throws和throw有什么区别?

 

throws是用来声明一个方法可能抛出的所有异常信息
throw则是指抛出的一个具体的异常类型。

通常在一个方法(类)的声明处通过throws声明方法(类)可能抛出的异常信息,而在方法(类)内部通过throw声明一个具体的异常信息。

throws通常不用显示的捕获异常,可由系统自动将所有捕获的异常信息抛给上级方法;
throw则需要用户自己捕获相关的异常,而后在对其进行相关包装,最后在将包装后的异常信息抛出。

如果在方法中会有异常被抛出而你又不希望在这个方法体内对此异常进行处理,可以使用throws在声明方法的时候同时声明他可能会跑出的异常。比如:

public void go() throws SQLException{
      ...
      Connection conn = ds.getConnection();
      ...
}
 
本来ds.getConnection()将可能会抛出SQLException,但现在使用throws 在方法名处声明了,所以在方法体中就不需要 try/catch 块来处理SQLException 了

throws语句
throws用来标明一个成员函数可能抛出的各种"异常"。对大多数Exception子类来说,Java编译器会强迫你声明在一个成员函数中抛出的"异常"的类型。如果"异常"的类型是Error或RuntimeException,或它们的子类,这个规则不起作用,因为这copy;在程序 的正常部分中是不期待出现的。如果你想明确地抛出一个RuntimeException,你必须用throws语句来声明它的类型。这就重新定义了成员函数的定义语法:type method-name(arg-list) throws exception-list { }下面是一段程序,它抛出了一个"异常", 但既没有捕捉它,也没有用throws来声明。这在编译时将不会通过。

class ThrowsDemo1 { 
        static void procedure( ) {

        System.out.println("inside procedure"); 
        throw new IllegalAccessException("demo");
       } 
        public static void main(String args[]) { 
        procedure( ); 
       } 
}
 

为了让这个例子编译过去,我们需要声明成员函数procedure抛出了
IllegalAccessException,并且在调用它的成员函数main里捕捉它。下面是正确的例 子:
class ThrowsDemo{ 

   static void procedure( ) throws IllegalAccessException { 
        System.out.println("inside procedure"); 
        throw new IllegalAccessException("demo"); 
      } 

  public static void main(String args[]) { 
      try  { 
            procedure( ); 
      }
      catch (IllegalAccessException e) { 
            System.out.println("caught " + e); 
      } 
  } 
} 
 

下面是输出结果: C:\>java ThrowsDemo inside procedure caught
java.lang.IllegalAccessException: demo

1.两者位置不同.
2.对异常处理方式不同.throws对异常不处理,谁调用谁处理,throws的Exception的取值范围要大于方法内部异常的最大范围,而cathch的范围又要大于throws的Exception的范围;throw 主动抛出自定义异常类对象.
3.throws抛出的是类,throw抛出的是对象.

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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