Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menaikkan Perbezaan Antara menaikkan dan menaikkan e

Menaikkan Perbezaan Antara menaikkan dan menaikkan e

Oct 30, 2024 am 03:04 AM

Apabila mengendalikan pengecualian dalam Python, adalah perkara biasa untuk menghadapi senario di mana kita perlu membangkitkan semula ralat. Terdapat dua cara utama untuk melakukan ini: menaikkan dan menaikkan e. Walaupun mereka mungkin kelihatan serupa pada pandangan pertama, kedua-dua borang ini mengendalikan jejak balik secara berbeza, memberi kesan kepada cara ralat dilog dan, akhirnya, cara penyahpepijatan dimainkan. Dalam siaran ini, kami akan membahagikan perbezaan antara menaikkan dan meningkatkan dan membincangkan masa untuk menggunakan setiap satu untuk pengendalian ralat yang lebih jelas dan boleh diselenggara.

Raising the Difference Between raise and raise e


Asas Pengendalian Pengecualian

Sebelum menyelami perbezaan, mari kita imbas semula cara pengendalian pengecualian berfungsi dalam Python. Apabila ralat berlaku dalam blok cuba, kod itu melompat ke blok kecuali, di mana kita boleh mengendalikan ralat dengan anggun atau menaikkannya semula untuk pengendalian selanjutnya. Kadangkala, adalah berguna untuk menangkap ralat, melakukan sesuatu (seperti mengelognya), dan kemudian menaikkan semula pengecualian untuk dikendalikan oleh bahagian lain program.

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

Dalam kes ini, kenyataan kenaikan menaikkan semula ZeroDivisionError yang asal, membenarkan ralat disebarkan sehingga pengendali ralat peringkat lebih tinggi.


menaikkan vs menaikkan e

Berikut ialah perbezaan kritikal:

  • naikkan: Menaikkan semula pengecualian yang ditangkap sambil mengekalkan jejak semula asal.
  • naikkan e: Naikkan semula pengecualian yang ditangkap tetapi menetapkan semula jejak balik untuk bermula dari baris di mana raise e dipanggil.

Perbezaan mungkin kelihatan kecil, tetapi ia boleh memberi kesan ketara pada cara surih kembali dipaparkan dan betapa mudahnya untuk ditafsirkan.

Contoh Kod

Mari kita gambarkan perbezaan ini dengan skrip Python:

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
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, kedua-dua raise_exception_with_raise dan raise_exception_with_raise_e cuba membahagi dengan sifar, menangkap ZeroDivisionError dalam blok kecuali mereka. Mari lihat apa yang berlaku dengan setiap pendekatan.


Analisis Output

Menggunakan kenaikan gaji:

======= 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
Salin selepas log masuk

Dalam kes ini, raise memastikan jejak balik mudah dan terus. Ia bermula pada baris di mana pengecualian asal berlaku (baris 5 dalam raise_exception_with_raise) dan naik ke tempat ia akhirnya dikendalikan dalam blok program utama. Surih balik penuh ini mengekalkan timbunan panggilan asal, yang menjadikan pengesanan ralat menjadi mudah.

Menggunakan raise e:

======= 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
Salin selepas log masuk

Di sini, raise e menunjukkan lapisan tambahan dalam surih belakang, bermula dengan baris raise e dipanggil (baris 15 dalam raise_exception_with_raise_e). Ini menetapkan semula titik permulaan surih kepada kenyataan raise e, yang berpotensi mengaburkan lokasi ralat asal.

Bila hendak menggunakan raise vs. raise e

1. Gunakan kenaikan gaji untuk Kesederhanaan dan Kejelasan

Dalam kebanyakan kes, kenaikan adalah lebih baik kerana ia mengekalkan jejak semula asal, menjadikannya mudah untuk melihat dengan tepat di mana ralat berlaku. Ini amat membantu dalam aplikasi yang lebih besar di mana ralat mungkin perlu menyebarkan beberapa lapisan sebelum ia dikendalikan.

2. Gunakan raise e Berhemat

Terdapat kes yang jarang berlaku di mana kenaikan e mungkin berguna, seperti apabila anda perlu menyerlahkan konteks baharu untuk ralat. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menjadikan penyahpepijatan lebih mencabar, kerana konteks asal sebahagiannya dikaburkan oleh jejak semula baharu.


Kesimpulan

Walaupun kedua-duanya menaikkan dan meningkatkan dan meningkatkan semula pengecualian, mereka mengendalikan jejak balik secara berbeza. Pernyataan kenaikan langsung biasanya merupakan pilihan terbaik untuk mengekalkan kejelasan dalam penyahpepijatan, kerana ia memastikan jejak balik sehampir mungkin dengan ralat asal. Sebaliknya, naikkan dan menetapkan semula jejak semula ke baris semasa, yang boleh membantu dalam konteks tertentu tetapi secara amnya menjadikan asal ralat lebih sukar untuk dikenal pasti. Mengetahui masa dan cara menggunakan setiap satu boleh menjadikan pengendalian ralat anda lebih bersih, lebih mudah difahami dan, akhirnya, lebih berkesan.


Rujukan

  • Ralat dan Pengecualian Python
  • Pengendalian Pengecualian Python: Corak dan Amalan Terbaik oleh Jerry Ng

Atas ialah kandungan terperinci Menaikkan Perbezaan Antara menaikkan dan menaikkan e. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1675
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles