Python之异常处理
- 2019 年 11 月 6 日
- 笔记
1
Python中的错误处理
在程序运行的过程中，难免会出现这样那样的错误，有些错误是我们自己程序编写上有问题，也就是程序员听了会砍人的那句话，"哟，写bug呢！"，还有一种是无法预测的错误，例如磁盘写满了，又或者从网络抓取数据的时候，网络连接突然崩溃等等。Python中内置了一套异常处理机制，可以帮助我们对这些错误进行处理。他就是try…except…finally的错误处理机制。
首先我们来看一个应用实例：
try: print('try...') r = / print('result:', r) except ZeroDivisionError as e: print('except:', e) finally: print('finally...') print('END')
上面的方法中，当我们认为某些代码可能存在一定的安全隐患的时候，可以使用try来运行这段代码，这样做的好处是，如果这段代码真的存在错误，则后续的代码不会执行，而是会直接跳转至错误处理代码，也就是except模块，执行完except之后，如果有finally语句，则执行finally语句，否则执行完毕，上面的代码很明显，除数为0的算法肯定是错误的。我们把它写成一个函数test()，可以看到输出值如下（代码可以左滑）：
>>> def test(a): ... try: ... print('try...') ... r = / a ... print('result:', r) ... except ZeroDivisionError as e: ... print('except:', e) ... finally: ... print('finally...') ... print('END') ... return ... >>> a=test() try... ('result:', ) finally... END >>> b=test() try... ('except:', ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)) finally... END >>>
我们输入参数0的时候，函数返回了错误码和相应的提示。
在上面的例子中，只定义了一种错误，实际情况中，可能有各种各样的非法输入，这就需要我们制定不同的except,从而对真正的错误原因进行区分：
>>> def test(a): ... try: ... print('try...') ... r = / int(a) ... print('result:', r) ... except ValueError as e: ... print('ValueError:', e) ... except ZeroDivisionError as e: ... print('ZeroDivisionError:', e) ... finally: ... print('finally...') ... print('END') ... >>> a=test('a') try... ('ValueError:', ValueError("invalid literal for int() with base 10: 'a'",)) finally... END >>> b=test() try... ('result:', ) finally... END >>> c=test() try... ('ZeroDivisionError:', ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)) finally... END >>>
上面的结果可以看出，当我们输入一个字母a的时候，返回的错误结果和输入数字0的结果不同，但是他们都触发了异常捕获。
使用try…except还有另外一个好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用bar(),bar()调用foo()，如果foo()函数出错了，此时，只要main函数捕获到了，就可以进行处理：
def foo(s): return / int(s) def bar(s): return foo(s) * def main(): try: foo('0') except Exception as e: print('Error:', e) 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。
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。来看一个错误的例子：
# err.py: def foo(s): return / int(s) def bar(s): return foo(s) * def main(): bar('0') main()
当我们调用这个文件的时候，会出现如下的错误：
$ python err.py Traceback (most recent call last): File "err.py", line , in <module> main() File "err.py", line , in main bar('0') File "err.py", line , in bar return foo(s) * File "err.py", line , in foo return / int(s) ZeroDivisionError: division by zero
层层分析，最后我们可以发现是在foo函数中使用0作为分母，从而出现了错误。这个过程中，我们可以看到函数的调用栈是由外而内的。
2
记录错误，继续执行
当出现错误的时候，如果我们想要继续执行后面的程序，对当前的错误仅仅做一个捕获操作，我们可以使用Python内置的logging模块：
# err_logging.py import logging def foo(s): return / int(s) def bar(s): return foo(s) * def main(): try: bar('0') except Exception as e: logging.exception(e) main() print('继续执行,结果是...')
当我们对上面这段代码进行执行的时候，我们可以看到如下结果：
ERROR:root:integer division or modulo by zero Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line , in main File "<stdin>", line , in bar File "<stdin>", line , in foo ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 继续执行,结果是...
函数最终还是执行了print，但是将中途所有的错误都捕获到了。这就是logging的作用，需要注意的是，在使用logging之前，先要对logging模块进行导入。通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件中，方便以后排查。
3
抛出错误
在Python中，每一个错误都是一个class，所有的错误类型都继承自BaseException,在使用except的时候需要注意，它不但不获该类型的错误，还把其子类的错误一网打尽。捕获一个错误就是捕获该class的一个实例，Python内置的函数会抛出很多类型的错误，如果我们想自己自定义一个错误，可以使用下面的方法：
# err_raise.py class FooError(ValueError): pass def foo(s): n = int(s) if n==: raise FooError('invalid value: %s' % s) return / n foo('0')
执行上面这段代码，我们可以通过跟踪找到我们自己定义的错误类型：
>>> python err_raise.py Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line , in <module> File "<stdin>", line , in foo __main__.FooError: invalid value: >>>
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。
