Jadual Kandungan
Meningkatkan Pengecualian dalam Python
Meningkatkan Pengecualian Secara Manual
Mengelakkan Pengecualian Generik
Amalan Terbaik: Pernyataan kenaikan pangkat
Amalan Terbaik: Klausa kecuali
Mengubah Suai Ralat: Berhati-hati
Perantaian Pengecualian (Python 3 Sahaja)
Kaedah Tidak Digunapakai
Contoh Penggunaan
Mencipta Jenis Ralat Tersuai
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Saya Meningkatkan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?

Bagaimanakah Saya Meningkatkan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?

Dec 15, 2024 pm 05:26 PM

How Do I Effectively Raise Exceptions in Python?

Meningkatkan Pengecualian dalam Python

Dalam Python, pengecualian berfungsi sebagai cara memberi isyarat ralat atau keadaan luar biasa semasa pelaksanaan program. Untuk menaikkan pengecualian secara manual, pernyataan kenaikan digunakan.

Meningkatkan Pengecualian Secara Manual

Untuk menimbulkan pengecualian, gunakan pembina untuk kelas Pengecualian khusus yang paling menggambarkan isu anda. Contohnya:

raise ValueError('A very specific bad thing happened.')
Salin selepas log masuk

Ini membolehkan anda memberikan mesej ralat tersuai yang memudahkan untuk mengenal pasti puncanya.

Mengelakkan Pengecualian Generik

Elakkan daripada menaikkan generik Pengecualian seperti Pengecualian. Ini menjadi sukar untuk ditangkap kerana anda perlu menangkap semua pengecualian subkelas yang lebih khusus juga.

Amalan Terbaik: Pernyataan kenaikan pangkat

Gunakan pernyataan kenaikan pangkat dengan pembina Pengecualian yang paling spesifik yang sesuai dengan keadaan anda. Anda juga boleh menyampaikan argumen kepada pembina:

raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz')
Salin selepas log masuk

Argumen ini boleh diambil menggunakan atribut args objek Pengecualian.

Amalan Terbaik: Klausa kecuali

Apabila mengendalikan pengecualian, anda mungkin ingin merekodkan ralat tertentu dan meningkatkannya semula. Kekalkan surih tindanan dengan menggunakan pernyataan naikkan kosong:

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!
Salin selepas log masuk

Mengubah Suai Ralat: Berhati-hati

Walaupun boleh mengubah suai ralat menggunakan sys.exc_info(), lebih suka kenaikan kosong untuk mengekalkan jejak timbunan. Ini boleh menjadi masalah terutamanya apabila menggunakan benang, kerana anda mungkin menangkap jejak balik yang salah.

Perantaian Pengecualian (Python 3 Sahaja)

Dalam Python 3, anda boleh merantai pengecualian untuk mengekalkan jejak balik:

raise RuntimeError('specific message') from error
Salin selepas log masuk

Kaedah Tidak Digunapakai

Elakkan perkara berikut yang boleh menangkap dan menyembunyikan ralat secara senyap atau bahkan menimbulkan pengecualian yang salah secara senyap:

raise ValueError, 'message'  # Deprecated
raise 'message'  # Seriously wrong, don't do this
Salin selepas log masuk

Contoh Penggunaan

Contoh menaikkan pengecualian untuk penggunaan API yang salah:

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)))
Salin selepas log masuk

Mencipta Jenis Ralat Tersuai

Anda boleh menentukan jenis ralat tersuai untuk menunjukkan berkaitan aplikasi tertentu ralat:

class MyAppLookupError(LookupError):
    '''raise this when there's a lookup error for my app'''
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Meningkatkan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?. 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
1672
14
Tutorial PHP
1277
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