异常处理——毕向东Java基础教程学习笔记

本文详细介绍了Java中的异常处理机制,包括异常的概念、异常的分类、异常处理的方式(如try-catch-finally语句)、异常对象的操作方法(如getMessage()、toString()、printStackTrace())以及如何在方法中声明和抛出异常。此外,还探讨了自定义异常的创建方法和运行时异常的特点。

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1.异常:就是程序运行过程中出现的不正常情况。
异常的由来:问题本身也是日常生活中一个具体的事物,也可以通过java类的形式进行描述,并封装成对象。
                       其实,就是java对不正常情况描述的对象体现。
对于问题的划分:一种是严重性问题,一种是非严重性问题。
 
对于严重的,java用Error类进行描述。
对于Error类一般不写针对型代码对其进行处理。
 
对于非严重的,java通过Exception类进行描述。
对于Exception类可以使用针对性处理方式进行处理。
 
无论Error类还是Exception类都有一些共性内容,
比如不正常情况的信息,引发原因等。
 
Throwable
--Error
--Exception
 
 
2.异常的处理
java中提供了特有的语句进行处理:
try
{ 需要被检测的代码;}
catch(异常类名 变量)
{处理方式; }
finally
{一定会执行语句; }
 
3.对捕获到的异常对象进行常见方法操作。
 getMessage();获取异常的信息
toString();异常名称:异常信息
printStackTrace();打印异常在堆栈中的跟踪信息,包括异常名称,异常信息,异常出现的位置。
其实JVM默认的异常处理方式就是调用printStackTrace()。
 
在方法上声明异常,
便于提高安全性,让调用处进行处理,不处理则编译失败。
 
对多异常的处理
1.声明异常时,最好声明为更具体的异常类型,这样也能处理的更为具体。
2.对方声明几个异常,就对应几个catch块。
如果多个catch块中的异常有继承关系,使用父类异常的catch块放在最后面,因为catch块是按顺序处理的。另外,不要定义多余的catch块。
 
建议进行catch处理时,catch中一定要定义具体的处理方式,不要简单地定义一句e.printStackTrace();
也不要简单地就写一条输出语句。
 
自定义异常
因为项目中可能出现特有的问题,而这些问题并没有被java所描述并封装成对象,所以对于这些问题,可以按照java中对问题封装的思想,将特有的问题进行自定义的异常封装。
 
自定义异常类应该继承Exception。
继承Exception的原因:
因为异常类和异常对象都需要被抛出,它们都具备可抛性,这是Throwable体系所具有的特性。
这有这个体系中的类和对象才可以被throw和throws操作。
 
 
当在方法内部出现了throw抛出异常对象,那么就必须要给出对应的处理动作。
要么在内部用try,catch处理;
要么在方法上声明让调用者处理。
 
一般情况下,方法内部出现异常,方法上需要声明。
 
throws和throw的区别
throws 使用在方法上(小括号和大括号之间);
throw使用在方法内部。
 
throws后面跟的异常类名,可以跟多个,中间用逗号隔开。
throw后面跟的是异常对象。
 
Exception中有一个特殊的子类RuntimeException(运行时异常),
如果在方法内部抛出该类或者其子类异常,可以不再方法上声明,编译也可以通过;
如果在方法上声明该类或其子类异常,调用者可以不用进行处理,编译一样通过。
 
之所以不需要再方法上进行声明,是因为不需要调用者进行处理。
当该异常发生,程序就会停止运行,因为在运行时出现了无法继续运算的情况,希望停止程序后,对代码进行修改。
 
自定义异常时,如果该异常的发生,使程序无法继续运行下去时,
就让该自定义异常继承RuntimeException。
 
对于异常分为两种:
1.编译时被检测到的异常。
2.编译时无法被检测到的异常。(运行时异常。及RuntimeException及其子类)
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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