【Python 基础教程】错误与异常的处理

简介: 【Python 基础教程】错误与异常的处理

💓前言


继续更新Python基础语法,到目前为止Python基础语法已经接近了尾声,本次错误与异常处理更新完后会对文件、数据库、包管理、模块管理、正则表达式的使用进行更新。完成这几个大致的任务之后将会更新爬虫与数据分析。本专栏所写的东西非常的适用初学者,当然也非常适合老手,每一部分都有很全面的编程技巧。相信大家看完后会感觉受益匪浅。(文末附有常见异常表)


👻异常与错误的概念


错误顾名思义就是由于某种原因,产生了不符合我们预期的结果。我们的代码在运行时非常的有可能出现错误,我们有时又称这种现象为BUG,在Python中异常通常指的是我们的Python解释器发现了我们程序中存在的错误,自己无法解决该错误的时候向操作系统提出了报告引发程序中断。正如现实中我们个人犯错而监管我们的人发现我们的错误,发现我们的异常举动并进行处理。及时帮我们纠正错误行为。


👻错误分类


👾语法错误


语法错误又称为编译错误,是计算机操作系统在执行你的代码的时候,由于你代码存在语法性问题无法开始执行程序导致的错误,一般就是函数名、关键字用错导致或者进行导包的时候导入了不存在的包。随着编译器的迭代更新不断变强,这种错误已经非常少见了。Python中编译错误提示SyntaxErrorl例如下图(缺少一半括号):


e1c5236da11d4215a222d73df684ff60.png


👾运行时错误


运行时错误指的是程序通过了编译,计算机操作系统开始执行你的程序在代码执行过程中出由于编程者的疏忽,产生了代码之间的矛盾导致的错误。例如:没有考虑到数组边界或者变量范围导致数组越界、零除异常...这种错误会导致你的程序突然就挂掉一定情况下会造成灰常大的损失。例如以下情况:


707429b847fc4490b1aef4f75e3f4cac.png



👾逻辑错误


这种错误往往是人们最烦恼的错误,因为操作系统不会直接抛出异常给我们看,你的程序也可以正常运行,但是对程序输入值之后得到的结果就是不对。非常的气人,我们能改进这种错误的方式就是baidu、动脑思考、进行调试、实在不行找个老鸟帮你看看。常见的错误有:死循环、表达式错误、局部全局变量混用....


👻异常处理机制


👾捕获异常并处理


Python中采用了结构化的异常处理机制我们可以通过try对异常进行捕获,然后在except中进行异常的处理。最后在finally中进行资源释放之类的工作(有没有异常finally中的代码都会执行),与其他语言不同的是,在Python中引入了一个else机制,else中的语句只有在try中的代码没有异常的时候才会执行。有异常就不执行。详细操作见下面代码,正如所见,可以对多个类型的异常进行捕获。对多个异常进行捕获的话需要将类型涵盖范围较小的异常放在前面,而在捕获之前一般由try代码块中的代码或者函数进行异常的抛出


# 异常的捕获
a=int(input('输入除数:'))
b=int(input('输入被除数:'))
try:
    res=a/b
except ZeroDivisionError:
    print('除数不可以为0')
    # 相同处理方式的异常可以这么写
except (BaseException,TypeError):
    print('有错误')
else:
    print('您的结果为',res)
finally:
    print('感谢使用!')


👾主动抛出异常


我们可以轻松的进行异常的捕获并进行解决。但是有时候我们有一种需求就是将错误抛出给上一层进行处理。这时候主动抛出异常就登场了。在Python中主动抛出异常使用的是raise关键字。raise关键字一般与自定义异常类一块进行使用,所以大家先记住raise是主动抛出异常的关键字,待会到自定义异常类处看代码即可。


👾断言处理


断言处理使用语法为:assert <布尔表达式>或者assert <布尔值表达式> , <字符串表达式>。assert会先对布尔值表达式进行判断,如果表达式为True就不进行操作,否则会抛出异常。并在抛出的异常中输出字符串表达式的信息。具体操作可以看以下代码:



'''
3 录入一个学生的成绩,把该学生的成绩转换为A优秀、B良好、C合格、D不及格的形式,
最后将该学生的成绩打印出来。要求使用assert断言处理分数不合理(小于0或者大于100)的情况
请编写程序。
'''
n=int(input())
assert n in range(101),"您输入的成绩不合理!"
if n>=85:
  print("优秀!")
elif n>=70:
  print("良好!")
elif n>=60:
  print("合格!")
else:
  print("不及格!")

👾自定义异常类


Python官方库中提供了一系列的异常处理类,在Python中所有的异常均由类实现,所有的异常类又继承自BaseException类,程序运行时出现的异常大多继承自Exception类。Python支持自定义异常类。自定义异常类一般继承Exception或者其子类名称一般以Exception或者Error命名。


自定义异常类以及主动抛弃异常


'''
自己定义一个异常类,继承Exception类, 捕获下面的过程:判断input()输入的字符串长度是否小于5, 
如果小于5,比如输入长度为3则输出:"The input is of length 3, expecting at least 5“,
大于5则输出"success”。 
'''
class StrLenError(Exception):
  def __init__(self,s):
    Exception.__init__(self,s)
    self.s =s
  def __str__(self):
      return f"The input is of length {len(self.s)}, expecting at least 5"
n=input()
if len(n)<=5:
  raise StrLenError(n)
else:
  print("success")

9d5ac064657f43cb8b2925246eed530c.png


👾常见异常及释义


以下是一些常见的类及引发该类异常的错误描述:


1667996833122.png

b293f728b11a4f1e9f77bd4e9df15cd4.png





相关文章
|
11月前
|
运维 监控 算法
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
MSET-SPRT是一种结合多元状态估计技术(MSET)与序贯概率比检验(SPRT)的混合框架,专为高维度、强关联数据流的异常检测设计。MSET通过历史数据建模估计系统预期状态,SPRT基于统计推断判定偏差显著性,二者协同实现精准高效的异常识别。本文以Python为例,展示其在模拟数据中的应用,证明其在工业监控、设备健康管理及网络安全等领域的可靠性与有效性。
1163 13
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
|
5月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
868 19
|
4月前
|
索引 Python
Python 列表切片赋值教程:掌握 “移花接木” 式列表修改技巧
本文通过生动的“嫁接”比喻,讲解Python列表切片赋值操作。切片可修改原列表内容,实现头部、尾部或中间元素替换,支持不等长赋值,灵活实现列表结构更新。
197 1
|
5月前
|
数据采集 存储 JSON
使用Python获取1688商品详情的教程
本教程介绍如何使用Python爬取1688商品详情信息,涵盖环境配置、代码编写、数据处理及合法合规注意事项,助你快速掌握商品数据抓取与保存技巧。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据安全/隐私保护 计算机视觉
过三色刷脸技术,过三色刷脸技术教程,插件过人脸python分享学习
三色刷脸技术是基于RGB三通道分离的人脸特征提取方法,通过分析人脸在不同颜色通道的特征差异
|
7月前
|
XML Linux 区块链
Python提取Word表格数据教程(含.doc/.docx)
本文介绍了使用LibreOffice和python-docx库处理DOC文档表格的方法。首先需安装LibreOffice进行DOC到DOCX的格式转换,然后通过python-docx读取和修改表格数据。文中提供了详细的代码示例,包括格式转换函数、表格读取函数以及修改保存功能。该方法适用于Windows和Linux系统,解决了老旧DOC格式文档的处理难题,为需要处理历史文档的用户提供了实用解决方案。
865 0
|
6月前
|
并行计算 算法 Java
Python3解释器深度解析与实战教程:从源码到性能优化的全路径探索
Python解释器不止CPython,还包括PyPy、MicroPython、GraalVM等,各具特色,适用于不同场景。本文深入解析Python解释器的工作原理、内存管理机制、GIL限制及其优化策略,并介绍性能调优工具链及未来发展方向,助力开发者提升Python应用性能。
413 0
|
6月前
|
数据采集 索引 Python
Python Slice函数使用教程 - 详解与示例 | Python切片操作指南
Python中的`slice()`函数用于创建切片对象,以便对序列(如列表、字符串、元组)进行高效切片操作。它支持指定起始索引、结束索引和步长,提升代码可读性和灵活性。
|
9月前
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
627 2
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
|
8月前
|
人工智能 搜索推荐 数据可视化
用 Python 制作简单小游戏教程:手把手教你开发猜数字游戏
本教程详细讲解了用Python实现经典猜数字游戏的完整流程,涵盖从基础规则到高级功能的全方位开发。内容包括游戏逻辑设计、输入验证与错误处理、猜测次数统计、难度选择、彩色输出等核心功能,并提供完整代码示例。同时,介绍了开发环境搭建及调试方法,帮助初学者快速上手。最后还提出了图形界面、网络对战、成就系统等扩展方向,鼓励读者自主创新,打造个性化游戏版本。适合Python入门者实践与进阶学习。
1046 1

推荐镜像

更多