


Gunakan pengendalian pengecualian Python untuk menjadikan kod anda lebih elegan
Dalam python, mekanisme pengendalian pengecualian adalah bahagian yang sangat penting dalam program pembangunan. Ia membantu anda menangkap dan mengendalikan ralat masa jalan untuk mengelakkan ranap program. Pada masa yang sama, mekanisme pengendalian pengecualian juga membolehkan anda menulis kod yang lebih mantap dan boleh dipercayai.
Dalam Python, pengendalian pengecualian terutamanya melalui try-except-finally
语句来实现。其中,try
块包含需要执行的代码,except
块包含捕获异常的代码,finally
blok yang mengandungi kod yang akan dilaksanakan tanpa mengira sama ada pengecualian berlaku atau tidak.
Berikut ialah contoh pengendalian pengecualian mudah:
try: # 执行可能引发异常的代码 result = 1 / 0 except ZeroDivisionError: # 捕获 ZeroDivisionError 异常并执行相应的代码 print("除数不能为零") finally: # 无论是否发生异常,都会执行的代码 print("无论如何都会执行")
Dalam contoh di atas, blok try
块中包含了可能引发 ZeroDivisionError
异常的代码,即除数为零的操作。except
块中包含了捕获 ZeroDivisionError
异常并执行相应的代码,即打印 "除数不能为零"。finally
mengandungi kod yang akan dilaksanakan tanpa mengira sama ada pengecualian berlaku, iaitu cetakan "akan dilaksanakan tanpa mengira".
Apabila kod ini dijalankan, memandangkan pembahagi adalah sifar, blok ZeroDivisionError
异常。此时,程序会跳转到 except
块,执行相应的代码,打印 "除数不能为零"。最后,程序会执行 finally
dinaikkan, percetakan "akan dilaksanakan pula".
Kecuali ZeroDivisionError
异常之外,Python 还提供了许多其他的异常类型。这些异常类型可以帮助你捕获各种不同的错误,如 TypeError
、ValueError
、IndexError
dll.
Berikut adalah beberapa jenis pengecualian yang biasa digunakan:
-
TypeError
: Menunjukkan bahawa jenis parameter yang dihantar ke dalam fungsi adalah tidak betul. -
ValueError
: Menunjukkan bahawa nilai parameter yang dihantar ke dalam fungsi adalah tidak betul. -
IndexError
: Menunjukkan percubaan untuk mengakses indeks yang tidak wujud dalam urutan seperti senarai, tuple atau rentetan. -
KeyError
: Menunjukkan percubaan untuk mengakses kunci yang tidak wujud dalam kamus. -
NameError
: Menunjukkan percubaan untuk menggunakan pembolehubah yang tidak wujud. -
SyntaxError
: Menunjukkan bahawa penghurai Python tidak dapat mengecam kod yang dimasukkan. -
AttributeError
: Menunjukkan percubaan untuk mengakses sifat objek yang tidak wujud.
Dengan menggunakan pengendalian pengecualian, anda boleh menangkap dan mengendalikan pengecualian ini, menghalang ranap program dan menulis kod yang lebih mantap dan boleh dipercayai.
Dalam pembangunan sebenar, anda harus memutuskan sama ada untuk menggunakan pengendalian pengecualian berdasarkan situasi tertentu. Jika sekeping kod mungkin membuang pengecualian, dan anda ingin mengendalikan pengecualian ini dengan cara yang elegan, maka anda harus menggunakan pengendalian pengecualian. Jika tidak, anda boleh mengetepikan pengendalian pengecualian.
Pengendalian pengecualian ialah alat yang sangat berguna yang boleh membantu anda menulis kod yang lebih mantap dan boleh dipercayai. Jika anda masih belum menggunakan pengendalian pengecualian, maka saya amat mengesyorkan agar anda mempelajaricara menggunakannya.
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan pengendalian pengecualian Python untuk menjadikan kod anda lebih elegan. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Tetapan saiz memori Redis perlu mempertimbangkan faktor -faktor berikut: Jumlah data dan trend pertumbuhan: Anggarkan saiz dan kadar pertumbuhan data yang disimpan. Jenis Data: Jenis yang berbeza (seperti senarai, hash) menduduki memori yang berbeza. Dasar caching: cache penuh, cache separa, dan dasar pemisahan mempengaruhi penggunaan memori. Puncak Perniagaan: Tinggalkan memori yang cukup untuk menangani puncak lalu lintas.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

** Parameter teras konfigurasi memori Redis adalah MaxMemory, yang menghadkan jumlah memori yang boleh digunakan oleh Redis. Apabila had ini melebihi, REDIS melaksanakan strategi penghapusan mengikut dasar-dasar MaxMemory, termasuk: noeviction (secara langsung menolak menulis), AllKeys-LRU/Volatile-LRU (dihapuskan oleh LRU), allkeys-rawak-rawak-rawak (dihapuskan oleh penghapusan rawak), dan volatili-volatili-ttl), dan volatili-volatili-ttl (tidak meniru-rawak), dan volatili-ttl (tidak meniminasi volatili), dan volatili-ttl (tidak meniminasi volatili), dan volatili-ttl (tidak meniru-rawak), dan volatili-ttl (eximination-ttl) Parameter lain yang berkaitan termasuk MaxMemory-Samples (kuantiti sampel LRU), RDB-Mampatan

Redis Kegigihan akan mengambil ingatan tambahan, RDB sementara meningkatkan penggunaan memori apabila menjana snapshot, dan AOF terus mengambil ingatan apabila memasuki log. Faktor yang mempengaruhi termasuk jumlah data, dasar kegigihan dan konfigurasi REDIS. Untuk mengurangkan kesan, anda boleh mengkonfigurasi dasar snapshot RDB, mengoptimumkan konfigurasi AOF, menaik taraf perkakasan dan memantau penggunaan memori. Selain itu, adalah penting untuk mencari keseimbangan antara prestasi dan keselamatan data.

Untuk membaca data dari Redis, anda boleh mengikuti langkah -langkah ini: 1. Sambungkan ke pelayan Redis; 2. Gunakan GET (KEY) untuk mendapatkan nilai kunci; 3. Jika anda memerlukan nilai rentetan, nyahkod nilai binari; 4. Penggunaan wujud (kunci) untuk memeriksa sama ada kunci wujud; 5. Gunakan mget (kunci) untuk mendapatkan pelbagai nilai; 6. Jenis Gunakan (Kunci) untuk mendapatkan jenis data; 7. Redis mempunyai arahan bacaan lain, seperti: mendapatkan semua kunci dalam corak yang sepadan, menggunakan kursor untuk meleset kunci, dan menyusun nilai utama.
