解析Python中的异常处理
在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。
用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：
def foo(): r = some_function() if r==(-1): return (-1) # do something return r def bar(): r = foo() if r==(-1): print 'Error' else: pass
一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）。
所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。
try
让我们用一个例子来看看try的机制：
try: print 'try...' r = 10 / 0 print 'result:', r except ZeroDivisionError, e: print 'except:', e finally: print 'finally...' print 'END'
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：
try... except: integer division or modulo by zero finally... END
从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print 'result:', r不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。
如果把除数0改成2，则执行结果如下：
try... result: 5 finally... END
由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）。
你还可以猜测，错误应该有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。
此外，如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句：
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
print 'END'
Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：
try: foo() except StandardError, e: print 'StandardError' except ValueError, e: print 'ValueError'
第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。
Python所有的错误都是从BaseException类派生的，常见的错误类型和继承关系看这里：
https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy
使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
print 'finally...'
也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。
调用堆栈
如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。来看看err.py：
# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()
执行，结果如下：
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in <module>
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：
错误信息第1行：
Traceback (most recent call last):
告诉我们这是错误的跟踪信息。
第2行：
File "err.py", line 11, in <module> main()
调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：
File "err.py", line 6, in bar return foo(s) * 2
原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：
File "err.py", line 3, in foo return 10 / int(s)
原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。
记录错误
如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
# err.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
print 'END'
同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：
$ python err.py
ERROR:root:integer division or modulo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
END
通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。
抛出错误
因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。
如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：
# err.py
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：
$ python err.py Traceback (most recent call last): ... __main__.FooError: invalid value: 0
只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。
最后，我们来看另一种错误处理的方式：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n
def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()
在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？
其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。
raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：
try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('input error!')
只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。
小结
Python内置的try...except...finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。
程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。但是，应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1371
52
Apakah fungsi jumlah bahasa C?
Apr 03, 2025 pm 02:21 PM
Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam bahasa C, jadi ia perlu ditulis sendiri. Jumlah boleh dicapai dengan melintasi unsur -unsur array dan terkumpul: Versi gelung: SUM dikira menggunakan panjang gelung dan panjang. Versi Pointer: Gunakan petunjuk untuk menunjuk kepada unsur-unsur array, dan penjumlahan yang cekap dicapai melalui penunjuk diri sendiri. Secara dinamik memperuntukkan versi Array: Perlawanan secara dinamik dan uruskan memori sendiri, memastikan memori yang diperuntukkan dibebaskan untuk mengelakkan kebocoran ingatan.
Siapa yang dibayar lebih banyak Python atau JavaScript?
Apr 04, 2025 am 12:09 AM
Tidak ada gaji mutlak untuk pemaju Python dan JavaScript, bergantung kepada kemahiran dan keperluan industri. 1. Python boleh dibayar lebih banyak dalam sains data dan pembelajaran mesin. 2. JavaScript mempunyai permintaan yang besar dalam perkembangan depan dan stack penuh, dan gajinya juga cukup besar. 3. Faktor mempengaruhi termasuk pengalaman, lokasi geografi, saiz syarikat dan kemahiran khusus.
Adakah distinctidistinguish berkaitan?
Apr 03, 2025 pm 10:30 PM
Walaupun berbeza dan berbeza berkaitan dengan perbezaan, ia digunakan secara berbeza: berbeza (kata sifat) menggambarkan keunikan perkara itu sendiri dan digunakan untuk menekankan perbezaan antara perkara; Berbeza (kata kerja) mewakili tingkah laku atau keupayaan perbezaan, dan digunakan untuk menggambarkan proses diskriminasi. Dalam pengaturcaraan, berbeza sering digunakan untuk mewakili keunikan unsur -unsur dalam koleksi, seperti operasi deduplikasi; Berbeza dicerminkan dalam reka bentuk algoritma atau fungsi, seperti membezakan ganjil dan bahkan nombor. Apabila mengoptimumkan, operasi yang berbeza harus memilih algoritma dan struktur data yang sesuai, sementara operasi yang berbeza harus mengoptimumkan perbezaan antara kecekapan logik dan memberi perhatian untuk menulis kod yang jelas dan mudah dibaca.
Adakah pengeluaran halaman H5 memerlukan penyelenggaraan berterusan?
Apr 05, 2025 pm 11:27 PM
Halaman H5 perlu dikekalkan secara berterusan, kerana faktor -faktor seperti kelemahan kod, keserasian pelayar, pengoptimuman prestasi, kemas kini keselamatan dan peningkatan pengalaman pengguna. Kaedah penyelenggaraan yang berkesan termasuk mewujudkan sistem ujian lengkap, menggunakan alat kawalan versi, kerap memantau prestasi halaman, mengumpul maklum balas pengguna dan merumuskan pelan penyelenggaraan.
Bagaimana memahami! X dalam c?
Apr 03, 2025 pm 02:33 PM
! X Memahami! X adalah bukan operator logik dalam bahasa C. Ia booleans nilai x, iaitu, perubahan benar kepada perubahan palsu, palsu kepada benar. Tetapi sedar bahawa kebenaran dan kepalsuan dalam C diwakili oleh nilai berangka dan bukannya jenis Boolean, bukan sifar dianggap sebagai benar, dan hanya 0 dianggap sebagai palsu. Oleh itu ,! X memperkatakan nombor negatif sama seperti nombor positif dan dianggap benar.
Apakah jumlah maksud dalam bahasa C?
Apr 03, 2025 pm 02:36 PM
Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam C untuk jumlah, tetapi ia boleh dilaksanakan dengan: menggunakan gelung untuk mengumpul unsur-unsur satu demi satu; menggunakan penunjuk untuk mengakses dan mengumpul unsur -unsur satu demi satu; Untuk jumlah data yang besar, pertimbangkan pengiraan selari.
Bagaimana untuk mendapatkan data aplikasi masa nyata dan data penonton di halaman kerja 58.com?
Apr 05, 2025 am 08:06 AM
Bagaimana untuk mendapatkan data dinamik 58.com halaman kerja semasa merangkak? Semasa merangkak halaman kerja 58.com menggunakan alat crawler, anda mungkin menghadapi ...
Salin dan tampal kod cinta salinan dan tampal kod cinta secara percuma
Apr 04, 2025 am 06:48 AM
Menyalin dan menampal kod itu tidak mustahil, tetapi ia harus dirawat dengan berhati -hati. Ketergantungan seperti persekitaran, perpustakaan, versi, dan lain -lain dalam kod mungkin tidak sepadan dengan projek semasa, mengakibatkan kesilapan atau hasil yang tidak dapat diramalkan. Pastikan untuk memastikan konteksnya konsisten, termasuk laluan fail, perpustakaan bergantung, dan versi Python. Di samping itu, apabila menyalin dan menampal kod untuk perpustakaan tertentu, anda mungkin perlu memasang perpustakaan dan kebergantungannya. Kesalahan biasa termasuk kesilapan laluan, konflik versi, dan gaya kod yang tidak konsisten. Pengoptimuman prestasi perlu direka semula atau direkodkan mengikut tujuan asal dan kekangan Kod. Adalah penting untuk memahami dan debug kod yang disalin, dan jangan menyalin dan tampal secara membuta tuli.
