在编程中，计算带有条件的求和，可以根据使用的编程语言和数据结构选择合适的方法。以下是几种常见的解决方法，分别适用于 Python 和其他常用场景：
1、问题背景
有一段 Python 代码，其目的是从一个Excel文件中读取数据，然后执行一些操作。但是，在执行过程中遇到了一个问题：无法在代码中抛出异常。这意味着，当代码遇到错误时，不会打印出错误信息，导致调试困难。
2、解决方案
Step 1：确保异常被捕获
在 Python 中，异常是通过 try、except 和 raise 关键字来处理的。try 块包含要执行的代码，except 块包含要捕获的异常类型，raise 用于抛出异常。
在这段代码中，try 块包含了所有代码，但是没有 except 块来捕获异常。因此，当代码遇到错误时，没有相应的异常处理逻辑，导致无法打印出错误信息。
Step 2：在适当的地方添加 except 块
为了能够捕获异常并打印出错误信息，需要在代码中添加 except 块。except 块应该放在 try 块的后面，用于捕获 try 块中抛出的异常。
在修改后的代码中，在 try 块后面添加了 except 块，并使用了通配符 Exception 来捕获所有类型的异常。当代码遇到错误时，会进入 except 块，并打印出异常信息。这样，就可以看到错误信息，并方便调试。
Step 3：使用 raise 来抛出异常
在某些情况下，可能需要在代码中抛出异常，以便在其他地方处理异常。可以使用 raise 关键字来抛出异常。raise 后面可以跟异常类型和异常信息。
例如，在上面的代码中，如果源路径不存在，则会抛出 FileNotFoundError 异常，并打印出异常信息。这样，在其他地方就可以捕获到这个异常，并进行相应的处理。
代码示例
from xlutils.copy import copy
from xlrd import open_workbook
import xlwt
import os
import shutil
import glob
def openexcel_main():
book = open_workbook('input.xls', formatting_info=True)
sheet = book.sheet_by_index(0)
wb = copy(book)
w_sheet = wb.get_sheet(0)
folder_name = ['do_not_delete', 'internal_builds']
for j in range(0, 2):
folder = folder_name.pop()
for i in range(1, (sheet.nrows)):
cell_test_group = sheet.cell(i, 0)
data = str(cell_test_group.value)
print('#####################################')
print(data)
list = []
source_path = '/mnt/' + folder + '/pybuild/' + data + '/MAIN/'
if os.path.exists(source_path):
try:
os.chdir(source_path)
all_subdirs = [d for d in os.listdir('.') if os.path.isdir(d)]
for dirs in all_subdirs:
dir = os.path.join('/mnt/' + folder + '/pybuild/' + data + '/MAIN/', dirs)
os.chdir(dir)
current = os.getcwd()
new = str(current).split("/")[6]
list.append(new)
list.sort()
val = list
for i in range(1, 4):
if val == []:
break
else:
print(i)
current_build_number = val.pop()
print('Current_Build:' + current_build_number)
source_path_copy = r"" + source_path + "/" + current_build_number + "/"
print('Copying From:' + source_path_copy)
dest_path = r"/home/builds_repo/" + folder + "/pybuild/" + data + "/MAIN/" + current_build_number + "/"
os.chdir(source_path_copy)
file_name = (glob.glob('*[_bin].*')).pop()
print('File_Copied:' + file_name)
if not os.path.exists(dest_path):
os.makedirs(dest_path)
shutil.copyfile(source_path_copy + file_name, dest_path + file_name)
except Exception as e: # Use Exception if not sure which exception will raise
print('File Not Found ..', e)
else:
raise FileNotFoundError('Source path does not exist')
def main():
openexcel_main()
if __name__ == '__main__':
main()
总结
- 小规模数据：列表推导式和
filter是首选。 - 分组和条件：
defaultdict或pandas是优选。 - 大规模数据：
numpy或pandas提供高效解决方案。 - 数据库存储数据：SQL 查询是最佳方法。
根据数据的规模和场景选择合适的方式可以提高代码效率和可读性。
