c++异常机制

C++异常处理 基于著名书籍和自我学习得出的C++异常处理 阅读详情

转自:http://blog.youkuaiyun.com/chb2000/archive/2009/09/09/4532442.aspx

 

知识点: c++异常机制

一、 概述

  C++自身有着非常强的纠错能力,发展到如今,已经建立了比较完善的异常处理机制。C++的异常情况无非两种,一种是语法错误,即程序中出现了错误的语句,函数,结构和类,致使编译程序无法进行。另一种是运行时发生的错误,一般与算法有关。

  关于语法错误,不必多说,写代码时心细一点就可以解决。C++编译器的报错机制可以让我们轻松地解决这些错误。

  第二种是运行时的错误,常见的有文件打开失败、数组下标溢出、系统内存不足等等。而一旦出现这些问题,引发算法失效、程序运行时无故停止等故障也是常有的。这就要求我们在设计软件算法时要全面。比如针对文件打开失败的情况,保护的方法有很多种,最简单的就是使用“return”命令,告诉上层调用者函数执行失败;另外一种处理策略就是利用c++的异常机制,抛出异常。
   
二、c++异常处理机制

    C++异常处理机制是一个用来有效地处理运行错误的非常强大且灵活的工具,它提供了更多的弹性、安全性和稳固性,克服了传统方法所带来的问题.
   
    异常的抛出和处理主要使用了以下三个关键字: try、 throw 、 catch 。
  
    抛出异常即检测是否产生异常,在C++中,其采用throw语句来实现,如果检测到产生异常,则抛出异常。该语句的格式为:
    throw 表达式;
    如果在try语句块的程序段中(包括在其中调用的函数)发现了异常,且抛弃了该异常,则这个异常就可以被try语句块后的某个catch语句所捕获并处理,捕获和处理的条件是被抛弃的异常的类型与catch语句的异常类型相匹配。由于C++使用数据类型来区分不同的异常,因此在判断异常时,throw语句中的表达式的值就没有实际意义,而表达式的类型就特别重要。
 
try-catch语句形式如下 :


try
{
        包含可能抛出异常的语句;
}
catch(类型名 [形参名]) // 捕获特定类型的异常
{

}
catch(类型名 [形参名]) // 捕获特定类型的异常
{

}
catch(...)     // 三个点则表示捕获所有类型的异常
{
}


   
【范例1】处理除数为0的异常。该范例将上述除数为0的异常可以用try/catch语句来捕获异常,并使用throw语句来抛出异常,从而实现异常处理,实现代码如代码清单1-1所示。
// 代码清单1-1

1        #include<iostream.h>     //包含头文件
2        #include<stdlib.h>

3         double fuc( double x, double y) //定义函数
4        {
5                 if(y==0)
6                {
7                         throw y;     //除数为0,抛出异常
8                }
9                 return x/y;     //否则返回两个数的商
10        }

11         void main()
12        {
13                 double res;
14                 try                 //定义异常
15                {
16                        res=fuc(2,3);
17                        cout<< "The result of x/y is : "<<res<<endl;
18                        res=fuc(4,0);         //出现异常,函数内部会抛出异常
19                }
20                 catch( double)             //捕获并处理异常
21                {
22                        cerr<< "error of dividing zero./n";
23                        exit(1);                 //异常退出程序
24                }
25        }


【范例2】自定义异常类型 (在本文开始的代码中已经给出示范)

三、异常的接口声明

为了加强程序的可读性,使函数的用户能够方便地知道所使用的函数会抛出哪些异常,可以在函数的声明中列出这个函数可能抛出的所有异常类型,例如:

void fun() throw( A,B,C,D);

这表明函数fun()可能并且只可能抛出类型(A,B,C,D)及其子类型的异常。

如果在函数的声明中没有包括异常的接口声明,则此函数可以抛出任何类型的异常,例如:

void fun();


一个不会抛出任何类型异常的函数可以进行如下形式的声明:

void fun() thow();

     
五、异常处理中需要注意的问题

1. 如果抛出的异常一直没有函数捕获(catch),则会一直上传到c++运行系统那里,导致整个程序的终止

2. 一般在异常抛出后资源可以正常被释放,但注意如果在类的构造函数中抛出异常,系统是不会调用它的析构函数的,处理方法是:如果在构造函数中要抛出异常,则在抛出前要记得删除申请的资源。

3. 异常处理仅仅通过类型而不是通过值来匹配的,所以catch块的参数可以没有参数名称,只需要参数类型。

4. 函数原型中的异常说明要与实现中的异常说明一致,否则容易引起异常冲突。
 
5. 应该在throw语句后写上异常对象时,throw先通过Copy构造函数构造一个新对象,再把该新对象传递给 catch.
       那么当异常抛出后新对象如何释放?
       异常处理机制保证:异常抛出的新对象并非创建在函数栈上,而是创建在专用的异常栈上,因此它才可以跨接多个函数而传递到上层,否则在栈清空的过程中就会被销毁。所有从try到throw语句之间构造起来的对象的析构函数将被自动调用。但如果一直上溯到main函数后还没有找到匹配的catch块,那么系统调用terminate()终止整个程序,这种情况下不能保证所有局部对象会被正确地销毁。
  
6. catch块的参数推荐采用地址传递而不是值传递,不仅可以提高效率,还可以利用对象的多态性。另外,派生类的异常扑获要放到父类异常扑获的前面,否则,派生类的异常无法被扑获。
  
7. 编写异常说明时,要确保派生类成员函数的异常说明和基类成员函数的异常说明一致,即派生类改写的虚函数的异常说明至少要和对应的基类虚函数的异常说明相同,甚至更加严格,更特殊。

【第七天】C++异常的抛出、捕获以及标准异常库 异常:是指在程序运行的过程中发生的一些异常事件(如:除0溢出,数组下标越界,所要 读取的文件不存在,空指针,内存不足,访问非法内存等等)。(异常是一个类。)异常处理就是处理程序中的错误。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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smf12138的博客 1174

c++异常机制分析

c++异常机制分析 本文主要参考《C++异常机制的实现方式和开销分析》 栈帧(stack frame) 栈帧这个概念在c/c++里面是一个很重要的,是走进反汇编,了解代码底层结构的第一大步。 栈帧是编译器实现函数调用过程的数据结构,编译器正是通过该结构,通过寄存器在栈空间存取数据实现了函数的调用。 另外c++的异常机制正是通过在栈桢内部添加相关数据结构来实现的,因此先了解栈帧这一概念就显得更为重要了。 图1 栈帧结构图 如图1左图显示的是简略的栈帧结构,可以看到栈内依次压入了: nArg1、nArg2,

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UU_Yang
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