​​Python异常值处理代码的核心是通过try-except机制捕获运行时错误，结合统计方法（如IQR）或机器学习算法识别数据异常，并采用删除、替换或转换等方式处理。​​ 关键亮点包括：​​基础语法简洁高效​​、​​支持多异常类型精准捕获​​、​​提供finally确保资源释放​​，以及​​可自定义异常类满足业务需求​​。

Python的try-except块是处理运行时异常的基础工具。例如，除以零错误可通过try: 10/0 except ZeroDivisionError: print("除数不能为零")捕获，避免程序崩溃。对于复杂场景，可叠加多个except块分别处理不同类型异常，或使用else执行无异常时的逻辑，finally则保证无论是否异常都会执行清理代码（如关闭文件）。

数据异常值处理常借助Pandas和NumPy库。通过四分位距（IQR）法识别异常值：计算Q1（25%分位数）、Q3（75%分位数）及IQR=Q3-Q1，超出[Q1-1.5*IQR, Q3+1.5*IQR]范围的值视为异常。处理方式包括：​​直接删除​​（df.drop(outliers)）、​​中位数替换​​（df.fillna(median)）或​​对数变换​​（np.log1p(data)）平滑数据分布。

自定义异常类能扩展处理逻辑。例如定义class PriceError(Exception)，在价格校验时抛出raise PriceError("价格不能为负数")，增强代码可读性。机器学习库Scikit-learn提供孤立森林（IsolationForest）等算法，适用于高维数据异常检测。

异常处理是提升代码鲁棒性和数据质量的关键步骤。建议根据场景选择合适方法——简单错误用try-except，数据异常优先统计方法，复杂需求结合机器学习。注意避免过度捕获异常或滥用全局Exception，保持处理逻辑的针对性。