Panduan Pengendalian Pengecualian Python
Dua jenis ralat utama wujud dalam python: ralat sintaks dan pengecualian. Kesilapan sintaks berpunca daripada struktur kod, lekukan, atau sintaks yang salah, menyebabkan penamatan program segera. Pengecualian, sebaliknya, adalah anomali runtime yang mengganggu aliran program. Pengendalian pengecualian yang berkesan adalah penting untuk membuat aplikasi yang berdaya tahan. Pendekatan Python sering mengutamakan "melakukan perkara itu dan meminta pengampunan" daripada pemeriksaan pencegahan yang luas.
Konsep Utama:
- pengendalian pengecualian Python bergantung pada
- dan
try
blok. Blokexcept
mengandungi kod yang berpotensi bermasalah, manakalatry
menentukan tindakan yang diambil apabila pengecualian timbul. Pengendalian pengecualian yang tepat memudahkan debugging.except
Python menawarkan banyak pengecualian terbina dalam (mis., - ,
ArithmeticError
,ImportError
) untuk pelbagai jenis ralat. Pengecualian adat, yang mewarisi dari kelas PythonNameError
, memenuhi keperluan aplikasi tertentu.Exception
Klausa - dan
else
meningkatkan pengendalian pengecualian. Blokfinally
dilaksanakan jika tiada pengecualian berlaku dalam blokelse
. Bloktry
selalu dilaksanakan, tanpa mengira pengecualian, sering digunakan untuk tugas pembersihan (seperti fail penutup).finally
- (Python 3.11) mengendalikan pelbagai pengecualian yang tidak berkaitan secara serentak, menggunakan klausa
ExceptionGroup
untuk pengendalian yang disasarkan pengecualian individu dalam kumpulan.except*
Python menggunakan
dan untuk menguruskan pengecualian. Blok try
menyertakan kod yang mungkin menimbulkan pengecualian. except
blok menangkap dan mengendalikan pengecualian tertentu. try
except
bukannya kemalangan program dari
, kita boleh menggunakan:
print(3/0)
try: print(3/0) except ZeroDivisionError: print("Division by zero error!")
Blok Multiple
membolehkan pengendalian yang berbeza dari jenis pengecualian yang berbeza:
except
try: number = 'one' print(number + 1) except TypeError: print("Type mismatch!") except NameError: print("Variable undefined!")
klausa generik
menangkap sebarang pengecualian yang tidak ditandakan:
except
try: # ... some code ... except TypeError: # ... handle TypeError ... except: # Catches all other exceptions print("An unexpected error occurred.")
: raise
Kata kunci mencetuskan pengecualian secara programatik:
raise
def check_age(age): if age < 0: raise ValueError("Age cannot be negative.")
blok klausa blok Kumpulan Pengecualian ( untuk menguruskan pelbagai pengecualian. Pengecualian yang ditakrifkan pengguna:
: Kesimpulan:
, Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pengendalian Pengecualian Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!else
hanya melaksanakan jika tiada pengecualian berlaku di blok try
: try:
print(3/0)
except ZeroDivisionError:
print("Division by zero error!")
finally
: finally
selalu dilaksanakan, tanpa mengira pengecualian, untuk pembersihan: try:
number = 'one'
print(number + 1)
except TypeError:
print("Type mismatch!")
except NameError:
print("Variable undefined!")
ExceptionGroup
ExceptionGroup
Menyediakan pengendalian berbutir pengecualian individu dalam kumpulan: except*
try:
# ... some code ...
except TypeError:
# ... handle TypeError ...
except: # Catches all other exceptions
print("An unexpected error occurred.")
Exception
def check_age(age):
if age < 0:
raise ValueError("Age cannot be negative.")
try
, except
, else
, dan finally
memberi kuasa kepada pemaju untuk mewujudkan perisian yang teguh dan toleran. Ingatlah untuk mengendalikan pengecualian secara khusus di mana mungkin untuk debugging dan penyelenggaraan yang lebih mudah. ExceptionGroup

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.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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.

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

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.

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 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.
