


Pengendalian pengecualian Python: kuasai kelebihan tajam dan kawal hayat kod anda
python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, tetapi ia tidak sempurna. Apabila menjalankan program Python, anda mungkin menghadapi pelbagai pengecualian, menyebabkan program ranap atau menghasilkan keputusan yang salah. Untuk mengelakkan situasi ini daripada berlaku, kita perlu mengendalikan situasi yang tidak normal, iaitu pengendalian pengecualian.
Sintaks asas pengendalian pengecualian ialah try-except-finally
。try
语句块包含可能引发异常的代码,except
语句块用于捕获异常,finally
Blok pernyataan digunakan untuk kod yang akan dilaksanakan tanpa mengira sama ada pengecualian berlaku.
Berikut ialah contoh pengendalian pengecualian mudah:
try: # 可能引发异常的代码 except Exception as e: # 捕获异常并处理 finally: # 无论是否发生异常,都会执行的代码
Dalam contoh di atas, kod dalam blok pernyataan try
语句块中可能会引发异常的代码是除零操作。当除零操作发生时,会引发 ZeroDivisionError
异常,该异常会被 except
语句块捕获,并执行 except
语句块中的代码。finally
akan dilaksanakan tanpa mengira sama ada pengecualian berlaku.
Dalam Python, kita boleh menggunakan kata kunci r<code>r<strong class="keylink">ai</strong>se
关键字来主动引发异常。raise
关键字后面可以跟一个异常类或异常对象。例如,我们可以使用下面的代码主动引发 ValueError
ai
naikkan
boleh diikuti oleh kelas pengecualian atau objek pengecualian. Sebagai contoh, kami boleh secara aktif menaikkan pengecualian ValueError
menggunakan kod berikut:
raise ValueError("参数错误")
try-except
Apabila kami secara aktif meningkatkan pengecualian, program akan segera berhenti berjalan dan membuang pengecualian. Kita boleh menggunakan blok pernyataan untuk menangkap pengecualian yang dibangkitkan secara aktif dan mengendalikannya. Selain daripada kelas pengecualian terbina dalam, kami juga boleh menyesuaikan kelas pengecualian. Sintaks kelas pengecualian tersuai adalah seperti berikut:
class 自定义异常类名(Exception): # 异常类的代码
自定义异常类名
的异常类,该异常类继承自 Exception
Dalam contoh di atas, kami mentakrifkan kelas bernama . Kita boleh menggunakan kod berikut untuk membuang pengecualian tersuai:
raise 自定义异常类名("自定义异常消息")
try-except
Apabila kami melontar pengecualian tersuai, atur cara akan serta-merta berhenti berjalan dan membuang pengecualian. Kita boleh menggunakan blok pernyataan untuk menangkap pengecualian tersuai dan mengendalikannya. Pengendalian pengecualian ialah konsep yang sangat penting dalam Python Menguasai kemahiran pengendalian pengecualian boleh membantu kami mengawal kehidupan kod kami dan mengelakkan masalah yang disebabkan oleh pelbagai situasi yang tidak dijangka. 🎜
Atas ialah kandungan terperinci Pengendalian pengecualian Python: kuasai kelebihan tajam dan kawal hayat kod anda. 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

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.
