在 JupyterLab 中使用 SQL 時，處理異常情況通常涉及到以下幾個方面：

1. 使用 try-except 語句：在 SQL 查詢中，可以使用 try-except 語句來捕獲和處理異常。例如，在 Python 中，你可以使用 pyodbc 或其他數據庫連接庫來執行 SQL 查詢，并使用 try-except 語句來捕獲和處理任何可能的異常。

import pyodbc

try:
    conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password')
    cursor = conn.cursor()
    query = "YOUR SQL QUERY HERE"
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()
except pyodbc.Error as e:
    print("An error occurred:", e)
finally:
    if conn:
        conn.close()

在上面的示例中，如果 SQL 查詢執行過程中發生任何錯誤，異常將被捕獲并打印出來。無論是否發生異常，finally 子句都會確保數據庫連接被關閉。 2. 檢查 SQL 查詢本身：在執行 SQL 查詢之前，應該仔細檢查查詢語句是否正確。語法錯誤、拼寫錯誤或引用錯誤的表名或列名都可能導致異常。 3. 處理數據庫連接問題：確保數據庫服務器正在運行，并且 JupyterLab 能夠連接到它。檢查數據庫連接字符串中的參數（如服務器名稱、端口號、用戶名和密碼）是否正確。 4. 處理數據類型不匹配：當從數據庫檢索數據并將其與 Python 數據類型進行比較或操作時，可能會出現數據類型不匹配的情況。例如，嘗試將字符串類型的值與整數類型的列進行比較可能會引發異常。在這種情況下，你需要在檢索數據后將其轉換為適當的數據類型，或者在執行比較之前進行類型轉換。 5. 記錄日志和錯誤信息：為了更好地了解和處理異常情況，建議記錄日志和錯誤信息。這可以幫助你識別問題的根源，并在需要時進行調試。你可以使用 Python 的 logging 模塊或其他日志記錄工具來實現這一點。

總之，處理 JupyterLab 中的 SQL 異常情況需要綜合運用 try-except 語句、仔細檢查 SQL 查詢、處理數據庫連接問題、處理數據類型不匹配以及記錄日志和錯誤信息等技術。