python 异常处理总结
最近,做个小项目经常会遇到Python 的异常,让人非常头疼,故对异常进行整理,避免下次遇到异常不知所措,以下就是对Python 异常进行的整理。
1.Python异常类
异常 | 描述 |
NameError | 尝试访问一个没有申明的变量 |
ZeroDivisionError | 除数为0 |
SyntaxError | 语法错误 |
IndexError | 索引超出序列范围 |
KeyError | 请求一个不存在的字典关键字 |
IOError | 输入输出错误(比如你要读的文件不存在) |
AttributeError | 尝试访问未知的对象属性 |
ValueError | 传给函数的参数类型不正确,比如给int()函数传入字符 |
2.捕获异常
Python完整的捕获异常的语句有点像:
try: try_suite except Exception1,Exception2,...,Argument: exception_suite ...... #other exception block else: no_exceptions_detected_suite finally: always_execute_suite
额...是不是很复杂?当然,当我们要捕获异常的时候,并不是必须要按照上面那种格式完全写下来,我们可以丢掉else语句,或者finally语句;甚至不要exception语句,而保留finally语句。额,晕了?好吧,下面,我们就来一一说明啦。
2.1 try...except...语句
try_suite不消我说大家也知道,是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键,我们try捕获了代码段try_suite里的异常后,将交给except来处理。
try...except语句最简单的形式如下:
try: try_suite except: exception block
上面except子句不跟任何异常和异常参数,所以无论try捕获了任何异常,都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常,比如说,我们只想处理除零异常,如果其他异常出现,就让其抛出不做处理,该怎么办呢?这个时候,我们就要给except子句传入异常参数啦!那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类(请参考异常类那个表格),表示如果捕获到这类异常,就交给这个except子句来处理。比如:
try: try_suite except Exception: exception block
举个例子:
>>> try: ... res = 2/0 ... except ZeroDivisionError: ... print "Error:Divisor must not be zero!" ... Error:Divisor must not be zero!
看,我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常!那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢?有两种办法,一种是给一个except子句传入多个异常类参数,另外一种是写多个except子句,每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至,这两种用法可以混搭呢!下面我就来举个例子。
try: floatnum = float(raw_input("Please input a float:")) intnum = int(floatnum) print 100/intnum except ZeroDivisionError: print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!" except ValueError: print "Error:you must input a float num!" [root@Cherish tmp]# python test.py Please input a float:fjia Error:you must input a float num! [root@Cherish tmp]# python test.py Please input a float:0.9999 Error:you must input a float num which is large or equal then 1! [root@Cherish tmp]# python test.py Please input a float:25.091 4
上面的例子大家一看都懂,就不再解释了。只要大家明白,我们的except可以处理一种异常,多种异常,甚至所有异常就可以了。
大家可能注意到了,我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西?别着急,听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例(别告诉我你不知到什么是实例),包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说,如果你捕获了一个异常,你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如:
>>> try: ... 1/0 ... except ZeroDivisionError,reason: ... pass ... >>> type(reason) <type 'exceptions.ZeroDivisionError'> >>> print reason integer division or modulo by zero >>> reason ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',) >>> reason.__class__ <type 'exceptions.ZeroDivisionError'> >>> reason.__class__.__doc__ 'Second argument to a division or modulo operation was zero.' >>> reason.__class__.__name__ 'ZeroDivisionError'
上面这个例子,我们捕获了除零异常,但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例,通过type就可以看出。
2.2 try ... except... else语句
现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法,比如用于条件和循环。放到try语句中,其作用其实也差不多:就是当没有检测到异常的时候,则执行else语句。举个例子大家可能更明白些:
>>> import syslog >>> try: ... f = open("/root/test.py") ... except IOError,e: ... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e) ... else: ... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n") ... >>> f.close()
2.3 finally语句
finally子句是无论是否检测到异常,都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句,单独使用try...finally,也可以配合except等使用。
例如2.2的例子,如果出现其他异常,无法捕获,程序异常退出,那么文件 f 就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果,但是如果我们把f.close语句放到finally语句中,无论是否有异常,都会正常关闭这个文件,岂不是很妙
复制代码
>>> import syslog >>> try: ... f = open("/root/test.py") ... except IOError,e: ... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e) ... else: ... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n") ... finally: >>> f.close()
3.两个特殊的处理异常的简便方法
3.1断言(assert)
什么是断言,先看语法:
assert expression[,reason]
其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候,先判断表达式expression,如果表达式为真,则什么都不做;如果表达式不为真,则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。不懂?没关系,举例子!最实在!
>>> assert len('love') == len('like') >>> assert 1==1 >>> assert 1==2,"1 is not equal 2!" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AssertionError: 1 is not equal 2!
我们可以看到,如果assert后面的表达式为真,则什么都不做,如果不为真,就会抛出AssertionErro异常,而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实,assert异常也可以被try块捕获:
>>> try: ... assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!" ... except AssertionError,reason: ... print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason) ... AssertionError:1 is not equal 2! >>> type(reason) <type 'exceptions.AssertionError'>
3.2.上下文管理(with语句)
如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源(如文件,数据)的唯一分配,并在任务结束后释放它,那么你就有福了!这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来!语法如下:
with context_expr [as var]:
with_suite
是不是不明白?很正常,举个例子来!
>>> with open('/root/test.py') as f: ... for line in f: ... print line
上面这几行代码干了什么?
(1)打开文件/root/test.py
(2)将文件对象赋值给 f
(3)将文件所有行输出
(4)无论代码中是否出现异常,Python都会为我们关闭这个文件,我们不需要关心这些细节。
这下,是不是明白了,使用with语句来使用这些共享资源,我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句,只有支持上下文管理协议(context management protocol)的对象才可以,那哪些对象支持该协议呢?如下表
file
decimal.Contex
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore
至于什么是上下文管理协议,如果你不只关心怎么用with,以及哪些对象可以使用with,那么我们就不比太关心这个问题
4.抛出异常(raise)
如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常,该怎么办呢?raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下:
raise [SomeException [, args [,traceback]]
第一个参数,SomeException必须是一个异常类,或异常类的实例
第二个参数是传递给SomeException的参数,必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。
第三个参数traceback很少用,主要是用来提供一个跟中记录对(traceback)
下面我们就来列举几个 例子:
>>> raise NameError Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError >>> raise NameError() #异常类的实例 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError >>> raise NameError,("There is a name error","in test.py") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> >>> raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: ('There is a name error', 'in test.py') >>> raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
其实,我们最常用的还是,只传入第一个参数用来指出异常类型,最多再传入一个元组,用来给出说明信息。如上面第三个例子。
5.异常和sys模块
另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类,异常类的实例,跟中记录对象)
>>> try: ... 1/0 ... except: ... import sys ... tuple = sys.exc_info() ... >>> print tuple (<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',), <traceback object at 0x7f538a318b48>) >>> for i in tuple: ... print i ... <type 'exceptions.ZeroDivisionError'> #异常类 integer division or modulo by zero #异常类的实例 <traceback object at 0x7f538a318b48> #跟踪记录对象
感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

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PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

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Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

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