В любой, особенно большой, программе могут возникать ошибки, приводящие к ее неработоспособности или к тому, что программа делает не то, что должна. Причин возникновения ошибок много.
Программист может сделать ошибку в употреблении самого языка программирования. Другими словами, выразиться так, как выражаться не положено. Например, начать имя переменной с цифры или забыть поставить двоеточие в заголовке сложной инструкции. Подобные ошибки называют синтаксическими, они нарушают синтаксис и пунктуацию языка. Интерпретатор Питона, встретив ошибочное выражение, не знает как его интерпретировать. Поэтому останавливает выполнение программы и выводит соответствующее сообщение, указав на место возникновения ошибки:
>>> 1a = 10 File «», line 1 1a = 10 ^ SyntaxError: invalid decimal literal
В терминологии языка Python здесь возникло исключение, принадлежащее классу SyntaxError . Согласно документации Python синтаксические ошибки все-таки принято относить к ошибкам, а все остальные – к исключениям. В некоторых языках программирования не используется слово «исключение», а ошибки делят на синтаксические и семантические.
Как сделать чтобы консоль Python не закрывалась
Нарушение семантики обычно означает, что, хотя выражения написаны верно с точки зрения синтаксиса языка, программа не работает так, как от нее ожидалось. Для сравнения. Вы можете грамотным русским языком сказать несколько предложений, но по смыслу это будет белиберда, или вас поймут не так, как вы думали.
В Python не говорят о семантических ошибках, говорят об исключениях. Их множество. В этом уроке мы рассмотрим некоторые из них, в последующих встретимся с еще несколькими.
Если вы попытаетесь обратиться к переменной, которой не было присвоено значение, что в случае Python означает, что переменная вообще не была объявлена, она не существует, то возникнет исключение NameError .
>>> a = 0 >>> print(a + b) Traceback (most recent call last): File «», line 1, in NameError: name ‘b’ is not defined
Последнюю строку сообщения можно перевести как «Ошибка имени: имя ‘b’ не определено».
Если исключение возникает при выполнении кода из файла, то вместо line 1 будет указана строка, в которой оно возникло, например, line 24 . Вместо будет указано имя файла, например, test.py . В данном же случае stdin обозначает стандартный поток ввода. По-умолчанию это поток ввода с клавиатуры. Строка 1 – потому что в интерактивном режиме каждое выражение интерпретируется отдельно, как обособленная программка. Если написать выражение, состоящее из нескольких строк, то линия возникновения ошибки может быть другой:
>>> a = 0 >>> if a == 0: . print(a) . print(a + b) . 0 Traceback (most recent call last): File «», line 3, in NameError: name ‘b’ is not defined
Следующие два исключения, о которых следует упомянуть, и с которыми вы уже могли встретиться в предыдущих уроках, это ValueError и TypeError – ошибка значения и ошибка типа.
Реверсинг python программы, почему python не безопасен
>>> int(«Hi») Traceback (most recent call last): File «», line 1, in ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘Hi’ >>> >>> 8 + «3» Traceback (most recent call last): File «», line 1, in TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’
В примере строку «Hi» нельзя преобразовать к целому числу. Возникает исключение ValueError , потому что функция int() не может преобразовать такое значение.
Число 8 и строка «3» принадлежат разным типам, операнд сложения между которыми не поддерживается. При попытке их сложить возникает исключение TypeError .
Деление на ноль вызывает исключение ZeroDivisionError :
>>> 1/0 Traceback (most recent call last): File «», line 1, in ZeroDivisionError: division by zero
Обработка исключений. Оператор try-except
Когда ошибки фиксируются в процессе написания программы, то программист вынужден исправить код так, чтобы их не было. Однако исключительные ситуации могут возникать уже при использовании программы. Например, ожидается ввод числа, но человек вводит букву.
Попытка преобразовать ее к числу приведет к возбуждению исключения ValueError , и программа аварийно завершится.
На этот случай в языках программирования, в том числе Python, существует специальный оператор, позволяющий перехватывать возникающие исключения и обрабатывать их так, чтобы программа продолжала работать или корректно завершала свою работу.
В Питоне такой перехват выполняет оператор try-except. «Try» переводится как «попытаться», «except» – как исключение. Словами описать его работу можно так: «Попытаться сделать то-то и то-то, если при этом возникло исключение, то сделать вот это и это.» Его конструкция похожа на условный оператор с веткой else . Рассмотрим пример:
n = input(«Введите целое число: «) try: n = int(n) print(«Удачно») except: print(«Что-то пошло не так»)
Исключительная ситуация может возникнуть в третьей строчке кода, когда значение переменной n преобразуется к целому числу. Если это невозможно, то дальнейшее выполнение выражений в теле try прекращается. В данном случае выражение print(«Удачно») выполнено не будет. При этом поток выполнения программы перейдет на ветку except и выполнит ее тело.
Если в теле try исключения не возникает, то тело ветки except не выполняется.
Вот пример вывода программы, когда пользователь вводит целое число:
Введите целое число: 100 Удачно
А здесь – когда вводит не то, что ожидалось:
Введите целое число: AA Что-то пошло не так
Есть одна проблема. Код выше обработает любое исключение. Однако в теле try могут возникать разные исключения, и у каждого из них должен быть свой обработчик. Поэтому более правильным является указание типа исключения после ключевого слова except .
try: n = input(‘Введите целое число: ‘) n = int(n) print(«Все нормально. Вы ввели число», n) except ValueError: print(«Вы ввели не целое число»)
Теперь если сработает тело except мы точно знаем, из-за чего возникла ошибка. Но если в теле try возникнет еще какое-нибудь исключение, то оно не будет обработано. Для него надо написать отдельную ветку except . Рассмотрим программу:
try: a = float(input(«Введите делимое: «)) b = float(input(«Введите делитель: «)) c = a / b print(«Частное: %.2f» % c) except ValueError: print(«Нельзя вводить строки») except ZeroDivisionError: print(«Нельзя делить на ноль»)
При ее выполнении исключения могут возникнуть в трех строчках кода: где происходит преобразование введенных значений к вещественным числам и в месте, где происходит деление. В первом случае может возникнуть ValueError , во втором – ZeroDivisionError . Каждый тип исключения обрабатывается своей веткой except .
Несколько исключений можно сгруппировать в одну ветку и обработать совместно:
try: a = float(input(«Введите делимое: «)) b = float(input(«Введите делитель: «)) c = a / b print(«Частное: %.2f» % c) except (ValueError, ZeroDivisionError): print(«Нельзя вводить строки») print(«или делить на ноль»)
У оператора обработки исключений, кроме except , могут быть еще ветки finally и else (не обязательно обе сразу). Тело finally выполняется всегда, независимо от того, выполнялись ли блоки except в ответ на возникшие исключения или нет. Тело else сработает, если исключений в try не было, то есть не было переходов на блоки except .
try: n = input(‘Введите целое число: ‘) n = int(n) except ValueError: print(«Неверный ввод») else: # когда в блоке try не возникло исключения print(«Все нормально. Вы ввели число», n) finally: # выполняется в любом случае print(«Конец программы»)
Примечание. В данном коде используются комментарии. В языке Python перед ними ставится знак решетки # . Комментарии в программном коде пишутся исключительно для человека и игнорируются интерпретатором или компилятором.
Посмотрите, как выполняется программа в случае возникновения исключения и без этого:
Введите целое число: 4.3 Неверный ввод Конец программы
Введите целое число: 4 Все нормально. Вы ввели число 4 Конец программы
В данном уроке изложены не все особенности обработки исключений. Так в более крупных программах, содержащих несколько уровней вложенности кода, функции, модули и классы, исключения могут обрабатываться не по месту их возникновения, а передаваться дальше по иерархии вызовов.
Также исключение может возникнуть в блоке except , else или finally , и тогда им нужен собственный обработчик. Модифицируем немного предыдущую программу и специально сгенерируем исключение в теле except :
try: n = input(‘Введите целое число: ‘) n = int(n) except ValueError: print(«Неверный ввод») 3 / 0 except ZeroDivisionError: print(«Деление на ноль») else: print(«Все нормально. Вы ввели число», n) finally: print(«Конец программы»)
По началу может показаться, что все нормально. Исключение, генерируемое выражением 3 / 0 будет обработано веткой except ZeroDivisionError . Однако это не так. Эта ветка обрабатывает только исключения, возникающие в блоке try , к которому она сама относится. Вот вывод программы, если ввести не целое число:
Введите целое число: а Неверный ввод Конец программы Traceback (most recent call last): File «test.py», line 15, in n = int(n) ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘а’ During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File «test.py», line 18, in 3 / 0 ZeroDivisionError: division by zero
Мало того, что не было обработано деление на ноль, поскольку тело except ValueError неудачно завершилось, само исключение ValueError посчиталось необработанным. Решение проблемы может быть, например, таким:
… except ValueError: print(«Неверный ввод») try: 3 / 0 except ZeroDivisionError: print(«Деление на ноль») …
Здесь в тело except вложен свой внутренний обработчик исключений.
Практическая работа
Напишите программу, которая запрашивает ввод двух значений. Если хотя бы одно из них не является числом, то должна выполняться конкатенация, то есть соединение, строк. В остальных случаях введенные числа суммируются.
Примеры выполнения программы:
Первое значение: 4 Второе значение: 5 Результат: 9.0
Первое значение: a Второе значение: 9 Результат: a9
Примеры решения и дополнительные уроки в pdf-версии курса
X Скрыть Наверх
Python. Введение в программирование
Источник: younglinux.info
Rukovodstvo
статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.
Python: сделать временную задержку (спящий режим) для выполнения кода
Введение Задержка кода (также известная как «спящий») — это именно то, что подразумевает название, задержка выполнения кода на некоторое время. Наиболее частая потребность в отложении кода — это когда мы ждем завершения какого-либо другого процесса, чтобы мы могли работать с результатом этого процесса. В многопоточных системах потоку может потребоваться дождаться, пока другой поток закончит операцию, чтобы продолжить работу с этим результатом. Другой пример — уменьшение нагрузки на сервер, над которым мы работаем.
Время чтения: 8 мин.
Вступление
Задержка кода (также известная как « спящий» ) — это именно то, что подразумевает название, задержка выполнения кода на некоторое время. Наиболее частая потребность в отложении кода — это когда мы ждем завершения какого-либо другого процесса, чтобы мы могли работать с результатом этого процесса. В многопоточных системах потоку может потребоваться дождаться, пока другой поток закончит операцию, чтобы продолжить работу с этим результатом.
Другой пример — снижение нагрузки на сервер, с которым мы работаем. Например, при парсинге веб-страниц (этически) и соблюдении ToS рассматриваемого веб-сайта с соблюдением robots.txt — вы вполне можете отложить выполнение каждого запроса, чтобы не перегружать ресурсы сервера.
Многие запросы, отправляемые в быстрой последовательности, могут, в зависимости от рассматриваемого сервера, быстро задействовать все свободные соединения и фактически превратиться в DoS-атаку . Чтобы дать передышку, а также чтобы убедиться, что мы не оказываем негативного воздействия ни на пользователей веб-сайта, ни на сам веб-сайт — мы ограничили количество отправляемых запросов, задерживая каждый из них.
Студент, ожидающий результатов экзамена, может яростно обновлять сайт своей школы в ожидании новостей. В качестве альтернативы они могут написать сценарий, который проверяет, есть ли на веб-сайте что-нибудь новое. В некотором смысле, задержка кода технически может стать планированием кода с допустимым циклом и условием завершения — при условии, что действующий механизм задержки не блокирует .
В этой статье мы рассмотрим, как отложить выполнение кода в Python — также известное как спящий режим . Это можно сделать несколькими способами:
- Код задержки с time.sleep ()
- Код задержки с asyncio.sleep ()
- Код задержки с таймером потоковой передачи
- Код задержки с событием
Код задержки с time.sleep ()
Одним из наиболее распространенных решений проблемы является функция sleep() встроенного модуля time Он принимает количество секунд, в течение которых процесс должен засыпать — в отличие от многих других языков, которые основаны на миллисекундах :
import datetime import time print(datetime.datetime.now().time()) time.sleep(5) print(datetime.datetime.now().time())
14:33:55.282626 14:34:00.287661
Совершенно ясно, что мы можем видеть задержку в 5 секунд между двумя print() с довольно высокой точностью — вплоть до второго десятичного знака. Если вы хотите спать менее 1 секунды, вы также можете легко передать нецелые числа:
print(datetime.datetime.now().time()) time.sleep(0.25) print(datetime.datetime.now().time()) 14:46:16.198404 14:46:16.448840 print(datetime.datetime.now().time()) time.sleep(1.28) print(datetime.datetime.now().time()) 14:46:16.448911 14:46:17.730291
Однако имейте в виду, что с двумя десятичными знаками продолжительность сна может быть не совсем точной , особенно из-за того, что ее трудно проверить, учитывая тот факт, что print() требуют некоторого (переменного) времени для выполнения.
time.sleep() есть один серьезный недостаток, очень заметный в многопоточных средах.
Он захватывает поток, в котором находится, и блокирует его на время сна . Это делает его непригодным для более длительного ожидания, так как в течение этого периода он забивает поток процессора. Кроме того, это делает его непригодным для асинхронных и реактивных приложений , которым часто требуются данные и обратная связь в реальном времени.
Еще одно замечание о time.sleep() — это то, что вы не можете его остановить. После запуска вы не можете отменить его извне, не завершив всю программу или sleep() генерировать исключение, которое остановило бы его.
Асинхронное и реактивное программирование
Асинхронное программирование вращается вокруг параллельного выполнения, когда задача может выполняться и завершаться независимо от основного потока.
В синхронном программировании — если функция A вызывает функцию B , она останавливает выполнение до тех пор, пока функция B не завершит выполнение, после чего функция A может возобновиться.
В асинхронном программировании — если функция A вызывает функцию B , независимо от ее зависимости результата от функции B , обе могут выполняться одновременно, и, если необходимо, дождаться завершения другой, чтобы использовать результаты друг друга.
Реактивное программирование — это подмножество асинхронного программирования , которое запускает выполнение кода реактивно , когда данные представлены, независимо от того, занята ли функция, которая должна их обрабатывать. Реактивное программирование в значительной степени опирается на архитектуры, управляемые сообщениями (где сообщение обычно является событием или командой ).
И асинхронные, и реактивные приложения сильно страдают от блокировки кода, поэтому использование чего-то вроде time.sleep() для них не подходит. Давайте посмотрим на некоторые варианты задержки неблокирующего кода.
Код задержки с asyncio.sleep ()
Asyncio — это библиотека Python, предназначенная для написания параллельного кода и использующая async / await , который может быть знаком разработчикам, которые использовали его на других языках.
Установим модуль через pip :
$ pip install asyncio
После установки мы можем import его в наш скрипт и переписать нашу функцию:
import asyncio async def main(): print(datetime.datetime.now().time()) await asyncio.sleep(5) print(datetime.datetime.now().time()) asyncio.run(main())
При работе с asyncio мы помечаем функции, которые выполняются асинхронно, как async , и await результатов таких операций, как asyncio.sleep() которые будут завершены в какой-то момент в будущем.
Как и в предыдущем примере, это будет напечатано два раза с интервалом в 5 секунд:
17:23:33.708372 17:23:38.716501
Хотя на самом деле это не иллюстрирует преимущества использования asyncio.sleep() . Давайте перепишем пример для параллельного выполнения нескольких задач, где это различие гораздо более ясно:
import asyncio import datetime async def intense_task(id): await asyncio.sleep(5) print(id, ‘Running some labor-intensive task at ‘, datetime.datetime.now().time()) async def main(): await asyncio.gather( asyncio.create_task(intense_task(1)), asyncio.create_task(intense_task(2)), asyncio.create_task(intense_task(3)) ) asyncio.run(main())
Здесь у нас есть async функция, которая имитирует трудоемкую задачу, выполнение которой занимает 5 секунд. Затем, используя asyncio , мы создаем несколько задач . Однако каждая задача может выполняться асинхронно, только если мы вызываем их асинхронно. Если бы мы запускали их последовательно, они также выполнялись бы последовательно.
Для их параллельного вызова мы используем gather() , которая собирает задачи и выполняет их:
1 Running some labor-intensive task at 17:35:21.068469 2 Running some labor-intensive task at 17:35:21.068469 3 Running some labor-intensive task at 17:35:21.068469
Все они выполняются одновременно, и время ожидания для трех из них не 15 секунд, а 5.
С другой стороны, если бы мы настроили этот код, чтобы вместо time.sleep()
import asyncio import datetime import time async def intense_task(id): time.sleep(5) print(id, ‘Running some labor-intensive task at ‘, datetime.datetime.now().time()) async def main(): await asyncio.gather( asyncio.create_task(intense_task(1)), asyncio.create_task(intense_task(2)), asyncio.create_task(intense_task(3)) ) asyncio.run(main())
Как остановить программу в python
Exiting a Python script refers to the process of termination of an active python process. In this article, we will take a look at exiting a python program, performing a task before exiting the program, and exiting the program while displaying a custom (error) message.
Exiting a Python application
There exist several ways of exiting a python application. The following article has explained some of them in great detail.
Example: Exit Using Python exit() Method
Python3
Output:
Detecting Script exit
Sometimes it is required to perform certain tasks before the python script is terminated. For that, it is required to detect when the script is about to exit. atexit is a module that is used for performing this very task. The module is used for defining functions to register and unregister cleanup functions. Cleanup functions are called after the code has been executed.
The default cleanup functions are used for cleaning residue created by the code execution, but we would be using it to execute our custom code.
6 ways to exit program in Python
Python is one of the most versatile and dynamic programming languages used out there. Nowadays, It is the most used programming language, and for good reason. Python gives a programmer the option and the allowance to exit a python program whenever he/she wants.
Using the quit() function
A simple and effective way to exit a program in Python is to use the in-built quit() function. No external libraries need to be imported to use the quit() function.
This function has a very simple syntax:
When the system comes up against the quit() function, it goes on and concludes the execution of the given program completely.
The quit() function can be used in a python program in the following way:
The Python interpreter encounters the quit() function after the for loop iterates once, and the program is then terminated after the first iteration.
Using the sys.exit() function
The sys module can be imported to the Python code and it provides various variables and functions that can be utilized to manipulate various pieces of the Python runtime environment.
The sys.exit() function is an in-built function contained inside the sys module and it is used to achieve the simple task of exiting the program.
It can be used at any point in time to come out of the execution process without having the need to worry about the effects it may have on a particular code.
The sys.exit() function can be used in a python program in the following way:
Using the exit() function
There exists an exit() function in python which is another alternative and it enables us to end program in Python.
It is preferable to use this in the interpreter only and is an alternative to the quit() function to make the code a little more user-friendly.
The exit() function can be used in a python program in the following way:
The two functions, exit() and quit() can only be implemented if and when the site module is imported to the python code. Therefore, these two functions cannot be used in the production and operational codes.
The sys.exit() method is the most popular and the most preferred method to terminate a program in Python.
Using the KeyboardInterrupt command
If Python program is running in cosole, then pressing CTRL + C on windows and CTRL + Z on unix will raise KeyboardInterrupt exception in the main thread.
If Python program does not catch the exception, then it will cause python program to exit. If you have except: for catching this exception, then it may prevent Python program to exit.
If KeyboardInterrupt does not work for you, then you can use SIGBREAK signal by pressing CTRL + PAUSE/BREAK on windows.
In Linux/Unix, you can find PID of Python process by following command:
and you can kill -9 to kill the python process. kill -9 will send SIGKILL and will stop the process immediately.
For example:
If PID of Python process is 6243, you can use following command:
In Windows, you can use taskkill command to end the windows process. YOu can also open task manager, find python.exe and end the process. It will exit Python program immediately.
Using the raise SystemExit command
Simply put, the raise keyword’s main function is to raise an exception. The kind of error you want to raise can be defined.
BaseException class is a base class of the SystemExit function. The SystemExit function is inherited from the BaseException such that it is able to avoid getting caught by the code that catches all exception.
The SystemExit function can be raised in the following way in Python code:
6 Easy Ways to Stop Script From Execution in Python
Is it possible to stop the execution of a Python script at any line with a command? The answer is Yes. You can stop the Python script at any point in a given time. You can do it manually or programmatically; in this tutorial, we will see each approach individually.
How to stop a script in Python
There are 6 easy ways to stop a Python script.
- To stop a python script, just press Ctrl + C.
- Use the exit() function to terminate Python script execution programmatically.
- Use the sys.exit() method to stop even multi-threaded programs.
- Using an interactive script with just exit.
- You can use pkill -f name-of-the-python-script.
- Using OS._exit(0) method.
Method 1: Using Ctrl + C
To stop a script in Python, press Ctrl + C. If you are using Mac, press Ctrl + C. If you want to pause the process and put it in the background, press Ctrl + Z (at least on Linux).
To kill a script, run kill %n where “n” is the number you got next to “Stopped” when you pressed Ctrl + Z. If you want to resume it, run fg.
If your code runs at an interactive console, pressing Ctrl + C will raise the KeyboardInterrupt exception on the main thread.
If your Python code doesn’t catch that exception, then the KeyboardInterrupt will cause Python to exit. However, an except KeyboardInterrupt: block, or something like a bare except, will prevent this mechanism from truly stopping the script from running.
If KeyboardInterrupt is not working, you can send a SIGBREAK signal instead; on Windows, the interpreter may handle Ctrl + Pause/Break without generating a catchable KeyboardInterrupt exception.
Method 2: Stop script programmatically in Python
Use your code’s exit() function to stop the Python script programmatically. There is an even more ideal solution to stop the script, and you can use the sys.exit() method.
The sys.exit() function terminates the script even if you run things parallel through the multiprocessing package.
To use the sys.exit() in your program, you must import it at the start of your file.
Let’s see the following example.
If you run the program, it will not give you any output because it stops before it executes the dict code.
Method 3: Using OS._exit(0) method
You can also terminate the Python script execution using the os._exit(0) method. To use the _exit(0) method, you must import the os module at the start of the file.
It will not give you any output since the program is already terminated by the os._exit(0) function.
How to stop a program in Python – with example
Exiting a program is the process of terminating an active python program from executing further statements.
Normally program execution implicitly comes to an end when all the code in that particular script has been executed to completion.
Using the sys module
However, a program may also exit when an error or exception is raised in the program. We can also make a program exit or terminate at a certain point using a set of functions provided in Python.
One of the most appropriate functions that we can use to exit from a Python program is the sys.exit() function.
This function is available in the sys module and when called it raises the SystemException in Python that then triggers the interpreter to stop further execution of the current python script.
To get started with this function we first need to import the sys module which will then allow us to access the exit() function.
Alternative import for sys module
Alternatively, we can also directly import the function using the keywords from and import along with the module name as shown below.
Now, to explore how we can use this function we will set up a simple example using an if-else statement.
This if-else statement checks if a certain variable that we have named key is equal to a certain value and then prints a message ‘Hello’ . As shown here.
If the variable is not equal to the value the program will return the message ‘Wrong key’.
Stop a program in Python — Example 2
Now outside the scope of the if-else statement, we also have a print statement that prints the message ‘this code runs down here’ .
In the examples above it is clear that the print statement outside the if-else was executed in both scenarios i.e regardless of whether the variable was matched or not matched.
Stop a program in Python by variable status
Suppose we wanted to stop the program from executing any further statements when the variable is not matched.
In such a scenario we can use the sys.exit() function to do so, here is how we can implement that.
In the example above, since the variable named key is not equal to 1234 , the else block is executed and thus the program exits and no further statements are executed.
We can also exit the program and print a message to the standard output as shown below.
Stop a program in Python — Example 3
Please note that if the variable name key matches the value 1234 then in that case the if block will be executed and not the else block.
Since the if block does not have an exit function, it means that the message ‘Hello’ will be printed and also the print statement that follows the if-else statement will also be executed.
Summary
The sys.exit() is the standard way of exiting programs in python and is reliable even in production code .
This is how you can stop a program in Python. If you’d like to see more programming tutorials, check out our Youtube channel, where we have plenty of Python video tutorials in English.
In our Python Programming Tutorials series, you’ll find useful materials which will help you improve your programming skills and speed up the learning process.
Programming tutorials
Would you like to learn how to code, online? Come and try our first 25 lessons for free at the CodeBerry Programming School.
Похожие публикации:
- Sppsvc exe что это
- Как восстановить шлейф дисплея
- Как вставить рамку в колонтитул только на одну страницу ворд
- Как открыть словарь в ворде
Источник: gshimki.ru