再学python3(九) :python的包和异常处理

2024-06-04 19:38

本文主要是介绍再学python3(九) :python的包和异常处理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一:参考资料:http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7292109.html#_label7

二:代码:见github: 0307bg

三: 异常处理

# 异常处理  try# try 和 except
# int('aaaa') # 输出 ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'aaaa'
# try:
#     int('aaaa')
# except ValueError: # 对应错误类型
#     print('非int类型')# try 和 except Exception
# try:
#     int('aaaa')
#     [][4]
# except Exception: # 万能错误
#     print('代码有误')
# else:
#     print('没有异常的时候输出此句话')# try 和 finally
# def fun1():
#     try:
#         f = open('0307.txt', 'w')
#         return True
#     except Exception: # 万能错误获取
#         return False
#     else:
#         print('没有异常的时候输出此句话')
#     finally:
#         print('return 以后还会调用finally的代码')
#         f.close()
#
# print(fun1())
'''
return以后不会执行else代码   但会执行finally代码
'''# 获取错误信息
def fun1():try:int('aa')return 1except Exception as error:  # 万能错误 并获取错误信息print(error)print(fun1())

 

这篇关于再学python3(九) :python的包和异常处理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1030939

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',

Python3 BeautifulSoup爬虫 POJ自动提交

POJ 提交代码采用Base64加密方式 import http.cookiejarimport loggingimport urllib.parseimport urllib.requestimport base64from bs4 import BeautifulSoupfrom submitcode import SubmitCodeclass SubmitPoj():de