Python에서 수동으로 예외를 발생시키고 효과적으로 처리하려면 어떻게 해야 합니까?
Python에서 수동으로 예외 발생
목적
예외 발생을 통해 Python 코드의 오류 및 중단을 제어할 수 있습니다. 이 문서에서는 특정 예외를 수동으로 발생시켜 적절하게 포착하고 처리할 수 있도록 하는 방법을 보여줍니다.
예외 발생
예외를 발생시키려면 raise 키워드와 예외 클래스 및 사용자 정의를 차례로 사용하세요. 메시지 인수. 예:
raise ValueError('Invalid input value.')
예외 발생 모범 사례
특정 예외 클래스 선택:
다음과 같이 상황에 맞는 가장 구체적인 예외 생성자를 사용합니다. 일반 예외는 버그를 숨기고 특정 처리를 방지할 수 있습니다.
설명 포함 메시지:
문제 진단에 도움이 되는 구체적이고 의미 있는 오류 메시지를 제공하십시오.
예외 수정 방지:
예외를 수정해야 하는 경우 sys를 사용하세요. .exc_info() 스택 추적을 보존합니다. 그러나 이는 일반적으로 권장되지 않으며 Python 2와 3 사이에 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
예외 처리 모범 사례
제외 절 사용:
다음과 같은 경우 예외를 처리하려면 특정 예외 유형을 포착하려면 Except 절을 사용하세요.
Bare raise for 다시 발생:
스택 추적을 유지하면서 예외를 다시 발생시키려면 단순 raise 문을 사용하세요.
try: # Code that may raise an exception except SpecificException: logger.error(error) raise
더 이상 사용되지 않는 메서드
이러한 발생 메서드를 사용하지 마세요. 예외:
- raise ExceptionType, 'message': Python에서는 더 이상 사용되지 않음 3.
- '메시지' 발생: 모든 최신 Python 버전에서 유효하지 않습니다.
사용 예
def check_input(value): if not isinstance(value, int): raise TypeError('Input must be an integer.') if value < 0: raise ValueError('Input must be positive.') try: check_input(-1) except TypeError as error: print('Wrong input type:', error) except ValueError as error: print('Invalid input value:', error)
사용자 정의 오류 유형
만들기 특정 오류를 처리하기 위한 사용자 정의 오류 유형 시나리오:
class MyCustomError(Exception): '''This error represents a specific problem with my code.'''
사용법:
raise MyCustomError('An unexpected issue occurred.') except MyCustomError as error: print('Custom error raised:', error)
위 내용은 Python에서 수동으로 예외를 발생시키고 효과적으로 처리하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
