python的try...except

本文介绍了一个使用Python进行一元二次方程求解的例子,并详细展示了如何通过try-except-finally结构来处理可能发生的异常,如除以零错误或数学运算中的复数结果。

java代码中捕获异常可以使用 try{} catch(){} finally{}

相应的,python中也有类似用法,格式为

try:
    可能会出问题的代码
except Exception as err:
    捕捉到异常之后的处理
finally:
    不管有没有异常最后都会执行的代码


举个例子,一个解一元二次方程的算法:

import math
print("solving ax^2 + bx + c = 0")
a = int(input("Enter a:"))
b = int(input("Enter b:"))
c = int(input("Enter c:"))
try:
    d = math.sqrt(b * b - 4 * a * c)
    fenmu = 2 * a
    answer1 = (-b + d) / fenmu
    answer2 = (-b - d) / fenmu
    print("Two answers:{} {}".format(answer1, answer2))
except ZeroDivisionError:
    print("a should not be 0")
except:
    print("Answers are imaginary")
finally:
    print("Over")

其中在try中的只有可能出现两种异常,一种是a=0,另一种是根号内的为负数。





数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理
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