


Bagaimanakah Saya Meningkatkan Pengecualian dengan Berkesan dalam 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.')
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')
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!
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
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
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)))
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'''
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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 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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.

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
