Python常见异常及处理

本文深入探讨了量化交易编程中Python异常处理的重要性,包括try-except, raise和try-finally的使用方法,附带丰富的资源链接供进一步学习。

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在写小白写量化交易系列博客的时候,发现自己对try还是有些薄弱,为自己补了些课,大家随意。

 

关于异常,以下为一篇比较全的列表:

https://www.cnblogs.com/bactiy/p/10103036.html

再一篇是比较常见的异常列表:

https://www.cnblogs.com/testlife007/p/6025557.html

有人写了一篇关于try-except的文章,值得一看:

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1594434243519686727&wfr=spider&for=pc

关于raise:

https://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9002847.html

关于try-finally:

https://www.cnblogs.com/cotton/p/3785999.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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