上述代码添加异常处理

时间: 2023-11-12 18:12:06 浏览: 43
好的,下面是添加异常处理的代码示例: ```python try: # 尝试执行的代码块 result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: # 发生 ZeroDivisionError 异常时执行的代码块 print("除数不能为0!") except: # 发生其他异常时执行的代码块 print("发生了其他异常!") finally: # 不管是否发生异常都会执行的代码块 print("程序执行完毕。") ``` 在上述代码中,`try`语句包含了我们要尝试执行的代码块,如果该代码块中发生了异常,则会跳转到相应的`except`语句中执行异常处理代码块。如果没有发生异常,则跳过所有`except`语句,直接执行`finally`语句块中的代码。 在`except`语句中,我们可以根据不同的异常类型编写不同的异常处理代码块。如果没有指定具体的异常类型,则会捕获所有类型的异常。 `finally`语句块中的代码无论是否发生异常都会被执行,通常用于释放资源或清理临时数据等工作。
相关问题

上述代码如何加入异常情况处理代码

你可以使用try-except块来处理异常情况。以下是在代码中添加异常处理的示例: ```python import re import requests headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"} def baidu(company, page): num = (page-1) * 10 url = 'http://www.baidu.com/s?rtt=4&bsst=1&cl=2&tn=news&rsv_dl=ns_pc&word=' + company + '&pn=' + str(num) res = requests.get(url, headers=headers).text p_href = re.compile('<h3 class="news-title_1YtI1 "><a href="(.*?)"', re.S) p_title = re.compile('class="news-title-font_1xS-F" aria-label="(.*?)"', re.S) p_date = re.compile('class="c-color-gray2 c-font-normal c-gap-right-xsmall" aria-label="(.*?)"', re.S) p_source = re.compile('<span class="c-color-gray" aria-label="(.*?)"', re.S) try: href = re.findall(p_href, res) title = re.findall(p_title, res) date = re.findall(p_date, res) source = re.findall(p_source, res) except Exception as e: print("爬取过程中出现异常:", str(e)) return [], [], [], [] return href, title, date, source companys = ['海康威视', '京东', '顺丰', '阿里巴巴', '海通证券', '恒大集团'] for company in companys: for b in range(3): href, title, date, source = baidu(company, b+1) print(company + '第' + str(b+1) + '页爬取成功') for i in range(len(href)): print("Href:", href[i]) print("Title:", title[i]) print("Date:", date[i]) print("Source:", source[i]) print() ``` 在上述代码中,我们使用try-except块来捕获异常。如果在爬取过程中出现异常,我们会打印出异常信息并返回空列表。这样可以确保即使出现异常,代码也能继续执行而不中断。

Python添加震荡异常代码

以下是一个简单的Python代码示例,用于模拟震荡异常: ```python import time import random # 模拟数据采集 def collect_data(): # 生成随机数作为模拟数据 data = random.uniform(0, 1) # 模拟数据采集时间 time.sleep(0.1) return data # 模拟震荡异常 def oscillation_abnormality(): # 生成随机数作为模拟异常值 abnormal_data = random.uniform(0, 1) # 模拟异常值持续时间 time.sleep(0.5) return abnormal_data # 主程序 while True: # 获取模拟数据 data = collect_data() # 判断是否出现异常 if data > 0.8: # 模拟震荡异常 abnormal_data = oscillation_abnormality() # 输出异常信息 print("出现震荡异常,异常值为:", abnormal_data) else: # 输出正常信息 print("采集数据正常,数据值为:", data) ``` 在上述代码中,`collect_data()`函数用于模拟数据采集,`oscillation_abnormality()`函数用于模拟震荡异常,主程序中通过判断采集的数据是否超过阈值来决定是否出现异常,并在出现异常时调用`oscillation_abnormality()`函数模拟异常情况。

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