python-异常

异常

什么是异常

异常指的是软件在运行过程中,因为一些原因(如使用者操作不当等),引起程序错误,导致软件崩溃的这种现象叫做异常

处理异常的目的

提高软件的容错性。代码就能够继续向后执行而不崩溃

python处理异常

  1. 使用 try…catch… 语句块来完成捕获异常和处理异常
  2. 基本语法:
   try :
   	   有可能触发异常的代码
   except :
   	    处理操作
try:
    num = int(input("请输入一个数字"))
    res = num + 10
except  ValueError as e:
    print("出现了异常,异常信息是:",e)
  1. 多个异常处理的两种写法:`
# 第一种写法,推荐的写法
try:
    pass
except KeyboardInterrupt:
    pass
except BlockingIOError:
    pass
except EOFError:
    pass
except Exception:      #推荐最后捕获Exception处理那些我们预料之外的异常,提高代码容错率
    pass

# 第二种多个异常处理的写法(不推荐)
try:
    pass
except (KeyboardInterrupt, KeyError, ValueError, EnvironmentError) as e:
    print("出现了异常")

常见的异常

异常名称描述
BaseException所有异常的基类
SystemExit解释器请求退出
KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)
Exception常规错误的基类
StopIteration迭代器没有更多的值
GeneratorExit生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError所有数值计算错误的基类
FloatingPointError浮点计算错误
OverflowError数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError断言语句失败
AttributeError对象没有这个属性
EOFError没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError操作系统错误的基类
IOError输入/输出操作失败
OSError操作系统错误
WindowsError系统调用失败
ImportError导入模块/对象失败
LookupError无效数据查询的基类
IndexError序列中没有此索引(index)
KeyError映射中没有这个键
MemoryError内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)
NameError未声明/初始化对象 (没有属性)
UnboundLocalError访问未初始化的本地变量
ReferenceError弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象
RuntimeError一般的运行时错误
NotImplementedError尚未实现的方法
SyntaxErrorPython 语法错误
IndentationError缩进错误
TabErrorTab 和空格混用
SystemError一般的解释器系统错误
TypeError对类型无效的操作
ValueError传入无效的参数
UnicodeErrorUnicode 相关的错误
UnicodeDecodeErrorUnicode 解码时的错误
UnicodeEncodeErrorUnicode 编码时错误
UnicodeTranslateErrorUnicode 转换时错误
Warning警告的基类
DeprecationWarning关于被弃用的特征的警告
FutureWarning关于构造将来语义会有改变的警告
OverflowWarning旧的关于自动提升为长整型(long)的警告
PendingDeprecationWarning关于特性将会被废弃的警告
RuntimeWarning可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告
SyntaxWarning可疑的语法的警告
UserWarning用户代码生成的警告

异常的处理流程

try:	
	# 有可能出现异常的代码
except Xxx:
	print("处理异常")     #异常的处理
	...
else:
	print("没有异常时执行的")  #try中从始至终,没有出现异常,才会进入到else
finally:
	# 表示最后要执行的代码
	# 必须要执行的代码
	# 不管有没有异常出现,必须要执行的
	# 一般会将必须要执行的代码,如资源的释放,链接的是关闭等等

注意:函数中,如果在return后面存在finally,那么代码并不会直接返回,而是需要先执行finally代码,之后才会返回

finally关键字

要执行一段必须要执行的代码,使用finally语句块。finally 表示必须要执行的代码。常用于释放资源、释放链接、释放内存等等

自定义异常

`首先需要定义一个类,之后让这个类继承Exception\BaseException,当然建议使用Exception类
人为的抛出异常:raise关键字
作用:提示错误,向上层传递错误信息

class MyException(Exception):

    def __init__(self, msg):
        Exception.__init__(self, msg)


def login(username, password):

    if username is None or username.strip() == "":
        # 抛出异常,使用raise关键字抛出异常
        # 人为的抛出异常,1、这儿出了错, 2、向调用者传递信息
        raise MyException("对不起,用户名称不能为空")

    if password is None or password.strip() == "":
        raise Exception("对不起,用户密码不能为空")

    print("登录成功")


if __name__ == '__main__':
    try:
        login(input(">>"), input(">>"))
    except Exception as e:
        print("抓捕到异常,信息是--->", e)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值