


Bagaimana untuk Meningkatkan dan Mengendalikan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?
Meningkatkan Pengecualian dalam Python
Meningkatkan Pengecualian Secara Manual
Untuk sengaja menimbulkan pengecualian dalam Python, gunakan Pengecualian yang sesuai pembina, memastikan kekhususan dan menyediakan mesej ralat yang jelas. Contohnya:
raise ValueError('A specific error occurred.')
Amalan Terbaik
- Tingkatkan Pengecualian Khusus: Elakkan daripada menaikkan kelas Pengecualian generik. Sebaliknya, pilih subkelas yang paling khusus yang menerangkan ralat dengan tepat.
- Sediakan Mesej Jelas: Sertakan mesej ralat deskriptif dalam contoh pengecualian.
- Gunakan raise in kecuali Klausa: Jika menaikkan semula pengecualian dalam klausa kecuali, gunakan kenyataan raise kosong untuk mengekalkan jejak tindanan.
Jangan Ubah Suai Ralat Secara Terus
Memelihara jejak tindanan apabila mengubah suai ralat terdedah kepada ralat dan isu keserasian boleh timbul antara versi Python. Sebaliknya, gunakan Exception chaining (Python 3 sahaja):
raise RuntimeError('specific message') from error
atau, sebagai alternatif, sys.exc_info() (tidak disyorkan):
try: ... except Exception: e_type, e_instance, tb = sys.exc_info() # Modify e_instance.args ... raise e_type, e_instance, tb
Membuat Jenis Ralat Tersuai
Apabila ralat tertentu tidak diliputi oleh pengecualian sedia ada, buat jenis ralat tersuai dengan subkelas pengecualian yang sesuai, seperti LookupError. Contohnya:
class MyAppLookupError(LookupError): '''raise this when there's a lookup error for my app'''
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Meningkatkan dan Mengendalikan Pengecualian dengan Berkesan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
