In Python werden benutzerdefinierte Ausnahmen verwendet, um die Klarheit und Wartung von Code zu verbessern. Wenn Sie zwischen verschiedenen Fehlertypen unterscheiden müssen, z. B. Fehler mit Formatnutzern in Benutzereingabemodulen, Network -Anfragestypen usw., k?nnen benutzerdefinierte Ausnahmen es den Callers erleichtern, bestimmte Fehler zu identifizieren und zu erfassen, Fehler zu klassifizieren und zus?tzliche Informationen (z. B. Fehlercodes) hinzuzufügen. Beim Definieren müssen Sie eine neue Klasse erstellen, die eine Ausnahme erbt, z. Zu den Best Practices geh?ren: 1. Konstruktion hierarchische Strukturen, z. 2. Vermeiden Sie überbeanspruchung und erstellen Sie nur, wenn der Fehler separat verarbeitet werden muss. 3. Das Dokument erl?utert die Ausnahmen, die von der API geworfen werden; 4. Vermeiden Sie leere Ausnahmeklassen, es wird empfohlen, __init__ hinzuzufügen, um Informationen zu übergeben. Die Erfassungs- und Handhabungsmethoden stimmen mit anderen Ausnahmen überein und k?nnen für bestimmte Ausnahmen oder Grundklassen einheitlich behandelt werden. Rational unter Verwendung benutzerdefinierter Ausnahmen k?nnen die Codestruktur und das Debuggeneffizienz verbessern, es sollte jedoch der Missbrauch vermieden werden.
In Python sind keine benutzerdefinierten Ausnahmen erforderlich, aber beim Schreiben gro?er Programme oder Bibliotheken k?nnen Ihr Code klarer und leichter zu warten. Die Verwendung einer integrierten Exception
kann das Problem sicherlich l?sen. Wenn Sie jedoch verschiedene Fehlertypen unterscheiden müssen, sind benutzerdefinierte Ausnahmen nützlich.

Warum benutzerdefinierte Ausnahmen verwenden?
Obwohl Python reichhaltige Ausnahmetypen hat, sind sie oft nicht spezifisch genug. Wenn Sie beispielsweise ein Modul schreiben, das die Benutzereingabe behandelt, ist es in Ordnung, ValueError
zu werfen, wenn das Eingabeformat falsch ist. Wenn dieses Modul jedoch auch Exception
oder RuntimeError
verwendet, wenn die Netzwerkanforderung fehlgeschlagen ist, ist die Lesung von Konfigurationsdateien fehlgeschlagen usw., es ist sehr problematisch, Probleme sp?ter zu beheben.

Indem Sie Ihre eigene Ausnahmeklasse definieren, k?nnen Sie:
- Erleichtern Sie es den Anrufern, bestimmte Fehler zu identifizieren und zu fangen
- Klassifizieren Sie Fehler und verbessern Sie die Klarheit der Codestruktur
- Fügen Sie dem Fehler zus?tzliche Informationen hinzu (z. B. einen Fehlercode)
Wie definiere ich eine benutzerdefinierte Ausnahme?
In Python sind benutzerdefinierte Ausnahmen tats?chlich eine neue Klasse, die Exception
erbt. Zum Beispiel:

Klasse InvalyInputError (Ausnahme): passieren
Dies ist bereits eine benutzerdefinierte Ausnahme erh?ltlich. Sie k?nnen es so verwenden:
Def process_input (Wert): Wenn nicht ist (Wert, STR): Raise InvalyInputError ("Eingabe muss eine Zeichenfolge sein")
Natürlich k?nnen Sie auch weitere Informationen enthalten lassen:
Klasse configloadError (Ausnahme): Def __init __ (Selbst, Dateiname, Grund): self.FileName = Dateiname self.reason = Grund Super () .__ init __ (f "Die Konfigurationsdatei kann nicht laden {Dateiname}: {Grund}")
Auf diese Weise kann beim Auffang von Ausnahmen eine unterschiedliche Verarbeitung gem?? bestimmten Attributen durchgeführt werden.
Best Practices für benutzerdefinierte Ausnahmen
Die Hierarchie sollte vernünftig sein : Wenn Sie mehrere zugeh?rige Fehlertypen haben, k?nnen Sie eine Basisklasse erstellen und andere Ausnahmen sie erben lassen. Zum Beispiel:
Klasse MylibraryError (Ausnahme): passieren Klassennetzwerk (MylibraryError): passieren KlasseneError (MylibraryError): passieren
Auf diese Weise kann der Anrufer nur
MyLibraryError
fangen, ohne sich darum kümmern zu müssen, welcher Fehler er ist.Nicht zu überbeanspruchen : Nicht jeder Fehler erfordert eine neue Klasse. Es lohnt sich nur zu erstellen, wenn der Fehler separat verarbeitet werden muss.
Das Dokument erl?utert das Ausnahmebereich : Insbesondere für die API, die der Au?enwelt zur Verfügung gestellt wird, müssen Sie klar schreiben, mit welchen Ausnahmen es ausgeworfen werden. Andernfalls ist es für Benutzer schwierig, sich umzugehen.
Vermeiden Sie leere Ausnahmeklasse : Obwohl Sie nur
pass
schreiben k?nnen, ist es am besten, die__init__
-Methode hinzuzufügen, um die übergabe von Fehlermeldungen oder Kontext zu erleichtern.
Wie fangen und behandeln Sie benutzerdefinierte Ausnahmen?
Wie bei anderen Ausnahmen verwenden Sie einfach try-except
:
versuchen: process_input (123) au?er InvalyInputError als e: print (f "Fehler eingeben: {e}")
Wenn Sie eine Reihe von benutzerdefinierten Ausnahmen haben, die von derselben Basisklasse geerbt werden, k?nnen sie auch einheitlich behandelt werden:
versuchen: load_config ("config.yaml") Au?er MylibraryError als e: print (f "Ein Fehler auf Bibliotheksebene ist aufgetreten: {e}")
Grunds?tzlich ist das. Benutzerdefinierte Ausnahmen sind selbst nicht kompliziert, aber die Verwendung von ihnen macht den Code nicht mehr organisiert und leichter zu debuggen. Der Schlüssel besteht darin, eine angemessene Ausnahmestruktur zu entwerfen, die auf den tats?chlichen Bedürfnissen basiert, anstatt aus "Fortgeschrittenheit" zu missbrauchen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung benutzerdefinierter Ausnahmen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
