python函数调用栈 python定义栈

python中的堆栈什么意思

堆栈是一种执行“后进先出”算法的数据结构。

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设想有一个直径不大、一端开口一端封闭的竹筒。有若干个写有编号的小球，小球的直径比竹筒的直径略小。现在把不同编号的小球放到

竹筒里面，可以发现一种规律：先放进去的小球只能后拿出来，反之，后放进去的小球能够先拿出来。所以“先进后出”就是这种结构的

特点。

堆栈是计算机中最常用的一种数据结构，比如函数的调用在计算机中是用堆栈实现的。 堆栈可以用数组存储，也可以用以后会介绍的链

表存储。

堆栈就是这样一种数据结构。它是在内存中开辟一个存储区域，数据一个一个顺序地存入（也就是“压入——push”）这个区域之中。

有一个地址指针总指向最后一个压入堆栈的数据所在的数据单元，存放这个地址指针的寄存器就叫做堆栈指示器。开始放入数据的单元叫

做“栈底”。数据一个一个地存入，这个过程叫做“压栈”。在压栈的过程中，每有一个数据压入堆栈，就放在和前一个单元相连的后面

一个单元中，堆栈指示器中的地址自动加1。读取这些数据时，按照堆栈指示器中的地址读取数据，堆栈指示器中的地址数自动减 1。这

个过程叫做“弹出pop”。如此就实现了后进先出的原则。

推荐学习《python教程》。

python stack overflow 怎么解决

stack overflow是堆栈溢出。堆栈溢出的产生是由于过多的函数调用，导致调用堆栈无法容纳这些调用的返回地址，一般在递归中产生。堆栈溢出很可能由无限递归（Infinite recursion）产生，但也可能仅仅是过多的堆栈层级。请对应检查一下。

一段python程序修改为函数调用后，效率为啥高了这么多？

for循环不用执行压栈这一过程，封装成函数需要压栈再出栈，多了这两个步骤所需要的时间自然就上去了，这是数据结构研究的内容。望采纳

python中栈和队列在功能上的区别

“栈”

和

“队列”

是数据结构，与具体的语言无关。

1.队列先进先出，栈先进后出。

2.

对插入和删除操作的"限定"。

栈是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外，主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构，它们的特点在于基本操作的特殊性，栈必须按"后进先出"的规则进行操作，而队列必须按"先进先出"

的规则进行操作。和线性表相比，它们的插入和删除操作受更多的约束和限定，故又称为限定性的线性表结构。

3.遍历数据速度不同。栈只能从头部取数据

也就最先放入的需要遍历整个栈最后才能取出来，而且在遍历数据的时候还得为数据开辟临时空间，保持数据在遍历前的一致性队列怎不同，他基于地址指针进行遍历，而且可以从头或尾部开始遍历，但不能同时遍历，无需开辟临时空间，因为在遍历的过程中不影像数据结构，速度要快的多

栈（stack）是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列（queue）是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外，主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构，它们的特点在于基本操作的特殊性，栈必须按"后进先出"的规则进行操作，而队列必须按"先进先出"的规则进行操作。和线性表相比，它们的插入和删除操作受更多的约束和限定，故又称为限定性的线性表结构。

python 捕获异常时 怎么调用栈信息

你可以用断点来看是哪里出的问题 一般都是这么做的吧 用F9添加断点到你想要调试的问题 然后用F10调试来查看信息

python运行错误怎么办？

一、python的错误处理：

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错以及出错的原因。

在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件的描述符（就是一个整数），出错时返回-1用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须大量的代码来判断是否出错：def foo():

r = somefunction()    if r == (-1):        return (-1)    return rdef bar():

r = foo()    if r == (-1):        print("Error")    else:        pass一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）

所以，高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，python也不例外。try

让我们用一个例子来看看try的机制try:    print("try....")

r = 10 / 0    print("result", r)except ZeroDivisionError as e:    print("except:", e)finally:    print("finally...")print("END....")

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行

而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块

执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。

上面的代码在计算10 / 0时 会产生一个除法运算错误：try....except: division by zerofinally...

END....从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print("result:", r)不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError因此被执行。

最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。

如果把除数0 变成2，则执行结果如下try....

result 5.0finally...

END....由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有则一定会被执行，当然finally也可以没有

你还可以猜测，错误应该有很多种类，日过发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。

没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：try:    print("try.....")

r = 10 / int("a")    print("result:", r)except ValueError as e:    print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e:    print("ZeroDivisionError:", e)finally:    print("finally...")print("END...")

int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError

此外，如果没有错误发生，可以再except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句。try:    print("try...")

r = 10 / int("2")    print("result:", r)except ValueError as e:    print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e:    print("ZeroDivisionError:", e)else:    print("No error!")finally:    print("finally...")print("END")

python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException,

所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。

比如：try:

foo()except ValueError as e:    print("ValueError")except UnicodeError as e:    print("UnicodeError")

第二个except永远也捕获不到UnicodeError, 因为UnicodeError是ValueError的子类

如果有，也是被第一个except给捕获了。

python所有的错误都是BaseException类派生的。

所有常见的错误类型和继承关系看这里：

使用try...exccept捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main（）调用foo（）

foo（）调用bar（），结果bar（）出错了，这时，只要main（）捕获到了，就可以处理：def foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    try:

bar("0")    except Exception as e:        print("Error:", e)    finally:        print("finally...")

也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获异常，只要在合适的层次去捕获就可以了。

这样一来，就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。

二、调用堆栈

如果错误没有被捕获，他就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。def foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():

bar("0")

main()

执行结果为：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module

main()

File "C:/Python36/test.py", line 8, in main

bar("0")

File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar    return foo(s) * 2

File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo    return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

出错并不可怕，可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。

我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。

错误第一行：

Traceback (most recent call last):

这告诉我们的是错误的跟踪信息。

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module main()

说明调用main（）出错了，在代码文件test.py中第10行，但是原因是第8行：

File"C:/Python36/test.py", line8, in main

bar("0")

调用bar("0")出错了，在代码文件test.py中第8行，但原因是第5行：

File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了，在test.py中第5行，但原因是第2行

File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo    return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

这时我们找到了源头，原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了，错误为ZeroDivisionError

三、记录错误

如果不捕获错误，自然可以让python解释器来打印出错误堆栈，但是程序也被结束了。

既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：import loggingdef foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    try:

bar("0")    except Exception as e:

logging.exception(e)

main()print("END")

输出结果为：

ERROR:root:division by zero

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 12, in main

bar("0")

File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar    return foo(s) * 2

File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo    return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

END

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

四、抛出错误

因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。

因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。

python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后用raise语句抛出一个错误的实例：class FooError(ValueError):    passdef foo(s):

n =  int(s)    if n == 0:        raise FooError("invalid value: %s" % s)    return 10 / n

foo("0")

输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module

foo("0")

File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo    raise FooError("invalid value: %s" % s)

FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。

如果可以选择python已有的内置错误类型（比如ValueError, TypeError）,尽量使用python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理方式：def foo(s):

n = int(s)    if n == 0:        raise ValueError("invalid value: %s" % s)    return 10 / ndef bar():    try:

foo("0")    except ValueError as e:        print("ValieError")        raisebar()

在bar（）函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个ValueError之后

又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗

其实，这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。

捕获错误目的只是记录一下，便于或许追踪。

但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。

好比一个员工处理不了一个问题时，就把问题一直往上抛，最终会抛给CEO去解决。

注意：raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。

此外，在except中raise一个Error，还可以改写错误类型try:    10 / 0except ZeroDivisionError:    raise ValueError("do not input zero!")

输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 4, in module    raise ValueError("do not input zero!")

ValueError: do not input zero!只要是合理的转换逻辑就可以，但是，绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.

总结：

python内置的 try...except...finally 用来处理错误十分方便。

出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是关键的。

程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。

但是应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。

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