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Python学习笔记总结(四):异常处理

一、异常基础 1、基础 try/except/else:【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并执行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else: except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常,而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行,finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式            说明 except:                捕捉所有(其他)异常类型 except name:        只捕捉特定的异常 except name,value:    捕捉所有的异常和其额外的数据(或实例) except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常,并取得其额外数据 else:                如果没有引发异常,就运行 finally:            总是会运行此代码块,无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常,可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组,而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称, 以及相关的额外数据(如果有)。就基于类的异常而言,这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理,就返回包含了三个None值的元组。 否则,将会返回(type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型(一个基于类的异常的类对象) *value是异常参数(它的关联值或raise的第二个参数,如果异常类型为类对象,就一定是类实例) *traceback是一个traceback对象,代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行,而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句,让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块: 如果try代码块运行时没有异常发生,Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常,Python依然会回来运行finally代码块,但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。         try:                 Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process()         finally:                 open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一(包括2.5版本) try:     main-action: except Exception1:     hander1 except Exception2:     hander2 ... else:     else-block finally:     finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码(m

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浅谈数据库设计技巧(上)(转)

转一篇他人写的数据库设计技巧,感觉也不一定都正确,开拓一下思路吧。 说到数据库,我认为不能不先谈数据结构。1996年,在我初入大学学习计算机编程时,当时的老师就告诉我们说:计算机程序=数据结构+算法。尽管现在的程序开发已由面向过程为主逐步过渡到面向对象为主,但我还是深深赞同8年前老师的告诉我们的公式:计算机程序=数据结构+算法。面向对象的程序开发,要做的第一件事就是,先分析整个程序中需处理的数据,从中提取出抽象模板,以这个抽象模板设计类,再在其中逐步添加处理其数据的函数(即算法),最后,再给类中的数据成员和函数划分访问权限,从而实现封装。   数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的,由此可见,数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^),里面记录的是该奶牛场的收支账目,程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。当按照规定好的数据结构所采集到的数据量大到一定程度后,出于程序执行效率的考虑,程序员将其中的检索、更新维护等功能分离出来,做成单独调用的模块,这个模块后来就慢慢发展、演变成现在我们所接触到的数据库管理系统(DBMS)——程序开发中的一个重要分支。   下面进入正题,首先按我个人所接触过的程序给数据库设计人员的功底分一下类:   1、没有系统学习过数据结构的程序员。这类程序员的作品往往只是他们的即兴玩具,他们往往习惯只设计有限的几个表,实现某类功能的数据全部塞在一个表中,各表之间几乎毫无关联。网上不少的免费管理软件都是这样的东西,当程序功能有限,数据量不多的时候,其程序运行起来没有什么问题,但是如果用其管理比较重要的数据,风险性非常大。   2、系统学习过数据结构,但是还没有开发过对程序效率要求比较高的管理软件的程序员。这类人多半刚从学校毕业不久,他们在设计数据库表结构时,严格按照教科书上的规定,死扣E-R图和3NF(别灰心,所有的数据库设计高手都是从这一步开始的)。他们的作品,对于一般的access型轻量级的管理软件,已经够用。但是一旦该系统需要添加新功能,原有的数据库表差不多得进行大换血。   3、第二类程序员,在经历过数次程序效率的提升,以及功能升级的折腾后,终于升级成为数据库设计的老鸟,第一类程序员眼中的高人。这类程序员可以胜任二十个表以上的中型商业数据管理系统的开发工作。他们知道该在什么样的情况下保留一定的冗余数据来提高程序效率,而且其设计的数据库可拓展性较好,当用户需要添加新功能时,原有数据库表只需做少量修改即可。   4、在经历过上十个类似数据库管理软件的重复设计后,第三类程序员中坚持下来没有转行,而是希望从中找出“偷懒”窍门的有心人会慢慢觉悟,从而完成量变到质变的转换。他们所设计的数据库表结构有一定的远见,能够预测到未来功能升级所需要的数据,从而预先留下伏笔。这类程序员目前大多晋级成数据挖掘方面的高级软件开发人员。   5、第三类程序员或第四类程序员,在对现有的各家数据库管理系统的原理和开发都有一定的钻研后,要么在其基础上进行二次开发,要么自行开发一套有自主版权的通用数据库管理系统。 我个人正处于第三类的末期,所以下面所列出的一些设计技巧只适合第二类和部分第三类数据库设计人员。同时,由于我很少碰到有兴趣在这方面深钻下去的同行,所以文中难免出现错误和遗漏,在此先行声明,欢迎大家指正,不要藏私哦8)   一、树型关系的数据表   不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据,例如常见的类别表,即一个大类,下面有若干个子类,某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定,用户希望可以在任意类别下添加新的子类,或者删除某个类别和其下的所有子类,而且预计以后其数量会逐步增长,此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。按照教科书上的教导,第二类程序员大概会设计出类似这样的数据表结构: 类别表_1(Type_table_1) 名称     类型    约束条件   说明 type_id   int   无重复   类别标识,主键 type_name   char(50) 不允许为空 类型名称,不允许重复 type_father int 不允许为空 该类别的父类别标识,如果是顶节点的话设定为某个唯一值   这样的设计短小精悍,完全满足3NF,而且可以满足用户的所有要求。是不是这样就行呢?答案是NO!Why?   我们来估计一下用户希望如何罗列出这个表的数据的。对用户而言,他当然期望按他所设定的层次关系一次罗列出所有的类别,例如这样: 总类别   类别1     类别1.1       类别1.1.1     类别1.2   类别2     类别2.1   类别3     类别3.1     类别3.2   ……   看看为了实现这样的列表显示(树的先序遍历),要对上面的表进行多少次检索?注

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python Exception(异常处

python异常:    python在运行时错误称为异常        语法错误:软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。        逻辑错误:由于不完整或不合法的输入所致,也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。    默认情况下:python脚本执行过程中出现异常后,脚本执行将被终止。    python 异常是一个对象,表示错误或意外的情况    在python检测到一个错误时,将触发一个异常:        python可以通过异常传导机制传递一个异常对象,发出一个异常情况出现的信号。        程序员也可以在代码中托运触发异常    python异常也可以理解为:程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为        第一阶段:解释器触发异常,此时当前程序流将被打断。        第二阶段:异常处理,如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用    错误处理:        python的默认处理:停止程序,打印错误消息        使用try语句处理异常,并从异常中恢复    事件通知:        用于发出有效状态信号    特殊情况处理:        无法调整代码去处理的场景    终止行为:        try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制    非常规控制流程:        异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象    python异常是内置的经典类exception的子类的实例        为了向后兼容,python还允许使用字符串或任何经典类实例        python2.5之后,exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类)    python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例    大多的标准异常都是由StandardError派生的,其有3个抽象的子类        ArithmeticError:由于算术错误而引发的异常基类;包括:OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError        LookupError:容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类;包括:IndexError、KeyError        EnvironmentError:由于外部原因而导致的异常的基类;包括:IOError、OSError、WindowsError 标准异常类    AssertionError:断言语句失败    AttributeError:属性引用或赋值失败    FloatingPointError:浮点型运算失败    IOError:I/O操作失败    ImportError:import语句不能找到要导入的模块,或者不能找到该模块特别请求的名称。    IndentationError:解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误    IndexError:用来索引序列的整数超出了范围。    KeyError:用来索引映射的键不在映射中    KeyboardInterrupt:用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键)    MemoryError:运算耗尽内存    NameError:引用了一个不存在的变量名    NotImplementedError:由抽象基类引发的异常,用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法    OSError:由模块os中的函数引发的异常,用来指示平台相关的错误    OverflowError:整数运算的结果太大导致溢出    SyntaxError:语法错误    SystemError:python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误     TypeError:对某对象执行了不支持的操作    UnboundLocalError:引用未绑定值的本地变量     UnicodeError:在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误     ValueError:应用于某个对象的操作或函数,这个对象具有正确的类型,但确有不适当的值    WindowsError:模块OS中的函数引发的异常,用于指示与windowsSHUDR QAYK     ZeroDivisionError:除数为0引发的异常   检测和处理异常:    异常通过try语句来检测:任何在try语句块中的代码都会被监测,以检查有无异常发生。    tr语句主要有两种形式:        try-except:检测和处理异常            可以有多个e

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