python 异常处理总结

最近,做个小项目经常会遇到Python 的异常,让人非常头疼,故对异常进行整理,避免下次遇到异常不知所措,以下就是对Python 异常进行的整理。

1.Python异常类

异常 描述
NameError 尝试访问一个没有申明的变量
ZeroDivisionError 除数为0
SyntaxError 语法错误
IndexError 索引超出序列范围
KeyError 请求一个不存在的字典关键字
IOError 输入输出错误(比如你要读的文件不存在)
AttributeError 尝试访问未知的对象属性
ValueError 传给函数的参数类型不正确,比如给int()函数传入字符

 2.捕获异常

Python完整的捕获异常的语句有点像:

try:
 try_suite
except Exception1,Exception2,...,Argument:
 exception_suite
...... #other exception block
else:
 no_exceptions_detected_suite
finally:
 always_execute_suite

额...是不是很复杂?当然,当我们要捕获异常的时候,并不是必须要按照上面那种格式完全写下来,我们可以丢掉else语句,或者finally语句;甚至不要exception语句,而保留finally语句。额,晕了?好吧,下面,我们就来一一说明啦。

2.1 try...except...语句

try_suite不消我说大家也知道,是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键,我们try捕获了代码段try_suite里的异常后,将交给except来处理。

try...except语句最简单的形式如下:

try:
 try_suite
except:
 exception block
  

  上面except子句不跟任何异常和异常参数,所以无论try捕获了任何异常,都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常,比如说,我们只想处理除零异常,如果其他异常出现,就让其抛出不做处理,该怎么办呢?这个时候,我们就要给except子句传入异常参数啦!那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类(请参考异常类那个表格),表示如果捕获到这类异常,就交给这个except子句来处理。比如:

try:
 try_suite
except Exception:
 exception block

举个例子:

>>> try:
...  res = 2/0
... except ZeroDivisionError:
...  print "Error:Divisor must not be zero!"
...
Error:Divisor must not be zero!

看,我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常!那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢?有两种办法,一种是给一个except子句传入多个异常类参数,另外一种是写多个except子句,每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至,这两种用法可以混搭呢!下面我就来举个例子。

try:
 floatnum = float(raw_input("Please input a float:"))
 intnum = int(floatnum)
 print 100/intnum
except ZeroDivisionError:
 print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!"
except ValueError:
 print "Error:you must input a float num!"

[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091
4

上面的例子大家一看都懂,就不再解释了。只要大家明白,我们的except可以处理一种异常,多种异常,甚至所有异常就可以了。

大家可能注意到了,我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西?别着急,听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例(别告诉我你不知到什么是实例),包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说,如果你捕获了一个异常,你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如:

>>> try:
...  1/0
... except ZeroDivisionError,reason:
...  pass
...
>>> type(reason)
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> print reason
integer division or modulo by zero
>>> reason
ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)
>>> reason.__class__
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> reason.__class__.__doc__
'Second argument to a division or modulo operation was zero.'
>>> reason.__class__.__name__
'ZeroDivisionError'

上面这个例子,我们捕获了除零异常,但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例,通过type就可以看出。

2.2 try ... except... else语句

现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法,比如用于条件和循环。放到try语句中,其作用其实也差不多:就是当没有检测到异常的时候,则执行else语句。举个例子大家可能更明白些:

>>> import syslog
>>> try:
...  f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
...  syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
...  syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
...
>>> f.close()

2.3 finally语句

finally子句是无论是否检测到异常,都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句,单独使用try...finally,也可以配合except等使用。

例如2.2的例子,如果出现其他异常,无法捕获,程序异常退出,那么文件 f 就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果,但是如果我们把f.close语句放到finally语句中,无论是否有异常,都会正常关闭这个文件,岂不是很妙

复制代码

>>> import syslog
>>> try:
...  f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
...  syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
...  syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
... finally:
>>>  f.close()

3.两个特殊的处理异常的简便方法

3.1断言(assert)

什么是断言,先看语法:

assert expression[,reason]

其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候,先判断表达式expression,如果表达式为真,则什么都不做;如果表达式不为真,则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。不懂?没关系,举例子!最实在!

>>> assert len('love') == len('like')
>>> assert 1==1
>>> assert 1==2,"1 is not equal 2!"
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: 1 is not equal 2!

我们可以看到,如果assert后面的表达式为真,则什么都不做,如果不为真,就会抛出AssertionErro异常,而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实,assert异常也可以被try块捕获:

>>> try:
...   assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!"
... except AssertionError,reason:
...   print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason)
...
AssertionError:1 is not equal 2!
>>> type(reason)
<type 'exceptions.AssertionError'>

3.2.上下文管理(with语句)

如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源(如文件,数据)的唯一分配,并在任务结束后释放它,那么你就有福了!这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来!语法如下:

with context_expr [as var]:
    with_suite

是不是不明白?很正常,举个例子来!

>>> with open('/root/test.py') as f:
...   for line in f:
...     print line

上面这几行代码干了什么?

(1)打开文件/root/test.py

(2)将文件对象赋值给  f

(3)将文件所有行输出

(4)无论代码中是否出现异常,Python都会为我们关闭这个文件,我们不需要关心这些细节。

这下,是不是明白了,使用with语句来使用这些共享资源,我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句,只有支持上下文管理协议(context management protocol)的对象才可以,那哪些对象支持该协议呢?如下表

file

decimal.Contex

thread.LockType

threading.Lock

threading.RLock

threading.Condition

threading.Semaphore

threading.BoundedSemaphore

至于什么是上下文管理协议,如果你不只关心怎么用with,以及哪些对象可以使用with,那么我们就不比太关心这个问题

4.抛出异常(raise)

如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常,该怎么办呢?raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下:

raise [SomeException [, args [,traceback]] 
第一个参数,SomeException必须是一个异常类,或异常类的实例

第二个参数是传递给SomeException的参数,必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。

第三个参数traceback很少用,主要是用来提供一个跟中记录对(traceback)
下面我们就来列举几个 例子:

>>> raise NameError
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError
>>> raise NameError() #异常类的实例
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError
>>> raise NameError,("There is a name error","in test.py")
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
>>> raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
>>> raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')

其实,我们最常用的还是,只传入第一个参数用来指出异常类型,最多再传入一个元组,用来给出说明信息。如上面第三个例子。

5.异常和sys模块

另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类,异常类的实例,跟中记录对象)

>>> try:
...   1/0
... except:
...   import sys
...   tuple = sys.exc_info()
...
>>> print tuple
(<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',), <traceback object at 0x7f538a318b48>)
>>> for i in tuple:
...   print i
...
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'> #异常类    
integer division or modulo by zero #异常类的实例
<traceback object at 0x7f538a318b48> #跟踪记录对象

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • Python 序列的方法总结

    最近在做Python 的项目,特地整理了下 Python 序列的方法.序列sequence是python中最基本的数据结构,本文先对序列做一个简单的概括,之后简单讲解下所有序列都能通用的操作方法. 任何序列都可以引用其中的元素(item). 下面的内建函数(built-in function)可用于列表(表,定值表,字符串) #s为一个序列 len(s) 返回: 序列中包含元素的个数 min(s) 返回:序列中最小的元素 max(s) 返回:序列中最大的元素 all(s) 返回:True,若果所

  • windows下ipython的安装与使用详解

    ipython的安装 ipython可以直接使用pip install ipython安装 ,如果安装失败按如下步骤手动进行安装 所需文件下载: 链接:http://pan.baidu.com/s/1dE756OL 密码:rlzh ipython是一个 python 的交互式 shell,比默认的python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数. 1.在cmd中安装ez_setup.py,命令为:python ez_s

  • python 队列详解及实例代码

    队列特性:先进先出(FIFO)--先进队列的元素先出队列.来源于我们生活中的队列(先排队的先办完事). Queue模块最常与threading模块一起构成生产-消费者模型,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列. 该模块源码中包含5个类: 其中,Empty和Full是两个异常类,当队列的Queue.get(block=0)或者调用get_nowait()时,如果队列为空,则抛EmptyException异常. 同理,当队列的Queue.put(block=0)或者调用put_no

  • Python 内置函数complex详解

    英文文档: class complex([real[, imag]]) Return a complex number with the value real + imag*1j or convert a string or number to a complex number. If the first parameter is a string, it will be interpreted as a complex number and the function must be calle

  • python类中super()和__init__()的区别

    单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的 class Base(object): def __init__(self): print 'Base create' class childA(Base): def __init__(self): print 'creat A ', Base.__init__(self) class childB(Base): def __init__(self): print 'creat B ', super(childB, self).__

  • 浅谈python 四种数值类型(int,long,float,complex)

    Python支持四种不同的数值类型,包括int(整数)long(长整数)float(浮点实际值)complex (复数),本文章向码农介绍python 四种数值类型,需要的朋友可以参考一下. 数字数据类型存储数值.他们是不可改变的数据类型,这意味着改变数字数据类型的结果,在一个新分配的对象的值. Number对象被创建,当你给他们指派一个值.例如: var1 = 1 var2 = 10 您也可以删除数字对象的参考,使用del语句. del语句的语法是: del var1[,var2[,var3[

  • Python标准库内置函数complex介绍

    本函数可以使用参数real + imag*j方式创建一个复数.也可以转换一个字符串的数字为复数:或者转换一个数字为复数.如果第一个参数是字符串,第二个参数不用填写,会解释这个字符串且返回复数:不过,第二个参数不能输入字符串方式,否则会出错.real和imag参数可以输入数字,如果imag参数没有输入,默认它就是零值,这个函数就相当于int()或float()的功能.如果real和imag参数都输入零,这个函数就返回0j.有了这个函数,就可以很方便地把一个列表转换为复数的形式. 注意:当想从一个字

  • Python首次安装后运行报错(0xc000007b)的解决方法

    错误提示如下: 其实这是一个挺常见的系统报错,缺乏VC++库. 我安装的是python3.5.2,这个版本需要的vc版本是2015的了,下载:Microsoft Visual C++ 2015 安装完后发现就正常了: 总结 通过以上的方法就能轻松解决首次安装Python后运行报错的问题,希望本文的内容对同样遇到这个问题的朋友们能有所帮助,如果有疑问大家可以留言交流,小编会尽快给大家回复.

  • python中os模块详解

    os模块提供了对目录或者文件的新建/删除/查看文件属性,还提供了对文件以及目录的路径操作.比如说:绝对路径,父目录-- os.sep可以取代操作系统特定的路径分隔符.windows下为 "\\",Linux下为"/" os.linesep字符串给出当前平台使用的行终止符.例如,Windows使用'\r\n',Linux使用'\n'而Mac使用'\r'. os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串,系统使用此字符来分割搜索路径(像PATH),例如POSIX上'

  • Python做文本按行去重的实现方法

    文本: 每行在promotion后面包含一些数字,如果这些数字是相同的,则认为是相同的行,对于相同的行,只保留一行. 思路: 根据字典和字符串切割. 建立一个空字典. 读入文本,并对每行切割前半部分,在读入文本的过程中循环在这个字典中查找,如果没找到,则写入该行到字典.否则,则表示该行已经被写入过字典了(即出现重复的行了),不再写入字典,这就实现了对于重复的行只保留一行的目的. 文本如下: /promotion/232 utm_source /promotion/237 LandingPage/

随机推荐