Python で例外を効果的に発生させて処理するにはどうすればよいですか?
Python で例外を発生させる
手動で例外を発生させる
Python で意図的に例外を発生させるには、適切な例外を使用しますコンストラクターを使用して、特異性を確保し、明確なエラー メッセージを提供します。例:
raise ValueError('A specific error occurred.')
ベスト プラクティス
- 特定の例外を発生させる: 汎用の Exception クラスを発生させないでください。代わりに、エラーを正確に説明する最も具体的なサブクラスを選択します。
- 明確なメッセージを提供する: 例外インスタンスに説明的なエラー メッセージを含めます。
- 使用例外節内で発生する: 例外節内で例外を再発生させる場合は、スタックを保持するためにベア raise ステートメントを使用します。トレース.
エラーを直接変更しない
エラーを変更するときにスタック トレースを保持するとエラーが発生しやすく、Python のバージョン間で互換性の問題が発生する可能性があります。代わりに、例外チェーン (Python 3 のみ):
raise RuntimeError('specific message') from error
、または代わりに sys.exc_info() (非推奨):
try: ... except Exception: e_type, e_instance, tb = sys.exc_info() # Modify e_instance.args ... raise e_type, e_instance, tb
カスタム エラー タイプの作成を使用します。
特定のエラーが既存の例外でカバーされない場合、カスタム エラーを作成しますLookupError などの適切な例外をサブクラス化することによって型を取得します。例:
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
以上がPython で例外を効果的に発生させて処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
