begin exception例子
时间: 2023-10-10 12:14:04 浏览: 33
以下是一个简单的Python代码,用于捕获并处理异常:
```
try:
# 尝试执行这些代码
x = 1 / 0
except Exception as e:
# 发生异常时执行这些代码
print("发生异常:", e)
finally:
# 无论是否发生异常,都会执行这些代码
print("程序执行完毕")
```
在这个例子中,我们尝试计算1/0,这会导致一个除以零的异常。在try语句块中,我们尝试执行这个除法操作。如果发生异常,控制流会跳转到except语句块,打印异常消息。无论是否发生异常,finally语句块中的代码都会执行。在这个例子中,我们使用了Exception作为异常类型,以捕获所有类型的异常,但是在实际代码中,应该尽可能地使用更具体的异常类型进行捕获。
相关问题
oracle 函数 EXCEPTION
在Oracle中,EXCEPTION是用于处理异常的关键字。它可以用于捕获和处理各种异常情况。在PL/SQL中,异常分为两种类型:系统预定义异常和用户自定义异常。
系统预定义异常是Oracle自动抛出的异常,例如违反唯一性约束等。这些异常被Oracle定义为一套标准异常,可以在编写PL/SQL代码时自动处理。可以使用EXCEPTION关键字来捕获和处理这些异常。
用户自定义异常是由编码人员根据业务需求定义的异常。这些异常在PL/SQL环境中使用,并需要通过显式抛出(EXCEPTION关键字)来触发异常处理。通过定义自定义异常,可以捕获并处理程序中的非正常情况。
以下是一个例子,展示了如何使用EXCEPTION关键字处理异常:
```
DECLARE
v_num NUMBER(5) := -1;
exp_data_range EXCEPTION; -- 定义异常
BEGIN
IF v_num < 0 THEN
RAISE exp_data_range; -- 抛出异常
END IF;
EXCEPTION
WHEN exp_data_range THEN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('数据范围不能为负数!');
END;
```
在上述例子中,如果v_num小于0,则会抛出exp_data_range异常,并在EXCEPTION块中进行处理。
flink-cep例子
以下是一个简单的 Flink CEP 的例子:
假设我们有一个数据流,它包含了用户的登录和登出事件,我们想要在用户登录后的 10 分钟内检测到用户的登出事件,以便我们可以计算用户的在线时间。我们可以使用 Flink CEP 来实现这个功能。
首先,我们需要定义登录和登出事件的数据结构:
```java
public class LoginEvent {
public long userId;
public String ip;
public String eventType;
public long timestamp;
}
public class LogoutEvent {
public long userId;
public long timestamp;
}
```
然后,我们可以创建一个 Flink DataStream,并使用 Flink CEP 来定义模式,以便检测用户的登录和登出事件:
```java
DataStream<LoginEvent> loginEventStream = ...
Pattern<LoginEvent, ?> loginPattern = Pattern.<LoginEvent>begin("start")
.where(new SimpleCondition<LoginEvent>() {
@Override
public boolean filter(LoginEvent loginEvent) throws Exception {
return "login".equals(loginEvent.eventType);
}
});
Pattern<LogoutEvent, ?> logoutPattern = Pattern.<LogoutEvent>begin("start")
.where(new SimpleCondition<LogoutEvent>() {
@Override
public boolean filter(LogoutEvent logoutEvent) throws Exception {
return true;
}
})
.within(Time.minutes(10));
PatternStream<LoginEvent> patternStream = CEP.pattern(
loginEventStream.keyBy("userId"),
loginPattern.followedByAny(logoutPattern));
DataStream<Tuple2<Long, Long>> onlineTimeStream = patternStream.select(
(Map<String, LoginEvent> first, Map<String, LogoutEvent> second) -> {
long userId = first.get("start").userId;
long startTime = first.get("start").timestamp;
long endTime = second.get("start").timestamp;
return Tuple2.of(userId, endTime - startTime);
});
```
在上面的代码中,我们定义了两个模式:登录模式和登出模式。登录模式表示一个用户的登录事件,而登出模式表示一个用户的登出事件。我们使用 keyBy() 方法将数据流按照用户 ID 进行分区,并使用 followedByAny() 方法将登录模式和登出模式组合在一起。
最后,我们可以使用 select() 方法来处理匹配到的模式,并计算用户的在线时间。在 select() 方法中,我们从匹配到的模式中获取用户 ID、登录时间和登出时间,并计算在线时间。
以上就是一个简单的 Flink CEP 的例子。在实际应用中,我们可以根据需要定义更复杂的模式,并使用 Flink CEP 来实现各种复杂的业务逻辑。
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