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1、解析器去执行程序,检测到错误时触发异常,异常触发后且没被处理的情况下,程序就在当前异常处终止,后面的代码不会运行。
2、必须提供一种异常处理机制来增强你程序的健壮性与容错性。
实例
#coding=utf-8 try: print('-----test--1---') open('123.txt','r') # 如果123.txt文件不存在,那么会产生 IOError 异常 print('-----test--2---') print(num)# 如果num变量没有定义,那么会产生 NameError 异常 except (IOError,NameError): #如果想通过一次except捕获到多个异常可以用一个元组的方式 print("捕捉到异常")
1、云计算,典型应用OpenStack。
2、WEB前端开发,众多大型网站均为Python开发。
3、人工智能应用,基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。
4、系统运维工程项目,自动化运维的标配就是python+Django/flask。
5、金融理财分析,量化交易,金融分析。
6、大数据分析。
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