前言:之前工作时用python完成一个利用串口发SCPI与单片机交互通信的命令行窗口,在实现功能的时候发现用python对数据结果无论是最终正确值的返回还是错误值的返回都可以直接return给主界面。显然直接return不同含义的数据是不行的,所以采用异常机制来处理错误值的数据。因为之前对异常这方面了解的比较少,在此查了点资料并整理个小笔记。
文章目录
总结
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一、对异常的理解
1、什么是异常
异常即“与正常情况不同”,何为正常?正常便是解释器在解释代码时,我们所编写的代码符合解释器定义的规则,即为正常,当解释器发现某段代码符合语法但有可能出现不正常的情况时,解释器便会发出一个事件,中断程序的正常执行。这个中断的信号便是一个异常信号。所以,总体解释就是,在解释器发现到程序出现错误的时候,则会产生一个异常,若程序没有处理,则会将该异常抛出,程序的运行也随之终止。我们可以在一个空白的.py文件中写一句int(“m”),运行后结果如下。
这一串字体为解释器抛出的一系列错误信息,因为int()传入的参数只支持数字字符串和数字,显然‘m’不属于数字字符串传入参数错误所以解释器报“valueError”的错误。
2、错误和异常的区别
对于python错误的概述:它指的是代码运行前的语法或逻辑错误。拿常规语法错误来说,当我们编写的代码过不了语法检测时,则会直接出现语法错误,必须在程序执行前就改正,不然写的代码将毫无意义,代码是不运行的,也无法捕获得到。举个例子,在.py文件输入if a = 1 print(“hello”),输出结果如下:
Traceback (most recent call last): File "E:/Test_code/test.py",line 1 if a = 1 print("hello") ^SyntaxError: invalid syntax
函数 print() 被检查到有错误,是它前面缺少了一个冒号 : ,所以解析器会复现句法错误的那行代码,并用一个小“箭头”指向行里检测到的第一个错误,所以我们可以直接找到对应的位置修改其语法。当然除了语法错误,还有很多程序奔溃的错误,如内存溢出等,这类错误往往比较隐蔽。
相比于错误,python异常主要在程序执行过程中,程序遇见逻辑或算法问题,这时解释器如果可以处理,则没问题,如果处理不了,便直接终止程序,便将异常抛出,如第1小点的int(‘m’)例子,因为参数传入错误导致程序出错。这种因为逻辑产生的异常五花八门,还好我们的解释器都内置好了各种异常的种类,让我们知道是什么样的异常出现,好让我们“对症下药”。
这里注意一点,上述语法错误是可识别的错误,所以解释器也会默认抛出一个SyntaxError异常信息反馈给程序员。所以本质上大部分错误都是可被输出打印的,只是因为错误代码不运行,也就没法处理,所以捕获错误的异常信息就变得没意义。
3、常见python异常种类
这里贴上我们在写代码时最常见的异常类型,如果遇到其他种类的异常,当然是选择白度啦~
异常名称 | 名称解析 |
---|---|
BaseException | 所有异常的基类 |
SystemExit | 解释器请求退出 |
KeyboardInterrupt | 用户中断执行(通常是输入^C) |
Exception | 常规错误的基类 |
StopIteration | 迭代器没有更多的值 |
GeneratorExit | 生成器(generator)发生异常来通知退出 |
StandardError | 所有的内建标准异常的基类 |
ArithmeticError | 所有数值计算错误的基类 |
FloatingPointError | 浮点计算错误 |
OverflowError | 数值运算超出最大限制 |
ZeropisionError | 除(或取模)零 (所有数据类型) |
AssertionError | 断言语句失败 |
AttributeError | 对象没有这个属性 |
EOFError | 没有内建输入,到达EOF 标记 |
EnvironmentError | 操作系统错误的基类 |
IOError | 输入/输出操作失败 |
OSError | 操作系统错误 |
WindowsError | 系统调用失败 |
ImportError | 导入模块/对象失败 |
LookupError | 无效数据查询的基类 |
IndexError | 序列中没有此索引(index) |
KeyError | 映射中没有这个键 |
MemoryError | 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) |
NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) |
UnboundLocalError | 访问未初始化的本地变量 |
ReferenceError | 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 |
RuntimeError | 一般的运行时错误 |
NotImplementedError | 尚未实现的方法 |
SyntaxError Python | 语法错误 |
IndentationError | 缩进错误 |
TabError Tab | 和空格混用 |
SystemError | 一般的解释器系统错误 |
TypeError | 对类型无效的操作 |
ValueError | 传入无效的参数 |
UnicodeError Unicode | 相关的错误 |
UnicodeDecodeError Unicode | 解码时的错误 |
UnicodeEncodeError Unicode | 编码时错误 |
UnicodeTranslateError Unicode | 转换时错误 |
Warning | 警告的基类 |
DeprecationWarning | 关于被弃用的特征的警告 |
FutureWarning | 关于构造将来语义会有改变的警告 |
OverflowWarning | 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 |
PendingDeprecationWarning | 关于特性将会被废弃的警告 |
RuntimeWarning | 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 |
SyntaxWarning | 可疑的语法的警告 |
UserWarning | 用户代码生成的警告 |
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 'abc' 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 = 'hello'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 'abc' 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('e:/test.txt','r') 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): '''自定义的异常类''' 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 = ['超时错误','接收错误'] 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:
'''错误码:0代表超时错误,1代表接收错误'''class MyException(Exception): '''自定义的异常类''' 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 = ['超时错误','接收错误'] 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 块里放置大量的代码,这看上去很“简单”,代码框架很容易理解,但因为 try 块里的代码过于庞大,业务过于复杂,就会造成 try 块中出现异常的可能性大大增加,从而导致分析异常原因的难度也大大增加。
而且当块过于庞大时,就难免在 try 块后紧跟大量的 except 块才可以针对不同的异常提供不同的处理逻辑。在同一个 try 块后紧跟大量的 except 块则需要分析它们之间的逻辑关系,反而增加了编程复杂度。所以,可以把大块的 try 块分割成多个小块,然后分别捕获并处理异常。
3、不要忽略捕获到的异常
不要忽略异常!既然己捕获到异常,那么 except 块理应做些有用的事情,及处理并修复异常。except 块整个为空,或者仅仅打印简单的异常信息都是不妥的!具体的处理方式为:
①处理异常。对异常进行合适的修复,然后绕过异常发生的地方继续运行;或者用别的数据进行计算,以代替期望的方法返回值;或者提示用户重新操作,总之,程序应该尽量修复异常,使程序能恢复运行。
②重新引发新异常。把在当前运行环境下能做的事情尽量做完,然后进行异常转译,把异常包装成当前层的异常,重新传给上层调用者。
③在合适的层处理异常。如果当前层不清楚如何处理异常,就不要在当前层使用 except 语句来捕获该异常,让上层调用者来负责处理该异常。
总结
本文从系统默认的异常起手,说明了什么是异常并总结了系统常见的异常类,接着写了怎么自定义异常,从异常的定义到抛出再到获取完成自定义异常的定义和使用,最后再总结了python异常使用时的注意事项。
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