Python学习笔记整理(十七)异常处理

一、异常基础
try/except:捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并自行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序)
try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码)
raise: 手动在代码中接触发异常。
assert: 有条件地在程序代码中触发异常。
with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。
用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。
finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、
1、异常的角色
错误处理
事件通知
特殊情况处理:有时发生很罕见的情况,很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况,从而省去编写应对特殊情况的代码
终止行为
非常规控制流程
>>> x=\'diege
>>> def fetcher(obj,index):
...     return obj[index]
...
>>> fetcher(x,4)
\'e\'
>>> fetcher(x,5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in fetcher
IndexError: string index out of range
>>> try:
...     fetcher(x,5)        #尝试抓取第5个字符
... except IndexError:      #如果发生异常【指出引发的异常名称】
...     print fetcher(x,-1)  #那就抓取最后一个字符
...
e
>>> def catcher():
...     try:
...             fetcher(x,5)
...     except IndexError:
...             print fetcher(x,-1)
...     print "continuing"
...
>>> catcher()    
e
continuing
可以看到从异常中恢复并继续执行。
try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为(发生异常时程序也会终端,只不过会执行finally后的代码)

>>> try:
...     fetcher(x,4)
... finally:
...     print \'after fetch\'
...
\'e\'
after fetch
没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码
发生异常的情况下
>>> try:
...     fetcher(x,5)      
... finally:              
...     print \'after fetch\'
...
after fetch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in fetcher
IndexError: string index out of range
发生异常的情况下,也执行了finally语句中的代码
实际应用镇南关,try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复,而try/finally的组合则很方便,可以确保无论try代码块内的
代码是否发生异常,终止行为一定会运行。如,try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误,然后以try/finally来确保
关闭文件,或者终止服务器连接等调用。
可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不关异常是否被except分句捕捉到
2、try/except/else语句
try的完整形式:try/多个except/else语句
else是可选的
try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。
*如果try代码块语句执行时发生了异常,Python就跳回try,执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后(除非 except代码块引发另一异常),控制全就会到整个try语句后继续执行。
*如果异常发生在try代码块内,没有符合的except分句,异常就会向上传递到程序的之前进入try中,或者到这个进程的顶层(使用Python终止这个程序并打印默认的错误消息)
*如果try首行底下执行的语句没有发生异常,Python就会执行else行下的语句(如果有的话),控制权会在整个try语句下继续。
也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常,而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行,finally分句无法释放发生异常都执行。
3、try语句分句形式
分句形式            说明
except:                捕捉所有(其他)异常类型
except name:        只捕捉特定的异常
except name,value:    捕捉所有的异常和其额外的数据(或实例)
except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常
except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常,并取得其额外数据
else:                如果没有引发异常,就运行
finally:            总是会运行此代码块,无论是否发生异常
except:用在想不到异常情况,在except:前面可以定义可以想到的异常:except name1: except name2:
3、try/else分句
        try:
                customer=getargv[1]
        except IndexError:
                print "please give argv as customer!"
        else:
                scene=PizzaShop()
                scene.order(customer)
                print \'...\'
如把else:语句的内容放到try:中,也能执行。模拟出else分句。不过这可能造成不正确的异常分类。如果“没有异常发生”这个行为触发了
IndexError,就会视为try代码块的失败,因此错误地触发try底下的异常处理器。改为明确的else分句,让逻辑封明确。保证except处理器
只会因为包装在try中代码真正的失败而执行,而不是为else中的情况行为失败而执行。
4、try/finally分句
python先运行try: 下的代码块:
如果try代码块运行时没有异常发生,Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。
如果try代码块运行时有发生异常,Python依然会回来运行finally代码块,但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。
        try:
                Uppercase(open(\'/etc/rc.conf\'),output).process()
        finally:
                open(\'/etc/rc.conf\').close
5、统一try/except/finally分句
try:
    main-action:
except Exception1:
    hander1
except Exception2:
    hander2
...
else:
    else-block
finally:
    finally-block
这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码(main-action)引发异常,那么except代码块都会逐一测试,寻找与抛出的异 常相符的语句。如果引发异常的是Exception1则会执行hander1代码块,如果引发异常的是Exception2,则会执行hander2代码 块。以此类推。如果没有
引发异常,将会执行else-block代码块。
无论前面发生什么,当main-action代码块完成时。finally-block都会执行。
6、通过嵌套合并except和finally
try:
    try:
        main-action:
    except Exception1:
        hander1
    except Exception2:
        hander2
    ...
    else:
        else-block
finally:
    finally-block
和5的效果一样
7、raise语句
要故意触发异常,可以使用raise语句。raise语句组成是: raise关键字,后面跟着要引发的异常名称(选用),以及一个可选的额外的数据项,后可随着异常传递
raise <name>
raise <name>,<data>
raise
注意:<name>需要预先定义好,不然会由未定义错误。
第二种形式随着异常传递额外的数据项,在raise语句中,数据是列在异常名称的后面的;在try语句中,取得该数据是通过引入一个进行接收
它的变量实现的。例如,如果try引入一个exceptname,X:语句,则变量X就会被赋值为raise内所列出的额外的数据项,如果没有定义默认接受到
的就是特殊对象None。一旦被程序中任意的except分句捕捉,异常就死了(也就是说,不会传递给另一个try),除非又被另一个raise语句或
错误所引发。现在用户定义的异常应该是类实例对象。
8、assert语句
assert可以有条件地在程序代码中触发异常,可以认为是有条件的raise.
牢记:assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件,而不是捕捉内在的程序设计错误。因为Python会自动收集程序的设计错误,通常咩有必要写assert去捕捉超出索引值,类型不匹配以及除数为0之类的事。
引发的异常为:AssertionError。如果没有被try捕捉到,就会终止程序。
该语句形式:
assert  <test>,<data>
实例
>>> def f(x):
...     assert x>0,\'x must be great zerot\'
...     return x**2
...
>>> f(2)    
4
>>> f(-1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in f
AssertionError: x must be great zerot
二、with/as环境管理
python2.6引入新的异常相关的语句:with及其可选的as分句。这个语句的设计是为了和环境管理器对象(支持新的方法协议)一起工作。
简而言之, with/as语句的设计作为常见try/finally用法模式的替代方案。就像try/finally语句, with/as语句也用于定义必须执行的
终止或“清理"行为,无论步骤中是否发生异常。和try/finally不同的是,with语句支持更丰富的基于对象的协议,可以代码块定义支持进入
和离开动作。
with语句基本格式:
with expression [as variable]:
    with block
在这里expression要返回一个对象,从而支持环境管理协议。如果选用as分句存在时,此对象也可返回一个值,赋值给变量名variable.
注意:variable并非赋值为expression的结果,expression的结果是支持环境协议的对象,而variable则是赋值为其他的东西(??)
然后,expression返回的对象可在with-block开始前,先自行启动程序,并且在该代码块完成后,执行终止程序代码,无论代码块是否引发异常
有些内置的Python对象已得到强化,支持环境管理协议,因此可以用于with语句。例如,文件对象有环境管理器,可在with代码块后自动关闭
文件,无法是否引发异常。
>>> with open(\'/etc/rc.conf\') as myfile:
...     for line in myfile:
...             line=line.upper()
...             print line
在这里,对open的调用,会返回一个简单文件对象,赋值给变量名myfile。我们可以用一般的文件工具使用myfile:就此而言,文件迭代器会在
for循环内逐行读取。
然后,此对象也支持with语句所使用的环境协议。在这个with语句执行后。环境管理机制保证由myfile所引用的文件对象自动关闭。即时处理
该文件时,for循环引发了异常。
环境管理器是有写高级的机制。还不是Python的正式组成部分。就较为简单的用途来说,try/finally语句可对终止活动提供足够的支持。

三、异常对象
基于类的异常可以创建各种异常类,有附加状态信息,而且支持继承。尽量都适用类异常。类异常有如下特点;
* 提供类型分类,对今后的修改有更好的支持:以后增加新异常时,通常不需要在try语句中进行修改。
* 同了存储在try处理器中所使用的环境信息的合理地点:这样的话,可以拥有状态信息,以及可调用的方法,并且可通过实例进行读取。
* 允许异常参与继承层次,从而可获得共同的行为。例如,继承的显示方法可提供通用的错误消息外观。
所有内置异常都类组织成继承树。
Python2.5版本 字符串异常会产生\'deprecation‘(不建议使用)’警告。python3.0将不再支持字符串异常。
1、基于字符串的异常
>>> myexc="My exception string"
>>> try:
...     raise myexc
... except myexc:
...     print "caught"
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
TypeError: exceptions must be old-style classes or derived from BaseException, not str
Python 2.7版本已经不在支持了
2、基于类的异常
>>> class General:pass
>>> class Spec1(General):pass 
>>> class Spec2(General):pass
>>> def raiseer0():
...     X=General()
...     raise X
>>> def raiseer1():
...     X=Spec1()      
...     raise X
>>> def raiseer2():
...     X=Spec2()  
...     raise X
>>> for func in (raiseer0,raiseer1,raiseer2):
...     try:
...             func()
...     except General:#使用异常的超类General,这样子类也捕捉到,可以在未来增加函数异常(在子类里),而不影响程序。
...             import sys
...             print \'caught:\',sys.exc_info()[0]
...
caught:__main__.General
caught:__main__.Spec1
caught:__main__.Spec2
在try语句中,捕捉其超类就会捕捉这个类,以及类树中超类下的所有子类:超类会变成异常分类的名称,而子类会变成该分类中特定的
异常类型。
Python2.5以后版本将每个异常都写成类(必须),从异常树顶层继承Exception(非必须)。
sys.exc_info() 一种抓取最近发生异常的常用方式。
对基于类的异常而言,其结果中第一个元素就是引发异常类,而第二个是实际引发的实例。
注意:目前Python的说明文件指出,用户定义的异常最好继承自Exception内置的异常(但不是必须要求)。
class General(Exception):pass
就大型多层次的异常而言,在一个except分句使用类捕捉分类,会比列出一个分类中每个成员更简单。新增子类扩展异常层次,。也不会破坏
先有的代码。
如果不用类,在excpet中就会是excpet (General,Spec1,Spec2): 这样捕捉字符串类。
基本原则是:在异常处理器中,通常来说具体要优于一般。
3、内置Exception类
Python把内置异常组织成层次,来支持各种捕捉模式
Exception:    异常的顶层根超类
StandardError:    所有内置错误异常的超类
ArithmeticError:    所有数值错误的超类
OverflowError:    识别特定的数值错误的子类
可以在Python库手册或exceptionsn模块的帮助文本中查阅。
>>> import exceptions
>>> help(exceptions)  
BaseException
            Exception
                StandardError
                    ArithmeticError
                        FloatingPointError
                        OverflowError
                        ZeroDivisionError
                    AssertionError
4、定义异常文本
对基于类的异常而言,其结果中第一个元素就是引发异常类,而第二个是实际引发的实例。
>>> raise MyBad():
>>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: <__main__.MyBad instance at 0x2850d26c>
这样的显示不友好。改进显示,可以在类中定义__repr__或__str__显示字符串重载方法,从而返回异常达到想要默认处理器显示字符串。
>>> class MyBad():                        
...     def __repr__(self):               
...             return "Sorry--my mistake!"
...
>>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: Sorry--my mistake
这样把显示类的实例改为了我们定义的文本。
注意:如果继承自内置异常类,错误测试会有细微的改变,构造方法参数会自动存储并显示在消息中。【同样也可以把继承的重载】
>>> class MyBad(Exception):pass
... >>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad
>>> raise MyBad(\'the\',\'bright\',\'side\',\'of\')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: (\'the\', \'bright\', \'side\', \'of\')
5、发送额外数据和实例行为
把环境信息附加在基于类的异常的办法是:在引发的实例对象中填写实例的属性,通常是在类的构造器方法中。在异常处理器中,是列出
要赋值为引发的实例的变量,然后通过这个变量名来读取附加的转改信息,并且调用任何基础的类方法。【很强大的功能】
>>> class FormatError:
...     def __init__(self,line,file):
...             self.line=line
...             self.file=file
>>> def parser():
...     raise FormatError(42,file=\'diege.txt\') #手动定义异常,基于类的异常,类构造函数传递两个数据。
...
>>> try:
...     parser()
... except FormatError,X: #定义接受异常(类的实例-异常引发时产生的实例)传递过来数据的变量。
...     print \'Error at\',X.file,X.line #显示实例传递过来的数据
...
Error at diege.txt 42
字符串的格式为【已过时】
raise formatError,{\'file\':\'diege.txt\',\'line\':43}
except FormatError,X:
    print \'Error at\',X[\'file\'],X[\'line\']
6、raise的一般形式
raise string #基于字符串的异常,已过时
raise string,data #基于字符串的异常,已过时
raise instance    #最常用的模式,直接接一个实例:raise FormatError(42,file=\'diege.txt\')
raise class,instance
raise
为了和内置异常为字符串的的旧版兼容,也可以
raise class #same as :raise class()
raise class,arg # same as :raise class(arg)
raise clase(arg1,arg2,...) #same as:raise class(arg1,arg2...)
这些都相当于raise class(arg),等效于raise instance形式
>>> def parse():
...     raise FormatError,(42,\'diege.txt\')

四、异常的设计
1、嵌套异常处理器
把内部的try写成函数来嵌套
>>> def action2():
...     print 1+[]
>>> def action1():
...     try:
...             action2()
...     except TypeError:
...             print "inner try"
>>> try:
...     action1()
... except TypeError:
...     print "outer try"
...
inner try
使用语法嵌套
>>> try:
...     try:
...             action2()
...     except TypeError:
...             print "inner try"  
... except TypeError:
...     print "outer try"
...
inner try
嵌套的finally语句会因一个异常全部启动。
>>> try:   
...     try:
...             raise IndexError
...     finally:            
...             print "diege"
... finally:     
...     print "DIEGE"
...
diege
DIEGE
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError
2、异常的习惯用户
1)异常不总是错误
在Python中,所有的错误都是异常。但并非所有的异常都是错误。
>>> while 1:
...     try:
...             line=raw_input()
...     except EOFError:
...             break
...     else:
...             print "print ...process nex line here.."
raw_input()在文件末尾引发内置的EOFError
2)函数信号条件和raise
用户定义的异常也可以引发非错误的情况。
用于任何无法返回警示值以表明成功或失败的函数。
class Failure(Exception):pass
def searcher():
    if ...success...;
        return ...founditem...
    else:
        raise Failure()
try:
    item=searcher()
except Failure:
    ...report...
else:
    ...use item here...
Python核心是动态类型和多态,通常更倾向于是用异常来发出这类情况的信号,而不是警示性的返回值。
3)在try外进行调试
空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常,可以从内置的
sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组,而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称,
以及相关的额外数据(如果有)。就基于类的异常而言,这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。
4)运行进程中的测试
5)关于sys.exc_info
sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理,就返回包含了三个None值的元组。
否则,将会返回(type,value和traceback)
*type是正在处理的异常的异常类型(一个基于类的异常的类对象)
*value是异常参数(它的关联值或raise的第二个参数,如果异常类型为类对象,就一定是类实例)
*traceback是一个traceback对象,代表异常最初发生时所调用的堆栈。
2、与异常有关的技巧
大致来说,Python的异常在使用上都很简单。异常背后真正的技巧在于确定except分句要具体或多通用,以及try语句中要包括多少代码。
1)应该包装什么?
try语句中要包括多少代码。
简要原则
*经常会失败的运算一般都应该包装在try语句内。例如:和系统状态衔接的运算(文件开启,套接字调用等等)就是try的主要候选者。
*尽管这样,上一条规则有写特例:在简单的脚本中,你会希望这类运算失败时终止程序,而不是被捕捉或被忽略。如果是一个重大的错误,
更应如此。Python的错误会产生有用的错误信息,而且这通常就是所期望的最好的结果。
*应该try/finally中实现终止动作,从而保证它们的执行。这个语句形式可执行代码,无论异常是否发生。
*偶尔,把对大型函数的调用包装在单个try语句内,而不是让函数本身零散着放入若干try的语句中。这样会更方便。这样的话,函数中的异常
就会往上传递到调用周围的try,而你也可以减少函数中的代码量。
2)捕捉太多:避免空except语句
如果使用空except语句,可能拦截到异常嵌套结构中较高层的try处理器所期待的事件这类代码可能会捕捉无关的系统异常。如内存错误,一
程序错误,迭代停止以及系统推出等等,都会在Python中引发异常。这里异常通常是不应该拦截的。
3)捕捉太少:使用基于类的分类
3、核心语言总结
1)Python工具集
一般而言,Python提供了一个有层次的工具集。
内置工具:
像字符串,列表和字典这些内置类型,会让编写程序更为迅速。
Python扩展:
就更重要的任务来说,可以编写自己的函数,模块以及类来扩展Python
已编译的扩展:
Python的工具箱类型。
分类        例子
对象类型    列表,字典,文件和字符串
函数        len,range,apply,open
异常        IdexError,KeyError
模块        os,TKinter,pickle,re
属性        __dict__,__name__,__class__
外部工具    NumPY,SWIG,Jython,IronPython
2)大型项目的开放工具
PyDoc
PyChecker 检查
PyUnit  测试
doctest  测试
IDE 图形界面
配置工具 profile是标准块模块,为python实现源代码配置工具。
调试器:源代码调试器模块,称为pdb, 类似C的命令行调试器gdb
>>> import pdb
>>> pdb.run("main()") #下面就可以在交互模式下执行代码调试命令
> <string>(1)<module>()
(Pdb) action1
<function action1 at 0x28495bc4>
(Pdb) action1()
inner try
发布选择:Python程序常见打包工具。py2exe,PyInstaller以及freeze都可以打包字节码以及Python虚拟机
优化选项:Psyco系统提供了实时的编译器,可以把Python字节码翻译成二进制码。
对大型醒目的提示

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