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  • Python 异常处理

    一,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。

    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

    import traceback
    def calc(a,b):
    res = a/b
    return res
    def main():
    money = input('输入多少钱:')
    months = input('还几个月:')
    try:
    res = calc(int(money),int(months))
    except ZeroDivisionError as e: #try里面的代码如果出错了,走except里面的代码
    traceback.print_exc()#只是输出报错的详细信息而已
    print('还款的月数不能小于1',e)
    except ValueError as e:
    print('输入必须是整数,%s'%e)
    except Exception as e: #捕获所有的异常
    print('未知错误!%s'%e)
    else:#没有出错的情况下走else
    print('每个月应该还%s'%res)
    finally:#
    print('finally..')
    print('END')
    main()
    输出结果:

    输入多少钱:500
    还几个月:0
    还款的月数不能小于1 division by zero
    finally..
    END

    输出报错的详细信息:traceback.print_exc()

    Traceback (most recent call last):

    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 9, in main
    res = calc(int(money),int(months))
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 3, in calc
    res = a/b
    ZeroDivisionError: division by zero

    当我们认为某些代码可能会出错时,就可以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。

    如果没有错误发生,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)。

    二,常见的异常

    AttributeError: 试图访问一个对象没有的属性,比如foo.x,但是foo没有属性x
    IOError:输入 / 输出异常,一般是无法打开文件
    ImportError: 无法导入模块或包,一般是路径问题或名称错误
    IndentationError:代码没有正确对齐,属于语法错误
    IndexError:下标索引超出序列边界,比如x只有三个元素,却试图访问x[3]
    KeyError:试图访问字典里不存在的键
    KeyboardInterrupt:Ctrl + C被按下
    NameError:使用一个还未被赋予对象的变量
    SyntaxError: 语法错误
    TypeError: 传入对象类型与要求的不符
    UnboundLocalError:试图访问一个还未被设置的局部变量,一般是由于在代码块外部还有另一个同名变量
    ValueError: 传入一个调用者不期望的值,即使值的类型是正确的

    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/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy

     三,调用栈

    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

    def foo(s):
    return 10 / int(s)

    def bar(s):
    return foo(s) * 2

    def main():
    bar('0')

    main()
    输出结果:
    Traceback (most recent call last):#告诉我们这是错误的跟踪信息
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 10, in <module>
    main() #调用main()出错了,在代码文件err.py的第10行代码,但原因是第8行:
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 8, in main
    bar('0') #调用bar('0')出错了,在代码文件err.py的第8行代码,但原因是第5行:
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 5, 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 "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 2, 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: division 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。
    四,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:

    import logging

    def foo(s):
    return 10 / int(s)

    def bar(s):
    return foo(s) * 2

    def main():
    try:
    bar('0')
    except Exception as 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:

    END
    ERROR:root:division by zero
    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 11, in main
    bar('0')
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 7, in bar
    return foo(s) * 2
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 4, in foo
    return 10 / int(s)
    ZeroDivisionError: division by zero

    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。

    五,抛出错误

    主动抛出异常,就是我们在代码里面让它自动抛出一个异常,然后捕捉到,比如说我们在写自动化测试脚本的时候,

    结果和预期不符合,就可以主动抛出一个异常信息,然后捕捉到,做其他的处理,主动抛出异常使用raise关键字。

    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:

    class FooError(ValueError):
    pass

    def foo(s):
    n = int(s)
    if n==0:
    raise FooError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n

    foo('0')
    执行,可以最后跟踪到我们自己定义的错误:

    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 10, in <module>
    foo('0')
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 7, in foo
    raise FooError('invalid value: %s' % s)
    __main__.FooError: invalid value: 0

    注: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ValueErrorTypeError),尽量使用Python内置的错误类型

    def foo(s):
    n = int(s)
    if n==0:
    raise ValueError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n

    def bar():
    try:
    foo('0')
    except ValueError as e:
    print('ValueError!')
    raise

    bar()
    输出结果:

    ValueError!
    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 14, in <module>
    bar()
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 9, in bar
    foo('0')
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 4, in foo
    raise ValueError('invalid value: %s' % s)
    ValueError: invalid value: 0

    bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个ValueError!后,又把错误通过raise语句抛出去了

    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。

    好比一个员工处理不了一个问题时,就把问题抛给他的老板,如果他的老板也处理不了,就一直往上抛,最终会抛给CEO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exceptraise一个Error,还可以把一种类型的错误转化成另一种类型:

    def main():
    try:
    10 / 0
    except ZeroDivisionError:
    raise ValueError('input error!')
    main()
    输出结果:

    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 3, in main
    10 / 0
    ZeroDivisionError: division by zero

    During handling of the above exception, another exception occurred:

    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 6, in <module>
    main()
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 5, in main
    raise ValueError('input error!')
    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。

    六,调试(logging)
    程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。
    有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,
    哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug
    logging不会抛出错误,而且可以输出到文件:
    import logging
    # logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    s = '0'
    n = int(s)
    logging.info('n = %d' % n)
    print(10 / n)
    输出结果:

    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 6, in <module>
    print(10 / n)
    ZeroDivisionError: division by zero

    logging.info()就可以输出一段文本。运行,发现除了ZeroDivisionError,没有任何信息

    import logging
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)#允许你指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别
    s = '0'
    n = int(s)
    logging.info('n = %d' % n)
    print(10 / n)
    输出结果:

    INFO:root:n = 0
    Traceback (most recent call last):
    File "C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py", line 6, in <module>
    print(10 / n)
    ZeroDivisionError: division by zero

    当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debuginfo就不起作用了。
    这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。
    写日志封装函数
    import logging
    from logging import handlers

    class Logger(object):
    level_relations = {
    'debug': logging.DEBUG,
    'info': logging.INFO,
    'warning': logging.WARN,
    'error': logging.ERROR,
    'crit': logging.CRITICAL
    } # 日志级别关系映射

    def __init__(self, fp, level='debug', when='midnight', interval=1, backCount=5, encoding='utf-8'):
    '''
    :param fp:日志文件路径
    :param level: 日志级别 默认是debug
    :param when: 分割日志的单位 S 秒、M 分、 H 小时、 D 天、 W 每星期(interval==0时代表星期一)、midnight 每天凌晨
    :param interval: 时间间隔 默认每天凌晨
    :param backCount: 备份文件个数 默认5个
    :param encoding: 日志文件编码
    '''
    self.level = self.level_relations.get(level)
    self.logger = logging.getLogger(fp)
    self.logger.setLevel(self.level)
    fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
    sh = logging.StreamHandler()
    sh.setFormatter(fmt)
    sh.setLevel(self.level)
    th = handlers.TimedRotatingFileHandler(fp, when=when, interval=interval, backupCount=backCount,
    encoding=encoding)
    th.setFormatter(fmt)
    th.setLevel(self.level)
    self.logger.addHandler(th)
    self.logger.addHandler(sh)

    def debug(self, msg):
    self.logger.debug(msg)

    def info(self, msg):
    self.logger.info(msg)

    def warning(self, msg):
    self.logger.warning(msg)

    def error(self, msg):
    self.logger.error(msg)

    def crit(self, msg):
    self.logger.critical(msg)


    if __name__ == '__main__':
    l = Logger('a.log') # 实例化
    l.info('infomation') # 调用
    l.debug('debug')
    l.error('xxx')
    输出结果:

    2018-02-10 14:54:28,296 - C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py[line:40] - INFO: infomation
    2018-02-10 14:54:28,296 - C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py[line:37] - DEBUG: debug
    2018-02-10 14:54:28,296 - C:/Users/lidal/PycharmProjects/llq-code/day7/练习.py[line:46] - ERROR: xxx

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