Python之異常處理
- 2019 年 11 月 6 日
- 筆記
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Python中的錯誤處理
在程式運行的過程中，難免會出現這樣那樣的錯誤，有些錯誤是我們自己程式編寫上有問題，也就是程式設計師聽了會砍人的那句話，"喲，寫bug呢！"，還有一種是無法預測的錯誤，例如磁碟寫滿了，又或者從網路抓取數據的時候，網路連接突然崩潰等等。Python中內置了一套異常處理機制，可以幫助我們對這些錯誤進行處理。他就是try…except…finally的錯誤處理機制。
首先我們來看一個應用實例：
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，當我們認為某些程式碼可能存在一定的安全隱患的時候，可以使用try來運行這段程式碼，這樣做的好處是，如果這段程式碼真的存在錯誤，則後續的程式碼不會執行，而是會直接跳轉至錯誤處理程式碼，也就是except模組，執行完except之後，如果有finally語句，則執行finally語句，否則執行完畢，上面的程式碼很明顯，除數為0的演算法肯定是錯誤的。我們把它寫成一個函數test()，可以看到輸出值如下（程式碼可以左滑）：
>>> 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 >>>
我們輸入參數0的時候，函數返回了錯誤碼和相應的提示。
在上面的例子中，只定義了一種錯誤，實際情況中，可能有各種各樣的非法輸入，這就需要我們制定不同的except,從而對真正的錯誤原因進行區分：
>>> 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 >>>
上面的結果可以看出，當我們輸入一個字母a的時候，返回的錯誤結果和輸入數字0的結果不同，但是他們都觸發了異常捕獲。
使用try…except還有另外一個好處，就是可以跨越多層調用，比如函數main()調用bar(),bar()調用foo()，如果foo()函數出錯了，此時，只要main函數捕獲到了，就可以進行處理：
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...')
也就是說，不需要在每個可能出錯的地方去捕獲錯誤，只要在合適的層次去捕獲錯誤就可以了。這樣一來，就大大減少了寫try...except...finally的麻煩。
如果錯誤沒有被捕獲，它就會一直往上拋，最後被Python解釋器捕獲，列印一個錯誤資訊，然後程式退出。來看一個錯誤的例子：
# err.py: def foo(s): return / int(s) def bar(s): return foo(s) * def main(): bar('0') main()
當我們調用這個文件的時候，會出現如下的錯誤：
$ 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
層層分析，最後我們可以發現是在foo函數中使用0作為分母，從而出現了錯誤。這個過程中，我們可以看到函數的調用棧是由外而內的。
2
記錄錯誤，繼續執行
當出現錯誤的時候，如果我們想要繼續執行後面的程式，對當前的錯誤僅僅做一個捕獲操作，我們可以使用Python內置的logging模組：
# 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('繼續執行,結果是...')
當我們對上面這段程式碼進行執行的時候，我們可以看到如下結果：
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 繼續執行,結果是...
函數最終還是執行了print，但是將中途所有的錯誤都捕獲到了。這就是logging的作用，需要注意的是，在使用logging之前，先要對logging模組進行導入。通過配置，logging還可以把錯誤記錄到日誌文件中，方便以後排查。
3
拋出錯誤
在Python中，每一個錯誤都是一個class，所有的錯誤類型都繼承自BaseException,在使用except的時候需要注意，它不但不獲該類型的錯誤，還把其子類的錯誤一網打盡。捕獲一個錯誤就是捕獲該class的一個實例，Python內置的函數會拋出很多類型的錯誤，如果我們想自己自定義一個錯誤，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')
執行上面這段程式碼，我們可以通過跟蹤找到我們自己定義的錯誤類型：
>>> python err_raise.py Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line , in <module> File "<stdin>", line , in foo __main__.FooError: invalid value: >>>
只有在必要的時候才定義我們自己的錯誤類型。如果可以選擇Python已有的內置的錯誤類型（比如ValueError，TypeError），盡量使用Python內置的錯誤類型。
