数据校验：预判且解决错误，用Python构筑代码坚实堡垒

好的数据校验可以为你的代码打造出一座坚固的城堡，抵御各类异常与错误的侵袭。

预判错误，提前侦察

我们使用各种不同的数据类型来存储不同的数据。这些数据类型各有各的特点，比如：整数不能存储小数，字符串不能存储数字，等等。

在代码运行之前，Python解释器会对变量进行类型检查，以便提早预警数据类型的错误，防止程序陷入不可预知的状态。

# 定义一个字符串变量并尝试将一个整数赋值
name = "John"
age = 30
print(name + age)

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 5, in <module>
    print(name + age)
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

当运行这段代码时，Python解释器会在运行之前检查变量类型。它会发现 name 是一个字符串，而 age 是一个整数，并会抛出一个 TypeError 异常。

运用异常处理，不让错误为所欲为

虽然Python解释器可以提早发现类型错误，但是其他错误类型就不那么容易被发现了。这时，我们就需要使用异常处理机制来捕获和处理这些错误。

try:
    # 尝试执行可能会引发异常的代码
except Exception as e:
    # 如果发生异常，捕获异常并进行处理
    print("An error occurred:", e)

当运行这段代码时，Python解释器会先尝试执行 try 块中的代码。如果代码执行成功，则 except 块中的代码不会被执行。

如果 try 块中的代码引发异常，则 except 块中的代码会被执行。Exception 变量会存储引发异常的具体错误信息。

# 定义一个函数来计算两个数字的除法
def divide(x, y):
    try:
        return x / y
    except ZeroDivisionError:
        # 如果y为0，则捕获ZeroDivisionError异常并返回一个错误消息
        return "Cannot divide by zero"

当运行这段代码时，如果我们调用 divide(10, 2)，则函数会返回 5.0。

但是，如果我们调用 divide(10, 0)，则函数会捕获 ZeroDivisionError 异常并返回 "Cannot divide by zero"。

灵活运用，构建坚固代码堡垒

数据校验和异常处理是我们构建坚固代码的重要武器。我们可以灵活运用这些技术来检测和处理各种类型的错误，确保我们的代码能够在各种情况下正常运行。

数据校验和异常处理是构建健壮代码的基础，让我们用好它们，让我们的代码更加强大！