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。

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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。





内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理和实践该项目。
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