Python全栈(一)基础之15.异常处理

本文介绍了Python中的异常处理机制,包括异常的定义、处理方式、异常的传播和自定义异常对象。详细讲解了try_except_else、finally语句的使用,以及如何通过except捕获特定异常或所有异常。此外,还探讨了如何自定义异常类,以便更清晰地传达错误信息。

一、异常的简介

1.异常定义

程序在运行过程中不可避免会出现一些错误,比如使用了没有被赋值过的变量、除0、使用了不存在的索引等等。
如执行print(a),会抛出NameError: name 'a' is not defined
执行print(1/0),会抛出ZeroDivisionError: division by zero
这些错误在程序中即称为异常。
程序在运行过程中一旦出现异常会导致程序立即终止,异常后面的代码都不会执行。

2.处理异常

程序出现异常,目的不是要程序立即终止;
Python中设置异常的目的时再出现异常时,编写代码对异常进行处理。
处理异常语法:try_except_else语句

try:
    代码块(可能出现错误的语句)
except:</
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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