Курс Python → Обработка исключений
Исключения в Python — это механизм, позволяющий программисту более гибко управлять ошибками, которые могут возникнуть в процессе выполнения программы. Когда возникает ошибка, интерпретатор Python создает объект исключения, который можно перехватить и обработать. Одним из наиболее распространенных способов обработки исключений является использование конструкции try-except.
В блоке try мы помещаем код, который может вызвать исключение. Если исключение происходит внутри блока try, выполнение кода прерывается, и интерпретатор Python ищет блок except, соответствующий типу исключения. Если подходящий блок except найден, код внутри него выполняется, и программа продолжает свою работу.
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Деление на ноль!")
В данном примере мы пытаемся выполнить деление на ноль в блоке try. Поскольку это вызывает ZeroDivisionError, программа переходит к блоку except, где выводится сообщение «Деление на ноль!». Это простой способ предотвратить сбой программы из-за деления на ноль.
Кроме того, в Python есть возможность использовать несколько блоков except для разных типов исключений. Также можно использовать блок finally, который будет выполняться в любом случае, независимо от того, произошло исключение или нет. Это может быть полезно, например, для закрытия файлов или сетевых соединений.
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Деление на ноль!")
except ArithmeticError:
print("Арифметическая ошибка!")
finally:
print("Конец программы")
Таким образом, использование конструкции try-except позволяет более гибко управлять ошибками в Python, делая программу более надежной и устойчивой к непредвиденным ситуациям.
Другие уроки курса "Python"
- Оптимизация памяти с __slots__
- Форматирование строк в Python
- Отношения подклассов в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Функция reversed() в Python
- Объединение словарей в Python
- Работа с файлами в Python
- Сложные типы данных в Python
- Создание объекта времени
- Работа с географическими данными.
- Библиотека itertools: объединение списков
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Создание и использование ChainMap
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Тернарный оператор в Python
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- Реверс строки в Python
- Проверка памяти объекта
- Инвертирование словаря
- Работа с f-строками 2.0
- Методы и функции в Python
- lru_cache оптимизация функций
- Переопределение метода xor в Python
- Разделение строк методом split()
- Однострочники Python
- Progress с библиотекой tqdm
- F-строки в Python
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Обработка исключений с блоком else
- Поиск с библиотекой Google
- Применение функции к каждому элементу списка
- Создание обратного итератора
- Определение относительного пути
- Декораторы в Python
- Освобождение памяти в Python
- Отправка POST-запроса в REST API
- Получение ID процесса
- Декораторы в Python
- Установка random seed в Python
- Непрерывная проверка в Python
- Конкатенация списков в Python
- Применение функции к списку
- Основы работы с базами данных в Python
- Замеры производительности в Python
- Метод eq для сравнения объектов
- Оптимизация поиска в словарях
- Многострочные комментарии в Python
- Секреты Python
