


Wie gehe ich mit KeyError in Python um: Verstehen und Beheben des Problems?
KeyError in Python: Verstehen und Beheben
Bei der Python-Programmierung tritt ein KeyError auf, wenn ein Schlüssel nicht in einem Wörterbuch gefunden wird. Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, auf einen nicht vorhandenen Schlüssel zuzugreifen, wie im bereitgestellten Beispielcode:
path = meta_entry['path'].strip('/')
Dieser Code versucht, auf den Schlüssel „path“ im Wörterbuch „meta_entry“ zuzugreifen. Um den KeyError zu vermeiden, müssen Sie jedoch sicherstellen, dass der „Pfad“-Schlüssel tatsächlich im Wörterbuch vorhanden ist.
Die offizielle Python-Dokumentation definiert einen KeyError wie folgt:
exception KeyError Raised when a mapping (dictionary) key is not found in the set of existing keys.
Bedenken Sie zum Beispiel das folgende Beispielwörterbuch:
mydict = {'a': '1', 'b': '2'}
Wenn Sie in diesem Wörterbuch auf die Schlüssel „a“ und „b“ zugreifen, erhalten Sie die erwarteten Werte „1“ bzw. „2“. Wenn Sie jedoch versuchen, auf einen nicht vorhandenen Schlüssel wie „c“ zuzugreifen, wird ein KeyError ausgelöst:
>>> mydict['a'] '1' >>> mydict['c'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'c'
Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig, die Existenz des gewünschten Schlüssels zu überprüfen Zugang. Sie können den „in“-Operator verwenden oder den Inhalt des Wörterbuchs ausdrucken, um zu prüfen, ob der Schlüssel vorhanden ist. Wenn der Schlüssel nicht gefunden wird, können Sie einen Standardwert verwenden oder den KeyError in Ihrem Code entsprechend behandeln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gehe ich mit KeyError in Python um: Verstehen und Beheben des Problems?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
