python的異常處理

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      在所有的程式中，都會遇到異常，有些異常是代碼編寫的時候產生的，在前期過程中可能會直接導致程式無法運行。這一類的異常，在編寫代碼的時候，程式可以直接排查修改。但有些異常，是在程式運行過程中產生的，可能是與使用者互動擷取的資料無法識別，也或者是網路請求失敗導致程式無法繼續等等原因。為了防止程式崩潰，這一類的錯誤，就需要程式員在編寫的時候提前考慮到並進行相應的異常處理。每一門語言基本都有自己相應的異常防禦機制，python尤其如此，不僅給了錯誤調試語句，還提供了龐大的內建異常類，讓我們可以精準的針對不同異常給出不同的處理方式。關於python中具體的異常分類資訊，可以參照官方文檔，地址如下：（在官方文檔中，內建異常還包括了警告和異常層次，建議一起看一下）

中文地址：http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/exceptions.html#concrete-exceptions

英文地址：https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#concrete-exceptions

     在知道了具體的異常分類後，需要討論的是預測有異常發生的時候，應該如何處理，python的異常防禦相對十分簡單，常用只有三條語句，並且在調試的時候無需全部使用。先看一個簡單的調試語句：

try:    print(name) #列印變數name的值except Exception:#如果有異常則輸出警示 EXception可以捕獲python中任意異常，它屬於異常基類    print("Error !")"""輸出結果如下/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.pyError !Process finished with exit code 0 """

　代碼如上所示，是一個簡單異常處理，代碼模組為try-except。try的代碼內容為業務模組，except 後接需要捕獲的異常類型，上面的代碼為了示範，直接使用了基類，在實際運用中我們常常需要捕獲具體異常類，然後給出特定的處理方式，具體為在下一份代碼中說明。except下屬的代碼為捕獲異常後的處理模組。在簡單示範了一個異常處理後，下面看一份稍微複雜的異常處理，同時會提到關於異常處理的另外兩條語句

namlist = [‘test1‘,‘test2‘]#定義一個數組，長度為2try:    print (namlist[3])#在try的代碼塊嘗試列印namlist[3] 很明顯下標越界except NameError as error:#嘗試捕獲NameError，並將其列印資訊賦給error
#NameError的具體定義參見官方文檔。下同    print("NameError:",error)#在except的代碼塊 列印捕獲的異常資訊except IndexError as error:#在嘗試捕獲上一個異常之後，直接嘗試捕獲另一個異常。    print ("IndexError:",error)except Exception as error:#再次嘗試    print ("Exception:",error)else:#else語句，此處的用法是接在exception後面。如果我們預測的異常一個都未捕獲到，則執行該語句的代碼模組
#在本段代碼中，這個語句是不可能執行的，因為嘗試捕獲了Exception異常類。僅僅是說明使用方法    print("如果你一個也沒抓到,那我歸你好啦")finally:#finally語句，接在異常防禦的最後，可以跳過else直接使用。不管有沒有捕獲異常，他的下屬程式碼片段都會執行    print("不管你抓沒抓到,我都在喔")"""輸出結果如下/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.pyIndexError: list index out of range不管你抓沒抓到,我都在喔Process finished with exit code 0

　　從上面的輸出資訊可以看到，我們捕獲到了一個IndexError，並且程式最終執行了finally的代碼模組。以上基本就是python的常規異常處理了。除了不可控的異常出現之外，有些代碼需要特定的運行條件，那麼，我們可以認為拋出異常。python中拋異常的方式有兩種，斷言，或者raise語句。其中，斷言需要判定條件，而raise是直接後接需要拋出的異常類型。二者應用場合在我的理解中略有分別，斷言常常使用於根據條件成立來決定拋異常的與否。例如，一個變數初始值為空白，在程式運行到一半它從網路擷取資料，如果沒有資料，那麼，程式無法執行。就可以使用斷言來判定變數是否為空白，如果為空白，則直接拋異常，並給出警示。當然，raise可以實現同樣功能，不過它需要一個if判別。因此，在代碼使用上來講，斷言更為簡潔，並且它也能被exception捕獲。我們首先來看下斷言機制：

num1 = 1 #定義倆變數num2 = 1"""斷言關鍵字使用，後接判定條件，如果條件成立，則無異常。不成立，拋異常。
用","分割，後接給出的警示資訊。警示資訊也可以省略"""assert num1 + num2 == 3, "腦子是個好東西,我希望你有一個。好好計算!" print("對啦")"""輸出結果/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.pyTraceback (most recent call last):  File "/Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.py", line 20, in <module>    assert num1 + num2 == 3, "腦子是個好東西,我希望你有一個。好好計算!"AssertionError: 腦子是個好東西,我希望你有一個。好好計算!Process finished with exit code 1"""
#####斷言異常捕獲測試########num1 = 1num2 = 1try:    assert num1 + num2 == 3, "腦子是個好東西,我希望你有一個。好好計算!"except AssertionError as error:    print(error)"""輸出結果/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.py腦子是個好東西,我希望你有一個。好好計算!Process finished with exit code 0"""#可以看到列印資訊為我們定義的警示資訊

　　如上，代碼給的條件是明顯不成立的，所以程式輸出了異常。使用上來講，斷言的語句用於已知的條件調試相對簡潔。上面的代碼異常屬於計算錯誤，並且警示資訊屬於自訂。但有些異常時python定義的異常類裡面存在的，為了方便快捷，我們可以直接拋出，無需定義異常資訊，這時就需要raise來解決了。簡單代碼如下：

raise NameError("name error!")#拋出一個NameError異常，可以給一個列印資訊，也可以不給#常規自訂具體異常資訊應該盡量拋Exception類 這裡僅做其他類示範。print("然而並沒有錯誤!")#拋出異常後嘗試列印點神馬"""輸出結果/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.pyTraceback (most recent call last):  File "/Users/penglong/Documents/python/s10/day4/異常處理.py", line 31, in <module>    raise NameErrorNameError: name error!#如果沒給參數，則沒有具體錯誤資訊Process finished with exit code 1"""　　

　　如上，raise可以直接拋出python內建的異常類，一看就知道哪裡出了錯誤，所以如果不需要條件判定的是自訂異常資訊，盡量拋Exception類。這樣不至於混淆異常資訊。以上代碼都立足於功能示範，在實際使用中，一旦拋出異常，程式就會崩潰。所以常規的拋異常大多用於代碼調試。如果是為了預防未知資訊，拋異常應該出現try--except語句的try下屬代碼模組，然後用except捕獲，再給出相應的解決方案。

     以上是python的常見異常處理機制，python的異常類繁多，基本可以滿足日常需要。對於異常的文章，大部分會討論到自訂異常，但我尚未遇到需要自訂異常的情況，往往簡單的自訂警示資訊等需求都能用內建來直接更改。當然，很多測試情境確實需要更為精確的異常資訊，那麼可能需要自己重新建立一個異常類別模組，在本文暫不討論。值得一提的是，很多模組可以在python的開源論壇上可以找到，如果確實需要，不妨先去找一下。

 

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