- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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基于类的异常
字符串是定义异常的简单方式。然而,就像前边描述的一样,类多了一些优点。最主要的是,类可让你组织的异常分类,比起简单的字符串而言,使用和维护起来更灵活。再者,类可附加异常的细节,而且支持继承。因为类是更好的办法,很快也会变成规定的做法。
先不管编写代码的细节,字符串异常和类异常的主要差别在于,引发的异常在try语句中的except子句匹配时的方式不同。
·字符串异常是以简单对象识别来匹配的:引发的异常是由Python的i s测试来匹配except子句的。
·类异常是由超类关系进行匹配的:只要except子句列举了异常的类或其任何超类名,引发的异常就会匹配该子句。
也就是说,当try语句的except子句列出一个超类时,就可以捕捉该超类的实例,以及类树中所有较低位置的子类的实例。结果就是,类异常支持异常层次的架构:超类变成分类的名称,而子类变成这个分类中特定种类的异常。except子句列出一个通用的异常超类,就可捕捉整个分类中的各种异常:任何特定的子类都可匹配。
字符串异常没有这样的概念:因为它们都通过简单对象标识来匹配,所以它们没有直接的方式来把异常组织到更为灵活的领域或分组。直接的结果是,异常处理器以一种难以做出修改的方式与异常集合匹配。
除了这种类型想法外,基于类的异常也更好地支持了异常状态信息(附加在实例上),而且可以让异常参与继承层次(从而获得通用的行为)。由于它们提供类和OOP一般性的所有优点,比起现在废弃了的基于字符串的异常来说,它们提供一种更为强大的替代方案,而只需要一点点额外的代码。
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