一、Python之了解异常
当在Python中执行代码时，如果发生错误，就会抛出异常（Exception）。处理异常是编写健壮的代码的重要部分。Python提供了try-except语句来捕获和处理异常。
下面是使用Python代码详细讲解异常处理的例子：
# 1. 尝试执行可能会引发异常的代码块
try:
num1 = int(input("请输入一个整数："))
num2 = int(input("请输入另一个整数："))
result = num1 / num2
print("结果为:", result)
# 2. 捕获特定类型的异常
except ValueError:
print("输入的不是有效的整数！")
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为零！")
# 3. 捕获其他类型的异常
except Exception as e:
print("发生了未知错误:", str(e))
# 4. 如果没有发生异常，则执行这个代码块
else:
print("没有发生异常！")
# 5. 不管是否发生异常，都会执行这个代码块
finally:
print("程序执行完毕。")
在上面的代码示例中，我们首先尝试执行可能会引发异常的代码块。如果发生异常，Python会跳转到相应的except代码块，并执行与异常类型匹配的代码。如果没有匹配的except代码块，那么会跳转到通用的Exception类型的except代码块。
在异常处理过程中，还可以使用else代码块来处理没有发生异常的情况。无论是否发生异常，都会执行finally代码块。
通过合理处理异常，我们可以使程序在出现错误时不崩溃，并提供友好的错误提示信息，从而增强代码的稳定性和可靠性。
二、Python之异常捕获
当在Python中执行代码时，如果发生错误，就会抛出异常（Exception）。异常是Python语言处理错误和异常情况的一种机制。通过捕获异常，我们可以对错误进行处理，避免程序崩溃。
下面是使用Python代码详细讲解异常捕获的例子：
# 1. 尝试执行可能会引发异常的代码块
try:
num1 = int(input("请输入一个整数："))
num2 = int(input("请输入另一个整数："))
result = num1 / num2
print("结果为:", result)
# 2. 捕获特定类型的异常
except ValueError:
print("输入的不是有效的整数！")
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为零！")
# 3. 捕获多个异常类型
except (TypeError, FileNotFoundError):
print("发生了类型错误或文件不存在错误！")
# 4. 捕获所有类型的异常
except Exception as e:
print("发生了未知错误:", str(e))
# 5. 获取异常信息
except ZeroDivisionError as e:
print("除数不能为零！", str(e))
# 6. 如果没有发生异常，则执行这个代码块
else:
print("没有发生异常！")
# 7. 不管是否发生异常，都会执行这个代码块
finally:
print("程序执行完毕。")
在上述代码中，我们使用了try-except语句来捕获异常。首先，我们尝试执行可能引发异常的代码块。如果发生异常，Python会跳转到与异常类型匹配的except代码块，并执行其中的代码。如果没有匹配的except代码块，会继续向上查找，直到找到通用的Exception类型的except代码块。
在捕获异常时，可以根据具体情况使用特定的异常类型进行捕获，也可以使用元组同时捕获多个异常类型。此外，还可以通过as关键字获取异常对象，以便进一步处理或打印异常信息。
在异常处理过程中，可以使用else代码块处理没有发生异常的情况。不管是否发生异常，都会执行finally代码块中的代码，确保程序的某些操作无论是否成功都能得到执行。
通过合理捕获和处理异常，我们可以提高程序的稳定性和可靠性，避免由于错误导致的程序崩溃。
三、Python之异常的传递性
在Python中，异常可以在代码的不同层级之间传递。当一个异常没有在当前层级被捕获时，它会向上层级传递，直到找到匹配的异常处理程序或者到达顶层，如果仍未被捕获，则会导致程序崩溃。
下面是使用Python代码详细讲解异常传递性的例子：
# 1. 定义一个函数，该函数会抛出异常
def divide(x, y):
try:
result = x / y
print("结果为:", result)
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为零！")
# 抛出新的异常
raise ValueError("除数不能为零")
# 2. 调用函数，并捕获抛出的异常
try:
divide(10, 0)
except ValueError as e:
print("捕获到异常:", str(e))
# 3. 异常在多层级之间传递
def calculate():
try:
divide(10, 0)
except ValueError as e:
# 在函数内部重新抛出异常
raise RuntimeError("发生了运行时错误") from e
try:
calculate()
except RuntimeError as e:
print("捕获到异常:", str(e))
print("原始异常:", str(e.__cause__))
在上述代码中，我们首先定义了一个名为divide的函数。该函数尝试计算两个数的商，并在除数为零时抛出ValueError异常。在异常处理程序中，我们又抛出了一个新的ValueError异常，这样异常就会传递到调用该函数的地方。
在主程序中，我们调用divide函数，并捕获抛出的ValueError异常。通过捕获异常，我们可以处理异常或者获取异常的相关信息。
接下来，我们定义了一个名为calculate的函数，在其中调用了divide函数。在calculate函数内部，我们又捕获了ValueError异常，并重新抛出一个RuntimeError异常。这样，异常就会在多层级之间传递。
最后，在主程序中，我们捕获了RuntimeError异常，并打印出异常信息。通过__cause__属性，我们还可以访问原始的异常对象。
通过异常的传递性，我们可以在不同层级的代码中捕获和处理异常，从而实现对错误情况的处理和控制流程的管理。
四、Python之模块的概念和导入
在Python中，模块是一个包含了一些定义和语句的文件。通过使用模块，我们可以将代码分成多个文件，使得代码更加模块化、结构清晰，并且可以在不同的程序中共享和重复使用。
下面是使用Python代码详细讲解模块的概念和导入的例子：
假设我们有两个文件：math_operations.py和main.py。
# math_operations.py
def add(x, y):
return x + y
def subtract(x, y):
return x - y
# main.py
# 1. 导入整个模块
import math_operations
result = math_operations.add(5, 3)
print(result)
result = math_operations.subtract(8, 2)
print(result)
# 2. 导入特定函数
from math_operations import add, subtract
result = add(5, 3)
print(result)
result = subtract(8, 2)
print(result)
# 3. 给模块指定别名
import math_operations as mo
result = mo.add(5, 3)
print(result)
result = mo.subtract(8, 2)
print(result)
# 4. 导入所有函数
from math_operations import *
result = add(5, 3)
print(result)
result = subtract(8, 2)
print(result)
在上述代码中，math_operations.py文件是一个模块，其中定义了两个函数：add和subtract。这些函数可以在其他文件中进行导入和使用。
在main.py文件中，我们演示了不同的模块导入方式：
-
使用
import语句导入整个math_operations模块。这样就可以通过math_operations.add和math_operations.subtract调用模块中的函数。 -
使用
from ... import语句导入指定的函数。这样就可以直接使用add和subtract调用这些函数，无需加上模块名前缀。 -
使用
import ... as语句给模块指定别名。这样就可以使用mo.add和mo.subtract调用模块中的函数。 -
使用
from ... import *语句导入模块中的所有函数。这样就可以直接使用add和subtract调用这些函数，无需加上模块名前缀。
通过模块的概念和导入，我们可以将代码组织得更好、更易于管理，并且可以重复使用已经定义好的功能。模块化的设计使得代码更加模块化、可读性更强，并且方便多人协作开发。