이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
TensorFlow.js와 Node.js는 자주 함께 사용되는 두 가지 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js와 Node.js 모두에서 예외 처리에 대해 알아봅니다.
예외 처리는 프로그램 실행 중에 발생하는 오류를 처리하기 위한 메커니즘입니다. 예외는 프로그래밍 오류, 하드웨어 오류 및 예기치 않은 사용자 입력을 포함하여 여러 가지로 인해 발생할 수 있습니다.
예외 처리를 사용하면 오류가 발생하더라도 프로그램을 계속 실행할 수 있습니다. 또한 오류를 정상적으로 처리하고 사용자에게 유익한 오류 메시지를 제공할 수 있습니다.
TensorFlow.js는 예외 처리를 위한 try/catch 메커니즘을 제공합니다. try 블록에는 예외를 throw할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. catch 블록에는 예외를 처리할 코드가 포함되어 있습니다.
다음은 간단한 예입니다.
try {
// code that may throw an exception
} catch (e) {
// code to handle the exception
}
예외가 발생하면 프로그램은 catch 블록으로 이동합니다. 그러면 catch 블록이 예외를 적절하게 처리할 수 있습니다.
Node.js는 예외 처리를 위한 try/catch 메커니즘도 제공합니다. 그러나 Node.js는 오류를 처리하기 위한 여러 다른 메커니즘도 제공합니다.
Node.js는 오류 처리를 위한 이벤트 기반 모델을 제공합니다. 이는 오류를 비동기적으로 처리할 수 있음을 의미합니다. 이는 많은 작업이 비동기식인 Node.js와 같은 환경에서 특히 유용합니다.
Node.js는 또한 여러 내장 오류 객체를 제공합니다. 이러한 오류 개체를 사용하여 사용자 지정 오류 메시지를 만들 수 있습니다.
다음은 간단한 예입니다.
try {
// code that may throw an exception
} catch (e) {
// code to handle the exception
}
예외가 발생하면 프로그램은 catch 블록으로 이동합니다. 그러면 catch 블록이 예외를 적절하게 처리할 수 있습니다.