阿里云天池 Python训练营 20200909 第三天 异常处理

try - except 语句

try 语句按照如下方式工作:

  • 首先,执行try子句(在关键字try和关键字except之间的语句)
  • 如果没有异常发生,忽略except子句,try子句执行后结束。
  • 如果在执行try子句的过程中发生了异常,那么try子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和except之后的名称相符,那么对应的except子句将被执行。最后执行try - except语句之后的代码。
  • 如果一个异常没有与任何的except匹配,那么这个异常将会传递给上层的try中。

try:
    int("abc")
    s = 1 + '1'
    f = open('test.txt')
    print(f.read())
    f.close()
except OSError as error:
    print('打开文件出错\n原因是:' + str(error))
except TypeError as error:
    print('类型出错\n原因是:' + str(error))
except ValueError as error:
    print('数值出错\n原因是:' + str(error))
# 数值出错
# 原因是:invalid literal for int() with base 10: 'abc'

int(x,base)函数简介:

x 有两种:str / int

1、若 x 为纯数字,则不能有 base 参数,否则报错;其作用为对入参 x 取整

>>> int(3.1415926)
3

>>> int(-11.123)
-11

>>> int(2.5,10)
#报错
>>> int(2.5)
2

2、若 x 为 str,则 base 可略可有。

base 存在时,视 x 为 base 类型数字,并将其转换为 10 进制数字。

若 x 不符合 base 规则,则报错。如:

>>>int("9",2)  #报错,因为2进制无9
>>> int("9")
9 
#默认10进制

>>> int("3.14",8)
>>> int("1.2")
#均报错,str须为整数
>>>int("1001",2)
9
# "1001"才是2进制格式,并转化为十进制数字9
>>> int("0xa",16)
10
# ≥16进制才会允许入参为a,b,c...
>>> int("b",8) #报错
>>> int("123",8)
83
#视123为8进制数字,对应的10进制为83

 

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'v': 22}
try:
    x = dict1['y']
except LookupError:
    print('查询错误')
except KeyError:
    print('键错误')
else:
    print(x)

# 查询错误

查询错误

try-except-else语句尝试查询不在dict中的键值对,从而引发了异常。这一异常准确地说应属于KeyError,但由于KeyErrorLookupError的子类,且将LookupError置于KeyError之前,因此程序优先执行该except代码块。所以,使用多个except代码块时,必须坚持对其规范排序,要从最具针对性的异常到最通用的异常。

 

5. try - except - else 语句

如果在try子句执行时没有发生异常,Python将执行else语句后的语句。

try:
    检测范围
except:
    出现异常后的处理代码
else:
    如果没有异常执行这块代码

使用except而不带任何异常类型,这不是一个很好的方式,我们不能通过该程序识别出具体的异常信息,因为它捕获所有的异常。

try: 检测范围 except(Exception1[, Exception2[,...ExceptionN]]]): 发生以上多个异常中的一个,执行这块代码 else: 如果没有异常执行这块代码

注意:else语句的存在必须以except语句的存在为前提,在没有except语句的try语句中使用else语句,会引发语法错误。

6. raise语句

Python 使用raise语句抛出一个指定的异常。

【例子】

try:
    raise NameError('HiThere')
except NameError:
    print('An exception flew by!')

# An exception flew by!

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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