京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中的异常处理相关语句基础学习笔记
这里我们简单整理一下Python中的异常处理相关语句基础学习笔记,包括try...except与assert等基本语句的用法讲解:
异常是指因为程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行动,其分为两个阶段,第一阶段是引发异常的错误,当系统检测到错误并且意识到异常条件,解释器(也可以是程序员引发异常)会引发一个异常通知前段控制流有错误发生,对异常的处理发生在第二阶段,异常引发后,可以调用很多不同的操作,可以是忽略错误,或是记录错误但不采取任何措施,采取补救措施后终止程序,或是江青问题的影响后设法继续执行程序
类似Python这样支持引发和处理异常的语言,可以让开发人员在错误发生时不仅有检测错误的能力,还可以采取更可靠的补救措施。
Python用异常对象(exception object)来表示异常情况,遇到错误后,引发的异常如果未被处理或捕捉,程序会自动调用回溯(Traceback)终止执行
>>> 1/0
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
>>>
python中的异常
python解释器检测的异常如:
1) NameError: 尝试访问一个未声明的变量
2)ZeroDivisionError: 除数为零
3)SyntaxError:Python语法错误
4)IndexError: 请求的索引超出序列范围
5)KeyError:请求一个不存在的字典关键字
6)IOError: 输入/输出错误
7)AttirbuteError: 尝试访问未知的对象属性
8)TypeError:在内建操作或者函数 应用于错误类型的对象时引发
9)ValueError: 在内建操作或者函数 应用于正确类型的对象,但对该对象引用不合适的值引发
由程序员明确触发异常:
raise语句:
raise [someException [, args [, traceback]]]
检测和处理异常
异常可以通过try语句来检测,主要有两种实现形式:try-except 和 try-finally:
try-except 语句
定义了进行异常监控的一段代码,并提供了处理异常的机制
try:
try_suite #进行监控的代码
except Exception[, reason]:
except_suite #异常处理的代码
[except Exception2[, reson2]:
except_suite2 # 处理try语句中可能发生的多种异常
[else:
else_suite #try中语句执行没有异常被检测到
[finally:
finally_suite #无论如何均会执行]]]
try-finally语句
finally方式的语句并不是用来捕捉异常,而是用来维持一致的行为而无论异常是否发生,无论try中是否有异常触发,finally代码段都会被执行
try:
try:
try_suite
except:
excetp_suite
finally:
finally_suite
等效于:
try:
try_suite
except:
excetp_suite
finally:
finally_suite
Assert
Python中assert的运用于C语言中的assert()函数相似,
主要功能在于确保程序中的某个条件一定为真时,才能让程序执行,否则终止程序执行并触发AssertionError错误
其可以视为相对高级点的异常处理
语法:
assert expression1, expression2
(不用小括号)
其中,expression1 表示程序继续执行的判断条件,为真则继续,为假则程序终止,并抛出expression2给出的描述信息
>>> a=10
>>> assert a<=10, "Error"
>>> a = 11
>>> assert a<=10, "Error"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: Error
等价于:
if a>10: raise AssertionError("Error")
说明:
assert语句一般用于程序编写过程中的调试,将其添加到Python源代码中后,未避免影响编译性能,
建议尽量去除assert语句,并将__debug__这个内置变量设置为False,即在运行命令行中添加参数
python -0 test.py
(这其实与C语言中的编译参数-d类似)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27