欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
在 Python 中 , 异常是具有传递性的 , 该特性是 Python 中的一个重要特性 , 它使得代码更加健壮和可靠 ;
要了解try except异常处理的用法,简单来说,当位于 try 块中的程序执行出现异常时,会将该种异常捕获,同时找到对应的 except 块处理该异常,那么这里就有一个问题,它是如何找到对应的 except 块的呢?
在Python中使用try...except 结构创建 ' 隔离区 ',也就是进行异常处理
在很久以前我写过两篇文章来介绍 Python 中的「错误 & 异常」以及如何「处理异常」,如果你对这方面现在还不了解,可以先看一下这两篇文章:
Python 异常处理 python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
Python模块、包、异常、文件(案例) python.py #模块 # Python中的模块(Module),是一个Python文件,以.py文件结尾,包含了Python对象定义和Python语句, # 类似Java中的多个单独的Java文件,把相关的代码分配到一个模块中可以实现代码的重用。模块中可以定义函数、类、变量,也可以包含可执行的代码 #可执行语句 print("我是模块中的打印语句") #函数 def eat(what): print("正在吃:",what) #函数 def
在Python中不同的异常可以用不同的类型(Python中统一了类与类型,类型即使类)去标识,不同的类对象标识不同的异常,一个异常标识一种错误。
这两天在赶一个线上的程序,用python比较多,整理一点python异常相关的内容。好久没写代码,python功力又下降了,不得不说,啥技能都是要细细打磨的,不用了,忘得就很快。
动抛出异常raise typeerror(类型错误) # 7. 触发异常try: raise typeerror(类型错误)except exception as e: print(e) # 8. 自定义异常class my…syntaxerror 语法错误 python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了) typeerror 类型错误传入对象类型与要求的不符合 unboundlocalerror …
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
2020 年 1 月 1 日,Python 官方结束了对 Python 2 的维护,这意味着 Python 2 已完全退休,进入了 Python 3 时代。打从进入 3 版本以来,Python 官方已经发布了众多修改分支,现在来到了最新的版本 Python 3.11。
本文实例讲述了Python2 与Python3的版本区别。分享给大家供大家参考,具体如下:
在Python中,try...except语句是一种用于捕获和处理异常的结构。当您编写代码时,可能会遇到各种错误和异常,例如输入无效数据、打开不存在的文件等。使用try...except语句可以使您的代码更健壮,可以在运行时捕获并处理这些异常,避免程序崩溃或产生不良影响。
在本文中,我们将讨论如何在适当的示例的帮助下使用 try、except 和 finally 语句处理 Python 中的异常。
什么是异常? 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。 python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。 异常处理: 本站Python教程会具体介绍。 断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍。 Python标准
写Python代码的小伙伴不可避免地会遇到代码执行错误和异常,这次就来详细且不失通俗地总结一下python中的错误和异常。
--**** --python 异常处理---------------------------------------------------------------------------- --**** DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常 Warning 当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。 Error 警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。 InterfaceError 当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。 必须是Error的子类。 DatabaseError 和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。 DataError 当有数据处理时的错误发生时触发,例如: 除零错误,数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。 OperationalError 指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如: 连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。 IntegrityError 完整性相关的错误,例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。 InternalError 数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。 ProgrammingError 程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。 NotSupportedError 不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。 python提供了2个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。 断言(Assertions): python标准异常 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 OverflowError 数值运算超出最大限制 ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型) AssertionError 断言语句失败 AttributeError 对象没有这个属性 EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记 EnvironmentError 操作系统错误的基类 IOError 输入/输出操作失败 OSError 操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) NameError 未声明/初始化对象 (没有属性) UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量 ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 RuntimeError 一般的运行时错误 NotImplementedError 尚未实现的方法 SyntaxError Python 语法错误 IndentationError 缩进错误 TabError Tab 和空格混用 SystemError 一般的解释器系统错误 TypeError 对类型无效的操作 ValueError 传入无效的参数 UnicodeError Unicode 相关的错误 UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误 UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误 UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误 Warning 警告的基类 DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告 FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 Ove
异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题,良好的异常处理可以让你的程序更加健壮,清晰的错误信息更能帮助你快速修复问题。在Python中,和不分高级语言一样,使用了try/except/finally语句块来处理异常,如果你有其他编程语言的经验,实践起来并不难。
异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题。就像写函数时肯定是判断异常处理,然后在写业务逻辑代码,这样代码才更健壮。
python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 O
异常是一个与业务逻辑无关的BUG,一个潜在错误或者网络错误事件等,如:尚未实现的函数,缩进错误,Python语法错误等.该事件可能会在程序执行过程中发生,影响程序的正常执行.
在python开发中,代码书写时难免有疏忽或者意向不到的bug,导致程序run的过程中有可能会直接崩溃;然后对于程序猿而言,程序因bug崩溃是家常便饭,为了增加程序的健壮性,防止程序崩溃,我们可以对程序的有可能发生崩溃的代码增加异常处理,以达到程序稳健运行的目的。
Python 中的 异常 由 异常类 Exception Class 表示 , 每个异常类都代表一个特定的错误类型 ;
在软件开发过程中,错误和异常是不可避免的。异常处理是一种重要的编程技巧,可以帮助我们优雅地处理错误情况,避免程序崩溃或产生意想不到的行为。Python提供了强大的异常处理机制,本文将详细探讨Python的异常处理机制及其应用场景。
作为Python初学者,在刚学习Python编程时,经常会看到一些报错信息,在前面我们没有提及,这章节我们会专门介绍。
当 Python解释器接收到异常对象时,如何为该异常对象寻找 except块呢?注意到前面的代码中的except块,这个块是专门用于处理该异常类及其子类的异常实例。
在 Python 编程中,异常是指程序执行过程中出现的错误或异常情况。当程序遇到异常时,为了更好地调试和定位问题,我们需要打印异常信息。本文将详细介绍如何在 Python 中打印异常,并提供一些示例和注意事项。
在软件开发中,错误和异常是难以避免的。Python 作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的异常处理机制,帮助开发者优雅地处理各种错误情况。本文将深入探讨 Python 中异常处理的重要性、异常的类型、常见的异常处理方法以及最佳实践,帮助读者更好地理解和运用 Python 中的异常处理技术。
python异常: python在运行时错误称为异常 语法错误:软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。 逻辑错误:由于不完整或不合法的输入所致,也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。 默认情况下:python脚本执行过程中出现异常后,脚本执行将被终止。 python 异常是一个对象,表示错误或意外的情况 在python检测到一个错误时,将触发一个异常: python可以通过异常传导机制传递一个异常对象,发出一个异常情况出现的信号。 程序员也可以在代码中托运触发异常 python异常也可以理解为:程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段:解释器触发异常,此时当前程序流将被打断。 第二阶段:异常处理,如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用 错误处理: python的默认处理:停止程序,打印错误消息 使用try语句处理异常,并从异常中恢复 事件通知: 用于发出有效状态信号 特殊情况处理: 无法调整代码去处理的场景 终止行为: try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制 非常规控制流程: 异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象 python异常是内置的经典类exception的子类的实例 为了向后兼容,python还允许使用字符串或任何经典类实例 python2.5之后,exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类) python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例 大多的标准异常都是由StandardError派生的,其有3个抽象的子类 ArithmeticError:由于算术错误而引发的异常基类;包括:OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError LookupError:容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类;包括:IndexError、KeyError EnvironmentError:由于外部原因而导致的异常的基类;包括:IOError、OSError、WindowsError 标准异常类 AssertionError:断言语句失败 AttributeError:属性引用或赋值失败 FloatingPointError:浮点型运算失败 IOError:I/O操作失败 ImportError:import语句不能找到要导入的模块,或者不能找到该模块特别请求的名称。 IndentationError:解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误 IndexError:用来索引序列的整数超出了范围。 KeyError:用来索引映射的键不在映射中 KeyboardInterrupt:用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键) MemoryError:运算耗尽内存 NameError:引用了一个不存在的变量名 NotImplementedError:由抽象基类引发的异常,用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法 OSError:由模块os中的函数引发的异常,用来指示平台相关的错误 OverflowError:整数运算的结果太大导致溢出 SyntaxError:语法错误 SystemError:python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误 TypeError:对某对象执行了不支持的操作 UnboundLocalError:引用未绑定值的本地变量 UnicodeError:在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError:应用于某个对象的操作或函数,这个对象具有正确的类型,但确有不适当的值 WindowsError:模块OS中的函数引发的异常,用于指示与windowsSHUDR QAYK ZeroDivisionError:除数为0引发的异常 检测和处理异常: 异常通过try语句来检测:任何在try语句块中的代码都会被监测,以检查有无异常发生。 tr语句主要有两种形式: try-except:检测和处理异常 可以有多个e
源 | 哎妈呀Bug 异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题,良好的异常处理可以让你的程序更加健壮,清晰的错误信息更能帮助你快速修复问题。在Python中,和不部分高级语言一样,使用了try/except/finally语句块来处理异常,如果你有其他编程语言的经验,实践起来并不难。 异常处理语句 try...excpet...finally 实例代码 def div(a, b): try: print(a / b) except ZeroDivisionError:
异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题,良好的异常处理可以让你的程序更加健壮,清晰的错误信息更能帮助你快速修复问题。在Python中,和不部分高级语言一样,使用了try/except/finally语句块来处理异常,如果你有其他编程语言的经验,实践起来并不难。
逻辑错误:由于不完整或不合法的输入所致,也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
程序在运行时会遇到各种各样的环境,在编写程序时,不可能面面俱到,但我们可以充分利用Python的异常处理机制来避免发生异常时程序中止。
在Python程序的执行过程中,难免会出现异常的情况,如果做的是跟用户交互的程序,当用户输入不可接受的内容时,在可预见的范围内,我们当然是希望可以给用户一些提示,而不是原来Python内置异常中的那些提示语句,毕竟那些语句只适合给程序员做调试参考,对用户并没有多大的价值。因此这就需要了解Python的常见异常了。
2、掌握raise和assert语句,会抛出自定义的异常,掌握with和as环境安装器的使用。
在 Python 中 , try-except 语句块中可以使用 else 语句 ;
在前面介绍Python语法的过程中,我们已经接触到了解释器给的错误和异常,但并没有详细讲解它们。现在我们就全面的来学习Python是对语法错误等错误进行定义和处理的,这包括至少有两种可以区分的错误,它们是语法错误和异常。
年前我写了一篇文章 Python classic, static, class and abstract methods,现在似乎到了更新的时候,今天我想来剖析和讨论 Python 异常。 剖析异常基础类 Python 异常的基础类名为 BaseException。这个类在程序和库中很少用,更多时候它被当成是异常的实现细节。为了了解异常是怎么实现的,我们可以阅读 CPython 源码中的 Objects/exceptions.c 文件。在这个文件中你可以看到 BaseException 类中定义的所有基础
错误是程序中的问题,程序将因此停止执行。另一方面,当发生一些内部事件时,会引发异常,从而改变程序的正常流程。
在 Python 编程中,异常是一种常见的情况,可能会导致程序中断或产生错误。然而,并非所有的异常都需要立即处理,有时候我们希望忽略某些异常并继续执行程序。本文将介绍如何在 Python 中忽略异常,并提供一些示例和注意事项。
一、异常基础 try/except:捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并自行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色 错误处理 事件通知 特殊情况处理:有时发生很罕见的情况,很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况,从而省去编写应对特殊情况的代码 终止行为 非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为(发生异常时程序也会终端,只不过会执行finally后的代码) >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码 发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下,也执行了finally语句中的代码 实际应用镇南关,try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复,而try/finally的组合则很方便,可以确保无论try代码块内的 代码是否发生异常,终止行为一定会运行。如,try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误,然后以try/finally来确保 关闭文件,或者终止服务器连接等调用。 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式:try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常,Python就跳回try,执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后(除非 except代码块引发另一异常),控制全就会到整个try
这篇文章主要介绍python抛出异常的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
一、异常基础 1、基础 try/except/else:【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并执行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else: except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常,而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行,finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有(其他)异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据(或实例) except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常,并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常,就运行 finally: 总是会运行此代码块,无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常,可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组,而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称, 以及相关的额外数据(如果有)。就基于类的异常而言,这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理,就返回包含了三个None值的元组。 否则,将会返回(type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型(一个基于类的异常的类对象) *value是异常参数(它的关联值或raise的第二个参数,如果异常类型为类对象,就一定是类实例) *traceback是一个traceback对象,代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行,而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句,让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块: 如果try代码块运行时没有异常发生,Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常,Python依然会回来运行finally代码块,但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一(包括2.5版本) try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码(m
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后,它也逐渐取代 Java,成为编程界的头牌语言。
一.Python的运行时错误称作异常 语法错误:软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译 逻辑错误:由于不完整或不合法的输入所致,也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等 Python异常是一个对象,表示错误或意外情况 Python检测到一个错误时,将触发一个异常 1.Python可以通过异常传道机制传递一个异常对象,发出一个一场情况出现的信号 2.程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为:程序出现了错误而在正常控制意外采取的行为 第一阶段:解释
在 C++ 中捕获 Python 异常的原理涉及到 Python C API 的使用和异常处理机制。下面简要介绍捕获 Python 异常的原理:Python C API 允许 C++ 代码与 Python 解释器进行交互,从而可以在 C++ 中调用 Python 函数、获取 Python 对象、捕获 Python 异常等操作。所以说能都捕获异常并做提示,针对后期代码优化有很大的帮助,下面就看看具体的解决方案吧。
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