EXCEPT_CALL使用示例

下面是一个使用 EXCEPT_CALL 宏的示例：

#include <iostream>
#include <exception>

void HandleException() {
  std::cerr << "An exception occurred." << std::endl;
  // 这里可以进行异常处理和错误日志记录等操作
}

void DoSomething() EXCEPT_CALL(HandleException) {
  // 这里是一些可能会抛出异常的代码
  throw std::exception();
}

int main() {
  try {
    DoSomething();
  } catch (...) {
    std::cerr << "Caught an exception." << std::endl;
  }
  return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个 HandleException 函数来处理程序中可能会发生的异常。然后，在 DoSomething 函数中使用了 EXCEPT_CALL 宏来指定在出现异常时调用 HandleException 函数进行处理。在程序的主函数中，我们使用 try-catch 块来捕获 DoSomething 函数中可能会抛出的异常，并在出现异常时打印出一条错误信息。

需要注意的是，EXCEPT_CALL 宏必须紧跟在函数的声明或定义之后，并且函数声明或定义的末尾不能有分号。

相关问题

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-293-c58e4e7a6b05> in <module> 3 ,'tianchuang_dafu_score','tencent_anti_fraud_v4_score']) 4 out_vardf,out_bindf = DDViz.out_all_in_one(train_all_df,inputx=inputx,y=y,dt='apply_date',dt_cut=1,miss_values=[-99],score_cut=20 ----> 5 , method='optb',output_path='data/out_all_in_one_report_0530_v1.xlsx') 6 out_bindf ~\AppData\Local\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\DDViz\DDViz.cp36-win_amd64.pyd in DDViz.out_all_in_one() ~\AppData\Local\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\DDViz\DDViz.cp36-win_amd64.pyd in DDViz.full_describe() ~\AppData\Local\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __setattr__(self, name, value) 5190 try: 5191 object.__getattribute__(self, name) -> 5192 return object.__setattr__(self, name, value) 5193 except AttributeError: 5194 pass pandas/_libs/properties.pyx in pandas._libs.properties.AxisProperty.__set__() ~\AppData\Local\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _set_axis(self, axis, labels) 688 689 def _set_axis(self, axis, labels): --> 690 self._data.set_axis(axis, labels) 691 self._clear_item_cache() 692 ~\AppData\Local\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in set_axis(self, axis, new_labels) 181 raise ValueError( 182 "Length mismatch: Expected axis has {old} elements, new " --> 183 "values have {new} elements".format(old=old_len, new=new_len) 184 ) 185 ValueError: Length mismatch: Expected axis has 2 elements, new values have 7 elements

这个错误通常是由于你正在尝试重新设置一个轴的标签，但是新的标签的长度与原来的标签长度不匹配。在你的代码中，你可能尝试使用`set_axis`方法来重新设置轴的标签，但是你提供的新标签的长度与原来的标签的长度不同。你需要确保新标签的长度与原来的标签的长度相匹配。你可以查看你的代码中使用`set_axis`的位置，并检查新标签的长度是否正确。如果你需要更多的帮助，请提供更具体的上下文和代码示例。

TypeError Traceback (most recent call last) D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3628 try: -> 3629 return self._engine.get_loc(casted_key) 3630 except KeyError as err: D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key During handling of the above exception, another exception occurred: InvalidIndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5316\790738290.py in <module> ----> 1 target=wine_data[:,0] 2 data=wine_data[:,1:] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 3503 if self.columns.nlevels > 1: 3504 return self._getitem_multilevel(key) -> 3505 indexer = self.columns.get_loc(key) 3506 if is_integer(indexer): 3507 indexer = [indexer] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3634 # InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise 3635 # the TypeError. -> 3636 self._check_indexing_error(key) 3637 raise 3638 D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in _check_indexing_error(self, key) 5649 # if key is not a scalar, directly raise an error (the code below 5650 # would convert to numpy arrays and raise later any way) - GH29926 -> 5651 raise InvalidIndexError(key) 5652 5653 @cache_readonly InvalidIndexError: (slice(None, None, None), 0)

这段代码出现了 InvalidIndexError 异常，具体来说是在获取 wine_data 的列时出现了错误。

在 Pandas 中，可以使用 DataFrame 的 iloc 或 loc 属性来获取 DataFrame 的行和列。其中，iloc 使用整数下标来获取数据，loc 使用标签名来获取数据。

在这个错误中，wine_data[:,0] 表示获取 wine_data 的第 0 列数据，而 wine_data[:,1:] 表示获取 wine_data 的第 1 列及之后的所有列数据。然而，在 Pandas 中，使用切片获取列时需要使用 loc 或 iloc 属性，否则会出现 InvalidIndexError 异常。

要解决这个错误，可以将代码修改为如下形式：

import pandas as pd

# 读入数据集
wine_data = pd.read_csv('wine_data.csv', header=None)

# 获取第 0 列数据为 target，第 1 列及之后的所有列数据为 data
target = wine_data.iloc[:, 0]
data = wine_data.iloc[:, 1:]

在这个示例中，我们使用 iloc 属性获取了 wine_data 的第 0 列作为 target，第 1 列及之后的所有列作为 data。这样就可以正确获取数据了。