69、Python 异常处理全解析:从基础到高级应用

Python 异常处理全解析:从基础到高级应用

1. 异常对象匹配机制

1.1 基于字符串的异常匹配

基于字符串的异常通过对象标识(技术上是通过 is 表达式)进行匹配,而非对象值( == 表达式)。这意味着使用相同的字符串值可能无法匹配,需要使用相同的对象引用(通常是变量)。在 Python 中,短字符串会被缓存和重用,所以有时使用相同的值可能会匹配成功,但不能依赖这种情况。

1.2 基于类的异常匹配

基于类的异常通过超类关系进行匹配。在异常处理程序中指定超类,将捕获该类的实例以及类树中任何子类的实例。可以将超类视为一般的异常类别,子类视为这些类别中更具体的异常类型。

1.3 附加上下文信息到基于类的异常

可以通过在抛出的实例对象中填充实例属性来附加上下文信息到基于类的异常,通常在类的构造方法中完成。在异常处理程序中,列出一个变量来接收抛出的实例,然后通过该变量访问附加的状态信息,并调用任何继承的类方法。

1.4 指定基于类的异常的错误消息文本

可以使用 __repr__ __str__ 运算符重载方法来指定基于类的异常的错误消息文本。如果继承自内置的 Exception 类,传递给类构造函数的任何内容都会自动显示。

1.5 不再使用基于字符串的异常的原因

未来的 Python 版本计划淘汰基于字符串的异常。实际上,有很好的理由支持这一点:基于字符串的异常不支持类别、状

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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