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讀懂Python的異常機制

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2021-03-10 10:00:332930瀏覽

前言：之前工作時用python完成一個利用串口發SCPI與單片機交互通信的命令列窗口，在實現功能的時候發現用python對數據結果無論是最終正確值的回傳或錯誤值的回傳都可以直接return給主介面。顯然直接return不同意義的資料是不行的，所以採用異常機制來處理錯誤值的資料。因為之前對異常這方面了解的比較少，在此查了點資料並整理個小筆記。

讀懂Python的異常機制

文章目錄

  • 一、對異常的理解
    • 1、什麼是異常
    • 2、錯誤和異常的區別
    • 3、常見python異常種類
  • 二、python五大異常處理機制
    • 1、預設例外處理機制
    • 2、try....except....處理機制
    • #3、try...except...finally.....處理機制
    • 4、assert斷言處理機制
    • #5、with...as處理機制
  • 三、python異常自訂
    • 1、異常自訂
    • 2、異常拋出raise
    • 3.異常捕獲
  • 四、異常使用注意事項
    • 1、不要太依賴異常機制
    • 2、不要在try 區塊中引入太多的程式碼
    • 3、不要忽略捕獲到的例外

  • 總結

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一、對異常的理解

1、什麼是異常

  異常即“與正常情況不同”，何為正常？正常便是解釋器在解釋程式碼時，我們所寫的程式碼符合解釋器定義的規則，即為正常，當解釋器發現某段程式碼符合語法但有可能出現不正常的情況時，解釋器便會發出一個事件，中斷程式的正常執行。這個中斷的訊號便是一個異常訊號。所以，整體解釋就是，在解釋器發現到程式出現錯誤的時候，則會產生一個異常，若程式沒有處理，則會將該異常拋出，程式的運作也隨之終止。我們可以在一個空白的.py檔中寫一句int（「m」），運行後結果如下。
讀懂Python的異常機制

  這一串字體為解釋器拋出的一系列錯誤訊息，因為int()傳入的參數只支援數字字串和數字，顯然'm'不屬於數字字串傳入參數錯誤所以解釋器報“valueError”的錯誤。

2、錯誤和異常的區別

  對於python錯誤的概述：它指的是程式碼運行前的語法或邏輯錯誤。拿常規語法錯誤來說，當我們寫的程式碼過不了語法偵測時，則會直接出現語法錯誤，必須在程式執行前就改正，不然寫的程式碼將毫無意義，程式碼是不運作的，也無法捕獲得到。舉個例子，在.py檔輸入if a = 1 print(“hello”)，輸出結果如下：

  Traceback (most recent call last):
  	File "E:/Test_code/test.py",line 1
    	if a = 1 print("hello")
                ^SyntaxError: invalid syntax

  函數print() 被檢查到有錯誤，是它前面缺少了一個冒號: ，所以解析器會復現句法錯誤的那行程式碼，並用一個小「箭頭」指向行裡偵測到的第一個錯誤，所以我們可以直接找到對應的位置修改其語法。當然除了語法錯誤，還有很多程式奔潰的錯誤，如記憶體溢位等，這類錯誤往往比較隱密。
  相較於錯誤，python異常主要在程式執行過程中，程式遇見邏輯或演算法問題，這時解釋器如果可以處理，則沒問題，如果處理不了，便直接終止程序，便將異常拋出，如第1小點的int('m')例子，因為參數傳入錯誤導致程式出錯。這種因為邏輯產生的異常五花八門，還好我們的解釋器都內建好了各種異常的種類，讓我們知道是什麼樣的異常出現，好讓我們「對症下藥」。
  這裡注意一點，上述語法錯誤是可辨識的錯誤，所以解釋器也會預設拋出一個SyntaxError異常訊息回饋給程式設計師。所以本質上大部分錯誤都是可輸出列印的，只是因為錯誤程式碼不運行，也就沒辦法處理，所以捕捉錯誤的異常訊息就變得沒意義。

3、常見python異常種類

  這裡貼上我們在寫程式碼時最常見的異常類型，如果遇到其他種類的異常，當然是選擇白度啦~

##StopIteration迭代器沒有更多的值GeneratorExit生成器(generator)發生異常來通知退出##StandardErrorArithmeticError##FloatingPointError 浮點計算錯誤OverflowError數值運算超出最大限制ZeropisionError除(或取模)零(所有資料型別)AssertionError斷言語句失敗AttributeError 物件沒有這個屬性EOFError#沒有內建輸入,到達EOF 標記EnvironmentError 作業系統錯誤的基底類別IOError#輸入/輸出操作失敗作業系統錯誤系統呼叫失敗##ImportError匯入模組/物件失敗LookupError在無效資料查詢的基底類別IndexError#序列中沒有此索引(index)KeyError映射中沒有這個鍵MemoryError#內存溢出錯誤(對於Python 解釋器不是致命的)NameError未宣告/初始化物件(沒有屬性)UnboundLocalError存取未初始化的本地變數#ReferenceError弱引用(Weak reference)試圖存取已經垃圾回收了的物件RuntimeError一般的執行階段錯誤NotImplementedError尚未實作的方法SyntaxError Python語法錯誤#IndentationError縮排錯誤 TabError Tab與空白混合SystemError一般的解釋器系統錯誤TypeError對類型無效的操作ValueError#傳入無效的參數UnicodeError Unicode相關的錯誤UnicodeDecodeError Unicode解碼時的錯誤
異常名稱 名稱解析
#BaseException 所有例外的基底類別
SystemExit 解釋器請求退出
KeyboardInterrupt 使用者中斷執行(通常是輸入^C)
Exception 常規錯誤的基類
所有的內建標準異常的基底類別
所有數值計算錯誤的基底類別
##OSError
WindowsError
##UnicodeEncodeError Unicode 編碼時錯誤
UnicodeTranslateError Unicode
#Warning 警告的基類
DeprecationWarning 關於被棄用的特徵的警告
FutureWarning 關於建構將來語意會有改變的警告
OverflowWarning 舊的關於自動提升為長整數(long)的警告
PendingDeprecationWarning 關於特性將會被廢棄的警告
#RuntimeWarning 可疑的運行時行為(runtime behavior)的警告
#SyntaxWarning 可疑的語法的警告
UserWarning 使用者程式碼產生的警告
#

二、python五大异常处理机制

  我们明白了什么是异常后，那么发现异常后怎么处理，便是我们接下来要解决的问题。这里将处理异常的方式总结为五种。

1、默认异常处理机制

  “默认”则说明是解释器默认做出的行为，如果解释器发现异常，并且我们没有对异常进行任何预防，那么程序在执行过程中就会中断程序，调用python默认的异常处理器，并在终端输出异常信息。刚才举过的例子：int(“m”)，便是解释器因为发现参数传入异常，这种异常解释器“无能为力”，所以它最后中断了程序，并将错误信息打印输出，告诉码农朋友们：你的程序有bug！！！

2、try…except…处理机制

  我们把可能发生错误的语句放在try语句里，用except来处理异常。每一个try，都必须至少有一个或者多个except。举一个最简单的例子如下，在try访问number的第500个元素，很明显数组越界访问不了，这时候解释器会发出异常信号：IndexError，接着寻找后面是否有对应的异常捕获语句except ，如果有则执行对应的except语句，待except语句执行完毕后，程序将继续往下执行。如果没有对应的except语句，即用户没有处理对应的异常，这时解释器会直接中断程序并将错误信息打印输出。

number = 'hello'try：	print(number[500])	#数组越界访问except IndexError：	print("下标越界啦！")except NameError：	print("未声明对象！")print("继续运行...")

输出结果如下，因为解释器发出异常信号是IndexError，所以执行下标越界语句。

下标越界啦！
继续运行...

  为了解锁更多用法，我们再将例子改一下，我们依然在try访问number的第500个元素，造成访问越界错误，这里的except用了as关键字可以获得异常对象，这样子便可获得错误的属性值来输出信息。

number = 'hello'try：	print(number[500])	#数组越界访问except IndexError as e：	print(e)except Exception as e：	#万能异常
	print(e)except：			  	 #默认处理所有异常
	print("所有异常都可处理")print("继续运行...")

输出结果如下所示，会输出系统自带的提示错误：string index out of range，相对于解释器因为异常自己抛出来的一堆红色刺眼的字体，这种看起来舒服多了（能够“运筹帷幄”的异常才是好异常嘛哈哈哈）。另外这里用到“万能异常”Exception，基本所有没处理的异常都可以在此执行。最后一个except表示，如果没有指定异常，则默认处理所有的异常。

string index out of range继续运行...

3、try…except…finally…处理机制

  finally语句块表示，无论异常发生与否，finally中的语句都要执行完毕。也就是可以很霸气的说，无论产生的异常是被except捕获到处理了，还是没被捕获到解释器将错误输出来了，都统统要执行这个finally。还是原来简单的例子加上finally语句块如下，代码如下：

number = 'hello'try：	print(number[500])	#数组越界访问，抛出IndexError异常except IndexError：	print("下标越界啦！")finally：	print("finally！")print("继续运行...")		#运行

结果如下，数据越界访问异常被捕获到后，先执行except 语句块，完毕后接着执行了finally语句块。因为异常被执行，所以后面代码继续运行。

下标越界啦！finally！
继续运行...

  对try语句块进行修改，打印abc变量值，因为abc变量没定义，所以会出现不会被捕获的NameError异常信号，代码如下所示：

number = 'hello'try：	print(abc)	#变量未被定义，抛出NameError异常except IndexError：	print("下标越界啦！")finally：	print("finally！")print("继续运行...")	#不运行

结果如下，因为NameError异常信号没法被处理，所以解释器将程序中断，并将错误信息输出，但这过程中依然会执行finally语句块的内容。因为程序被迫中断了，所以后面代码不运行。

finally！	#异常没被捕获，也执行了finallyTraceback (most recent call last):
	File "E:/Test_code/test.py",line 3,in <module>
   		print("abc")NameError: name &#39;abc&#39; is not defined

  理解到这里，相信:try…finally…这种机制应该也不难理解了，因为省略了except 捕获异常机制，所以异常不可能被处理，解释器会将程序中断，并将错误信息输出，但finally语句块的内容依然会被执行。例子代码如下：

number = &#39;hello&#39;try：	print(abc)	#变量未被定义，抛出NameError异常finally：	print("finally！")print("继续运行...")

运行结果：

finally！	#异常没被捕获，也执行了finallyTraceback (most recent call last):
	File "E:/Test_code/test.py",line 3,in <module>
   		print("abc")NameError: name &#39;abc&#39; is not defined

4、assert断言处理机制

  assert语句先判断assert后面紧跟的语句是True还是False，如果是True则继续往下执行语句，如果是False则中断程序，将错误信息输出。

assert 1 == 1 	#为True正常运行assert 1 == 2	#为False,终止程序，错误信息输出

5、with…as处理机制

  with…as一般常用在文件处理上，我们平时在使用类似文件的流对象时，使用完毕后要调用close方法关闭，很麻烦，这里with…as语句提供了一个非常方便且人性的替代方法，即使突发情况也能正常关闭文件。举个例子代码如下，open打开文件后将返回的文件流对象赋值给fd，然后在with语句块中使用。

with open(&#39;e:/test.txt&#39;,&#39;r&#39;) as fd:
	fd.read()
	print(abc)	#变量未被定义，程序终止，错误信息输出print("继续运行...")

  正常情况下，这里的with语句块完毕之后，会自动关闭文件。但如果with语句执行中发生异常，如代码中的变量未定义异常，则会采用默认异常处理机制，程序终止，错误信息输出，后面代码不被运行，文件也会正常关闭。

三、python异常自定义

  说了这么多异常的使用，终于可以回到我前言所说的在实际项目中存在的问题，即错误码的返回和数值的返回是冲突的（因为错误码也是数值），这时候便可以用异常的抛出和捕获来完成错误码的传递，即try和except 。但系统发生异常时抛出的是系统本身定义好的异常类型，跟自己的错误码又有何关系？这就是我接下来要说的内容：如何定义自己的异常并且能够被except 所捕获。

1、异常自定义

  实际开发中，有时候系统提供的异常类型往往都不能满足开发的需求。这时候就要使用到异常的自定义啦，你可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。自己定义的异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。栗子举起来：

class MyException(Exception):
    &#39;&#39;&#39;自定义的异常类&#39;&#39;&#39;
    def __init__(self, error_num):	#异常类对象的初始化属性
        self.error_num = error_num    def __str__(self):				#返回异常类对象说明信息
        err_info = [&#39;超时错误&#39;,&#39;接收错误&#39;]
        return err_info[self.error_num]

  该类继承自Exception 类，并且新类的名字为MyException，这跟前面我们一直在用的IndexError这个异常类一样，都是继承自Exception 类。__init__为构造函数，当我们创建对象时便会自动调用，__str__为对象说明信息函数，当使用print输出对象的时候，只要自己定义了__str__方法，那么就会打印从在这个方法中return的数据。
  即print(MyException(0))时，便可打印“超时错误”这个字符串，print(MyException(1))时，便可打印“接收错误”这个字符串，心细的你应该可以理解，MyException(x)为临时对象（x是传入错误码参数，这里只定义了0和1），与a = MyException(x)，a为对象一个样子 。 这里有一个好玩的说法，在python中方法名如果是__xxxx__()的，那么就有特殊的功能，因此叫做“魔法”方法。

2、异常抛出raise

  现在我们自己定义的错误定义好了（上面的MyException），怎么能像IndexError一样让except捕获到呢？于是乎raise关键字派上用场。我们在异常机制中用try…except时，一般都是将可能产生的错误代码放到try语句块中，这时出现异常则系统便会自动将其抛出，比如IndexError，这样except就能捕获到，所以我们只要将自定义的异常在需要的时候将其抛出即可。
  raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类），那么我们刚刚定义的异常类就可以用啦，举个简单例子：

try:
    raise MyException(0)	# 自己定义的错误类，将错误码为0的错误抛出except MyException as e:
    print(e) 	  			# 输出的是__str__返回的内容，即“超时错误”

  这里我直接将自己定义的错误抛出，…as e就是把得到的错误当成对象e，这样才可以访问其属性和方法。因为自己定义的错误中可以支持多个错误码（本质还是MyException这个错误），所以便可实现传入不同错误码就可打印不同错误信息。

3、异常捕获

  只要我们在try中将错误raise出来，except就可以捕获到（当然，异常必须是Exception 子类才能被捕获），将前面两个例子整合起来，代码如下：

&#39;&#39;&#39;错误码：0代表超时错误，1代表接收错误&#39;&#39;&#39;class MyException(Exception):
    &#39;&#39;&#39;自定义的异常类&#39;&#39;&#39;
    def __init__(self, error_num):	# 异常类对象的初始化属性
        self.error_num= error_num    def __str__(self):				# 返回异常类对象指定错误码的信息
        err_info = [&#39;超时错误&#39;,&#39;接收错误&#39;]
        return err_info[self.error_num]def fun()
	raise MyException(1) 			# 抛出异常对象，传入错误码1def demo_main():
    try:
        fun()
    except MyException as ex:		# 这里要使用MyException进行捕获，对象为ex
        print(ex) 	   				# 输出的是__str__部分返回的内容，即“接收错误”
        print(ex.error_num) 		# 输出的是__init__中定义的error_num，即1demo_main()							#此处开始运行

  代码从demo_main函数开始执行，进入try语句块，语句块中的fun()函数模拟代码运行失败时raise 自定义的异常，except 正常接收后通过as 关键字得到异常对象，访问该异常对象，便可正常输出自定义的异常信息和自定义的错误码。

四、异常使用注意事项

此注意事项参考博文：异常机制使用细则.

1、不要太依赖异常机制

  python 的异常机制非常方便，对于信息的传递中十分好用（这里信息的传递主要有三种，参数传递，全局变量传递，以及异常机制传递），但滥用异常机制也会带来一些负面影响。过度使用异常主要表现在两个方面：①把异常和普通错误混淆在一起，不再编写任何错误处理代码，而是以简单地引发异常来代苦所有的错误处理。②使用异常处理来代替流程控制。例子如下：

buf = "hello"#例1：使用异常处理来遍历arr数组的每个元素try:
    i = 0    
    while True:
        print (buf [i])
        i += 1except:
    pass#例2：使用流程控制避免下标访问异常i = 0while i < len(buf ):
    print(buf [i])
    i += 1

  例1中假如循环过度便会下标访问异常，这时候把错误抛出，再进行一系列处理，显然是不可取的，因为异常机制的效率比正常的流程控制效率差，显然例2中简单的业务流程就可以避开这种错误。所以不要熟悉了异常的使用方法后，遇到这种简单逻辑，便不管三七二十一引发异常后再进行解决。对于完全己知的错误和普通的错误，应该编写处理这种错误的代码，增加程序的健壮性。只有对于外部的、不能确定和预知的运行时错误才使用异常。

2、不要在 try 块中引入太多的代码

  在try 區塊裡放置大量的程式碼，這看起來很“簡單”，程式碼框架很容易理解，但因為try 區塊裡的程式碼過於龐大，業務過於複雜，就會造成try 區塊中出現異常的可能性大大增加，從而導致分析異常原因的難度也大大增加。
  而且當區塊過於龐大時，就難免在 try 區塊後面跟上大量的 except 區塊才可以針對不同的異常提供不同的處理邏輯。在同一個 try 區塊後面跟著大量的 except 區塊則需要分析它們之間的邏輯關係，反而增加了程式設計複雜度。所以，可以把大塊的 try 區塊分割成多個小塊，然後分別捕捉並處理異常。

3、不要忽略捕獲到的例外

  不要忽略異常！既然己捕獲到異常，那麼 except 區塊理應做些有用的事情，及處理並修復異常。 except 區塊整個為空，或僅僅列印簡單的異常資訊都是不妥的！具體的處理方式為：
①處理例外狀況。 對異常進行適當的修復，然後繞過異常發生的地方繼續運行；或者用別的數據進行計算，以代替期望的方法返回值；或者提示用戶重新操作，總之，程序應該盡量修復異常，使程式能恢復運作。
②重新引發新異常。 把在目前運作環境下能做的事情盡量做完，然後進行異常轉譯，把異常包裝成當前層的異常，重新傳給上層呼叫者。
③在適當的層處理異常。如果目前層不清楚如何處理異常，就不要在目前層使用 except 語句來捕獲該異常，讓上層呼叫者來負責處理該異常。

總結

  本文從系統預設的異常起手，說明了什麼是異常並總結了系統常見的異常類，接著寫了怎麼自訂異常，從異常的定義到拋出再到獲取完成自訂異常的定義和使用，最後再總結了python異常使用時的注意事項。

相關免費學習推薦：python教學（影片）

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