Professionelle Fehlerbehandlung mit Python

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit den Fehlerbedingungen in Python aus einer ganzen Sicht des Systems umgehen. Fehlerbehandlung ist ein kritischer Aspekt des Designs und überschreitet von den niedrigsten Ebenen (manchmal der Hardware) bis zu den Endbenutzern. Wenn Sie keine konsistente Strategie haben, ist Ihr System unzuverlässig, die Benutzererfahrung ist schlecht und Sie werden viele Herausforderungen debuggen und beheben. Modelle: Statuscodes und Ausnahmen. Statuscodes können von jeder Programmiersprache verwendet werden. Ausnahmen erfordern Sprach-/Laufzeitunterstützung.

Python unterstützt Ausnahmen. Python und seine Standardbibliothek nutzen Ausnahmen großzügig, um über viele außergewöhnliche Situationen wie IO -Fehler zu berichten, durch Null zu dividieren, außerhalb der Grenzen indexieren und einige nicht so außergewöhnliche Situationen wie das Ende der Iteration (obwohl es verborgen ist). Die meisten Bibliotheken folgen nach und erhöhen Ausnahmen. Ausnahmebehandlung in Aktion:

Hier ist die Ausgabe beim Aufrufen von Try

-Klausel. Wenn keine Ausnahme eintritt, überspringt das Programm die Ausnahme der Ausnahme von

. 

Wenn Sie eine ganze Zahl eingeben, funktioniert das Programm wie erwartet. Wenn Sie jedoch einen Float oder eine Zeichenfolge eingeben, hört das Programm auf, auszuführen. Original.

Schlucken Sie die Ausnahme

Sie sollten die Ausnahme schlucken, wenn Sie wissen, wie sie damit umgehen, und können sich vollständig wiederherstellen. Wenn der JSON -Parser eine Ausnahme ansprach, dass die Datei keine gültige JSON -Datei ist, schlucken Sie sie und versuchen Sie es mit dem Yaml -Parser. Wenn auch der YAML -Parser fehlgeschlagen ist, lassen Sie die Ausnahme ausbreiten. Dies ist in diesem Fall eine gute Richtlinie, in der Sie die YAML -Parsen nur dann ausprobieren möchten, wenn das JSON -Parsing aufgrund eines JSON -Codierungsproblems fehlgeschlagen ist. Zum Beispiel:

def f():<br>    return 4 / 0<br>def g():<br>    raise Exception("Don't call us. We'll call you")<br>def h():<br>    try:<br>        f()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>    <br>    try:<br>        g()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>

Beachten Sie, dass Sie durch Hinzufügen von as e das Ausnahmebobjekt an den Namen e in Ihrer Ausnahme -Klausel binden. Auf diese Weise können Sie ein lokales Handling durchführen, aber dennoch können die oberen Ebenen auch damit umgehen. Hier druckt die

-Funktion die Art der Ausnahme zur Konsole und erhöht dann die Ausnahme erneut. Manchmal möchten Sie mehrere verschiedene Ausnahmen auf niedriger Ebene in eine einzelne Kategorie gruppieren, die mit Code auf höherem Niveau einheitlich behandelt wird. In den Fällen müssen Sie die Ausnahme in die Benutzerebene umwandeln und einen anwendungsspezifischen Kontext angeben. Zum Beispiel haben Sie möglicherweise eine Datenbankverbindung, die Sie schließen möchten, sobald Sie fertig sind. Hier ist der falsche Weg, dies zu tun:

Wenn die raise -Funktion eine Ausnahme hervorruft, wird der Anruf nach invoke_function() niemals ausgeführt und die DB -Verbindung bleibt offen. Die

-Anklausel wird immer ausgeführt, nachdem ein Versuch alle Ausnahmehandler ausgeführt wird. Hier erfahren Sie, wie Sie es richtig machen:

Please enter a number: 10.3<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: hello<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: 10.0<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: <br>

Der Anruf nach

kann eine Verbindung nicht zurückgeben oder eine Ausnahme selbst erhöhen. In diesem Fall müssen die DB -Verbindung nicht geschlossen werden. Anstelle von Versuchsblöcken verwenden Sie die Anweisung

. Hier ist ein Beispiel mit einer Datei:

Nun, auch wenn

eine Ausnahme angehoben wird, wird die Datei sofort geschlossen, wenn der Geltungsbereich des

import json<br>import yaml<br><br>def parse_file(filename):<br>    try:<br>        return json.load(open(filename))<br>    except json.JSONDecodeError<br>        return yaml.load(open(filename))<br>

-Blocks ausgelöst wird, unabhängig davon, ob die Ausnahme behandelt wurde oder nicht. In Webanwendungen ist es besonders nützlich, bei denen Sie alle Ausnahmen generisch behandeln können: protokollieren Sie einfach die Ausnahme und senden Sie eine Fehlermeldung an den Anrufer zurück. Alle diese Informationen sind über das Objekt

verfügbar. Wenn Sie jedoch die query() -Methode in Ihrem Ausnahmebehandler verwenden, extrahiert das Python -Protokollierungssystem alle relevanten Informationen für Sie. close_db_connection()

Dies ist die beste Praxis, die ich empfehle:

def f():<br>    return 4 / 0<br>def g():<br>    raise Exception("Don't call us. We'll call you")<br>def h():<br>    try:<br>        f()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>    <br>    try:<br>        g()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>

Wenn Sie dieses Muster befolgen (vorausgesetzt, Sie haben sich richtig angemeldet), egal was passiert, Sie haben eine ziemlich gute Aufzeichnung in Ihren Protokollen darüber, was schief gelaufen ist, und Sie können das Problem in der Lage sein, das Problem zu beheben. Es ist ein Verschwendung, und es könnte Sie verwirren und Sie denken, dass mehrere Instanzen desselben Problems aufgetreten sind. In der Praxis wurde eine einzelne Instanz mehrmals protokolliert. Anwendung/System. Die häufigste Implementierung ist die Verwendung von Protokolldateien. Für groß angelegte verteilte Systeme mit Hunderten, Tausenden oder mehr Servern ist dies jedoch nicht immer die beste Lösung. Es zentralisiert alle Ausnahmeberichte und fügt zusätzlich zu der Stacktrace den Zustand jedes Stapelrahmens hinzu (den Wert von Variablen zum Zeitpunkt der Ausnahme). Es bietet auch eine wirklich schöne Schnittstelle mit Dashboards, Berichten und Möglichkeiten, die Nachrichten durch mehrere Projekte aufzubrechen. Es ist Open Source, sodass Sie Ihren eigenen Server ausführen oder die gehostete Version abonnieren können. Ein System, das beim ersten Anzeichen von Problemen ausflippt, ist nicht sehr nützlich. Timeouts sind nicht immer einfach zu kalibrieren, wenn sich die Bedingungen ändern. Der Vorteil ist, dass Sie nicht viel Zeit im Schlafzustand verbringen müssen, wenn das Ziel schnell reagiert und sofort reagieren kann. Wenn es jedoch fehlgeschlagen ist, können Sie mehrmals wiederholen, bis Sie entscheiden, dass es wirklich unerreichbar ist, und eine Ausnahme zu steigern. Im nächsten Abschnitt stelle ich einen Dekorateur vor, der es für Sie tun kann.

Fehlerprotokoll

Hier ist eine einfache Implementierung. Der Dekorateur ist mit Ausnahme eines Logger -Objekts. Wenn es eine Funktion dekoriert und die Funktion aufgerufen wird, wird der Anruf in eine Versuchsklausel eingewickelt, und wenn es eine Ausnahme gab, wird er protokolliert und schließlich die Ausnahme erneut erhöht. Dekorateur. Python bietet eine hervorragende Unterstützung in der Sprach- und Standardbibliothek für ausnahmebasierte Fehlerbehandlung. Wenn Sie fleißig Best Practices folgen, können Sie diesen oft vernachlässigten Aspekt erobern.

def f():<br>    return 4 / 0<br>def g():<br>    raise Exception("Don't call us. We'll call you")<br>def h():<br>    try:<br>        f()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>    <br>    try:<br>        g()<br>    except Exception as e:<br>        print(e)<br>

Dieser Beitrag wurde mit Beiträgen von Esther Vaati aktualisiert. Esther ist ein Softwareentwickler und Autor für Envato -Tuts.

Please enter a number: 10.3<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: hello<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: 10.0<br>Oops!  That was no valid number.  Try again...<br>Please enter a number: <br>

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