= Using 'raise e': =======")
try:
    raise_exception_with_raise_e()
except ZeroDivisionError as e:
    print("Traceback using 'raise e':")
    traceback.print_exc()  # Prints the new traceback
로그인 후 복사

이 예에서 raise_Exception_with_raise 및 raise_Exception_with_raise_e는 모두 0으로 나누기를 시도하여 해당 예외 블록에서 ZeroDivisionError를 포착합니다. 각 접근 방식에서 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다.


출력 분석

인상 사용 :

======= Using 'raise': =======
Caught an error, re-raising with 'raise'...
Traceback using 'raise':
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 19, in <module>
    raise_exception_with_raise()
  File "example.py", line 5, in raise_exception_with_raise
    result = 1 / 0  # This will cause a ZeroDivisionError
ZeroDivisionError: division by zero
로그인 후 복사

이 경우 raise는 추적을 간단하고 직접적으로 유지합니다. 원래 예외가 발생한 줄(raise_Exception_with_raise의 줄 5)에서 시작하여 기본 프로그램 블록에서 최종적으로 처리된 위치까지 올라갑니다. 이 전체 역추적은 원래 호출 스택을 보존하므로 오류를 쉽게 추적할 수 있습니다.

레이즈 e 사용:

======= Using 'raise e': =======
Caught an error, re-raising with 'raise e'...
Traceback using 'raise e':
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 26, in <module>
    raise_exception_with_raise_e()
  File "example.py", line 15, in raise_exception_with_raise_e
    raise e  # Raises the exception with a new traceback
  File "example.py", line 12, in raise_exception_with_raise_e
    result = 1 / 0  # This will cause a ZeroDivisionError
ZeroDivisionError: division by zero
로그인 후 복사

여기서 raise e는 raise e가 호출된 줄(raise_Exception_with_raise_e의 15번 줄)부터 시작하여 트레이스백에 추가 레이어를 보여줍니다. 이렇게 하면 역추적의 시작 지점이 raise e 문으로 재설정되어 잠재적으로 원래 오류 위치가 모호해집니다.

인상과 인상 e를 사용하는 경우

1. 단순성과 명확성을 위해 인상 사용

대부분의 경우 raise는 원래의 역추적을 유지하여 오류가 발생한 정확한 위치를 쉽게 확인할 수 있기 때문에 선호됩니다. 이는 오류를 처리하기 전에 여러 계층으로 전파해야 하는 대규모 애플리케이션에 특히 유용합니다.

2. raise e를 아껴서 사용하세요

오류에 대한 새 컨텍스트를 강조 표시해야 하는 경우와 같이 raise e가 유용할 수 있는 드문 경우가 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 원래 컨텍스트가 새로운 역추적에 의해 부분적으로 모호해지기 때문에 디버깅을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.


결론

예외를 발생시키고 다시 발생시키는 경우 모두 추적을 다르게 처리합니다. 직접 raise 문은 일반적으로 디버깅의 명확성을 유지하기 위한 최선의 선택입니다. 추적을 원래 오류에 최대한 가깝게 유지하기 때문입니다. 대조적으로, raise e는 역추적을 현재 행으로 재설정합니다. 이는 특정 상황에서는 도움이 될 수 있지만 일반적으로 오류의 원인을 식별하기 어렵게 만듭니다. 각 기능을 언제, 어떻게 사용하는지 알면 오류 처리가 더 명확해지고 이해하기 쉬워지며 궁극적으로 더 효과적이게 됩니다.


참고자료

  • Python 오류 및 예외
  • Python 예외 처리: Jerry Ng의 패턴 및 모범 사례

위 내용은 올리기와 올리기의 차이 올리기 e의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

<gum> : Bubble Gum Simulator Infinity- 로얄 키를 얻고 사용하는 방법
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold : Fusion System, 설명
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora : 마녀 트리의 속삭임 - Grappling Hook 잠금 해제 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python vs. C : 주요 차이점 이해 Python vs. C : 주요 차이점 이해 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

See all articles