Python에서 수동으로 예외를 발생시키려면 어떻게 해야 합니까?
Python에서 예외를 수동으로 발생(throw)하려면 어떻게 해야 하나요?
문제 설명
Python에서 예외를 어떻게 발생시킬 수 있나요? 나중에 예외를 사용하여 잡혔습니다. block?
해결책
예외 발생 단계:
- 특정 예외 클래스 사용: 의미론적으로 표현하는 가장 적절한 예외 클래스 error.
- 예외 인스턴스 생성: 생성자 구문을 사용하여 의미 있는 메시지로 Exception 클래스를 인스턴스화합니다. raise ExceptionClass(message).
- 추가 인수 전달 : 선택적으로 args를 통해 액세스할 수 있는 예외 생성자에 추가 인수를 전달할 수 있습니다. attribute.
모범 사례
예외 발생
- 특정 예외 발생: 일반 예외 객체 발생을 피하세요. 문제를 정확하게 설명하는 가장 구체적인 하위 클래스를 선택하세요.
- 의미 있는 메시지 제공: 예외 인스턴스에 명확하고 간결한 오류 메시지를 포함하세요.
- 스택 유지 Traces: 캡처된 스택 추적을 보존하려면 raise ValueError('Error message')를 사용하십시오. 예외.
예외 포착
- 특정 포착 사용: 발생할 수 있는 특정 예외를 포착하여 오류를 처리합니다. 가능한 경우 일반 예외를 포착하지 마세요.
- 예외 다시 발생: 더 높은 수준에서 처리하려는 제외 절 내에서 오류가 발생하는 경우 인수 없이 raise를 사용하여 다시 발생시키세요. -스택 추적을 유지하면서 발생시킵니다.
예외 연결
- Python 3 향상: Python 3에서는 오류에서 예외 연결까지 raise RuntimeError('특정 메시지')를 사용하여 역추적을 보존하고 선택적으로 예외를 변경할 수 있습니다. type.
주의
- 역추적 수정 방지: sys.exc_info()를 사용하여 예외 역추적을 조작하는 것은 잠재적인 오류 및 Python 버전 호환성으로 인해 권장되지 않습니다. 문제.
- 지원 중단 경고: 의도하지 않은 예외가 발생할 수 있으므로 raise ValueError, 'message'(Python 2) 및 raise 'message'(Python 2.4 이하)를 사용하지 마세요.
사용 예
def raise_custom_exception(): raise CustomException("This custom exception was intentionally raised.")
사용자 정의 예외 클래스
내장 예외 클래스가 특정 오류 시나리오에 적합하면 적절한 기본 예외를 서브클래싱하여 사용자 정의 예외 클래스를 생성할 수 있습니다.
class MyAppError(Exception): def __init__(self, message): super().__init__(message)
위 내용은 Python에서 수동으로 예외를 발생시키려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
