except Empty:

"except Empty:" 是Python编程中的一种异常处理结构，通常用于`try-except`块中。它专门捕获并处理名为`Empty`的特定类型的异常，比如在迭代器、容器（如列表、集合等）中使用`for`循环时，如果容器为空，会抛出`StopIteration`或更具体的`Empty`异常。

当代码块尝试访问一个空的容器元素，而你希望避免程序因为这个错误而崩溃，可以使用`except Empty:`来捕获这种异常，并提供一种默认的处理方式，例如打印一条友好的提示信息或者跳过空元素继续执行。

例如：

values = []
try:
    for value in values:
        # 这里可能会引发Empty异常
        print(value)
except Empty:
    print("列表为空，无法获取值")

相关问题

st = status[socket] if st & zmq.POLLOUT: try: if not sendbuf: sendbuf = self.outqueue.get_nowait() except Empty: pass

这段代码是使用 PyZMQ 库中的 `poll()` 函数进行 socket 多路复用的操作。在这个代码块中，首先获取到当前 socket 的状态，然后判断是否可以进行输出操作（即 POLLOUT），如果可以，则尝试从输出队列中获取数据并发送。如果输出队列中没有数据，则不做任何操作，继续进行下一轮的轮询。这段代码的目的是实现一个高效的消息发送机制，避免阻塞和线程切换等性能问题。

def add_reader(): id = input("请输入读者编号：") name = input("请输入读者姓名：") gender = input("请输入读者性别(男/女)：") age = input("请输入读者出生日期(YYYY-MM-DD)：") iphone = input("请输入读者手机号：") type = input("请输入读者类别(教师/学生)：") df = pd.read_excel('readers.xlsx') if df[(df['id'] == id)].empty: print("\n\n已录入该编号的读者信息！") time.sleep(3) else: reader = {"id": id, "name": name, "gender": gender, "age": age, "iphone": iphone, "type": type, "isvalid": 1} readers.append(reader) try: df = pd.read_excel("readers.xlsx") except: df = pd.DataFrame(columns=["id", "name", "gender", "age", "iphone", "type", "isvalid"]) df = df._append(reader, ignore_index=True) df.to_excel("readers.xlsx", index=False) print("读者信息已添加成功！")添加的信息使用列表进行存储

这段代码是用来添加读者信息的，它首先会让用户输入读者的编号、姓名、性别、出生日期、手机号和类别等信息，然后会从一个名为"readers.xlsx"的Excel文件中读取已经存在的读者信息，检查是否已经有了输入的读者编号。若已经存在，则会提示"已录入该编号的读者信息！"，否则会将读者信息添加到一个名为"readers"的列表中，并将读者信息追加到Excel文件中。这里使用的是pandas库中的read_excel和to_excel函数来读写Excel文件。