Python中的异常处理

本文介绍了Python中的异常处理机制,包括如何使用try...except语句来捕获和处理异常,以及如何通过raise语句来引发异常。文章列举了常见的异常类型,如KeyError、ValueError等,并提供了实际代码示例来展示如何有效地利用异常处理来增强程序的健壮性和灵活性。

      与许多面向对象一样,python具有异常处理,通过使用try...except来处理异常,而通过raise来引发异常。

异常在 Python 中无处不在;实际上在标准 Python 库中的每个模块都使用了它们,并且 Python 自已会在许多不同的情况下引发它们。例如:

  • 使用不存在的字典关键字 将引发 KeyError 异常。
  • 搜索列表中不存在的值 将引发 ValueError 异常。
  • 调用不存在的方法 将引发 AttributeError 异常。
  • 引用不存在的变量 将引发 NameError 异常。
  • 未强制转换就混用数据类型 将引发 TypeError 异常。

        然而,一个异常不一定会引起程序的完全崩溃。当异常引发时,可以被 处理 掉。有时候一个异常实际是因为代码中的 bug (比如使用一个不存在的变量),但是许多时候,一个异常是可以预计的。如果你打开一个文件,它可能不存在。如果你连接一个数据库,它可能不可连接或没有访问所需的正确的安全证书。如果知道一行代码可能会引发异常,你应该使用一个 try...except 块来处理异常。下面是一个异常处理的例子:

 

try:
    fsock = open("/notthere")       
except IOError:                     
        print "The file does not exist, exiting gracefully"
print "This line will always print" 

    除了处理实际的错误条件之外,对于异常还有许多其它的用处。在标准 Python 库中一个普通的用法就是试着导入一个模块,然后检查是否它能使用。导入一个并不存在的模块将引发一个 ImportError 异常。可以使用这种方法来定义多级别的功能,依靠在运行时哪个模块是有效的,或支持多种平台 (即平台特定代码被分离到不同的模块中)。例如:

 

  try:
      import termios, TERMIOS                     
  except ImportError:
      try:
          import msvcrt                           
      except ImportError:
          try:
              from EasyDialogs import AskPassword 
          except ImportError:
              getpass = default_getpass           
          else:                                   
              getpass = AskPassword
      else:
          getpass = win_getpass
   else:
      getpass = unix_getpass
   要是想了解更多的关于异常处理的东西,可以阅读 Python Library Reference。
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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(戴手套):佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(戴安全帽):佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(穿安全鞋):佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(穿安全背心):佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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