Python에서 예외를 효과적으로 발생시키고 처리하려면 어떻게 해야 합니까?
Python 예외 수동 발생
Python에서는 예외를 수동으로 트리거하여 제외 블록에서 처리할 수 있습니다. 이렇게 하려면 상황에 가장 잘 맞는 특정 예외 생성자를 사용하세요.
장점과 단점
특정 예외를 발생시키면 다음과 같은 여러 가지 장점이 있습니다.
- 정밀성: 목표한 오류 처리를 허용하여 관련성을 보장합니다. 예외는 적절하게 처리됩니다.
- 디버깅: 정확한 오류 메시지는 문제를 효과적으로 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
반대로 일반 예외를 사용하면 버그를 모호하게 하고 특정 오류를 방지할 수 있습니다. 하위 클래스에 대한 오류 처리.
최고 사례
raise 문:
- 문제에 맞는 특정 예외 클래스를 사용하세요.
- 오류를 설명하는 정보 메시지를 포함하세요. .
- 자세한 오류는 args 속성을 활용하세요.
raise ValueError('A very specific error occurred!')
제외 조항:
- 필요한 경우 예외 세부 정보를 기록합니다.
- Bare raise를 사용하여 예외를 다시 발생시킵니다. 스택을 보존하는 명령문 Trace.
try: ... except AppError as error: logger.error(error) raise
오류 수정:
sys.exc_info()를 사용하여 스택 추적을 보존하는 것은 가능하지만 오류 및 호환성 문제가 발생하기 쉽습니다. 대신 베어 발생 메커니즘을 사용하여 예외를 다시 발생시킵니다.
예외 연결(Python 3):
이 기능을 사용하면 역추적을 보존하면서 예외를 연결할 수 있습니다.
raise RuntimeError('specific message') from error
지원 중단됨 메서드:
Raise ValueError, 'message'와 같은 더 이상 사용되지 않는 메서드를 사용하거나 문자열을 직접 올리지 마십시오. 그러면 숨겨진 오류가 발생할 수 있습니다.
사용자 정의 예외 유형:
필요한 경우 특정 애플리케이션을 나타내는 사용자 정의 예외 유형을 생성합니다. 오류.
class MyAppException(Exception): '''Custom error for application-related issues'''
예:
def api_function(foo): if foo not in _ALLOWED_ARGS: raise ValueError(f'{foo} is invalid. Use "baz" or "bar" instead.')
위 내용은 Python에서 예외를 효과적으로 발생시키고 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.

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.

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.

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 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.

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.
