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程序在运行的时候,如果python解释器遇到 不是语法错误 时,会停止程序的执行,并且抛出一些错误的信息进行提示,这就是异常。
方式try-except语句捕获 所有发生的异常 。但这不是一个很好的方式,我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常,常用于函数最外层进行捕捉未知异常。
1)情况1
2)情况2
3)情况3
当在try块中抛出一个异常,立即执行finally块代码。
finally块中的所有语句执行后,异常被再次触发,并执行except块代码。
在不确定异常是哪个的情况下,常用的except的异常有: Exception、BaseException 。
关注我,坚持每日积累一个技巧, 长期坚持 ,我们将会不断进步。
为了保证程序的健壮性与容错性,即在遇到错误时候程序不会崩溃,我们需要对异常进行处理,
1.if进行处理,在错误发生之前进行预防
如果错误发生的条件是可预知的,我们需要用if进行处理,在错误发生之前进行预防
2.用try..except:在错误发生之后进行处理
如果错误发生的条件是不可预知的,则需要用到try..except:在错误发生之后进行处理
到此这篇关于 Python中异常处理用法的文章就介绍到这了。
一、python的错误处理:
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。
在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open(),成功时返回文件的描述符(就是一个整数),出错时返回-1用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须大量的代码来判断是否出错:def foo():
r = somefunction() if r == (-1): return (-1) return rdef bar():
r = foo() if r == (-1): print("Error") else: pass一旦出错,还要一级一级上报,直到某个函数可以处理该错误(比如,给用户输出一个错误信息)
所以,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。try
让我们用一个例子来看看try的机制try: print("try....")
r = 10 / 0 print("result", r)except ZeroDivisionError as e: print("except:", e)finally: print("finally...")print("END....")
当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用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。
上面的代码在计算10 / 0时 会产生一个除法运算错误:try....except: division by zerofinally...
END....从输出可以看到,当错误发生时,后续语句print("result:", r)不会被执行,except由于捕获到ZeroDivisionError因此被执行。
最后,finally语句被执行。然后,程序继续按照流程往下走。
如果把除数0 变成2,则执行结果如下try....
result 5.0finally...
END....由于没有错误发生,所以except语句块不会被执行,但是finally如果有则一定会被执行,当然finally也可以没有
你还可以猜测,错误应该有很多种类,日过发生了不同类型的错误,应该由不同的except语句块处理。
没错,可以有多个except来捕获不同类型的错误:try: print("try.....")
r = 10 / int("a") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)finally: print("finally...")print("END...")
int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError,用另一个except捕获ZeroDivisionError
此外,如果没有错误发生,可以再except语句块后面加一个else,当没有错误发生时,会自动执行else语句。try: print("try...")
r = 10 / int("2") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)else: print("No error!")finally: print("finally...")print("END")
python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,
所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”。
比如:try:
foo()except ValueError as e: print("ValueError")except UnicodeError as e: print("UnicodeError")
第二个except永远也捕获不到UnicodeError, 因为UnicodeError是ValueError的子类
如果有,也是被第一个except给捕获了。
python所有的错误都是BaseException类派生的。
所有常见的错误类型和继承关系看这里:
使用try...exccept捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数main()调用foo()
foo()调用bar(),结果bar()出错了,这时,只要main()捕获到了,就可以处理:def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e: print("Error:", e) finally: print("finally...")
也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获异常,只要在合适的层次去捕获就可以了。
这样一来,就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。
二、调用堆栈
如果错误没有被捕获,他就会一直往上抛,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) * 2def main():
bar("0")
main()
执行结果为:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module
main()
File "C:/Python36/test.py", line 8, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
出错并不可怕,可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。
我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
错误第一行:
Traceback (most recent call last):
这告诉我们的是错误的跟踪信息。
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module main()
说明调用main()出错了,在代码文件test.py中第10行,但是原因是第8行:
File"C:/Python36/test.py", line8, in main
bar("0")
调用bar("0")出错了,在代码文件test.py中第8行,但原因是第5行:
File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了,在test.py中第5行,但原因是第2行
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
这时我们找到了源头,原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了,错误为ZeroDivisionError
三、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,但是程序也被结束了。
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 loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e:
logging.exception(e)
main()print("END")
输出结果为:
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 12, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
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。
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。
四、抛出错误
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): passdef foo(s):
n = int(s) if n == 0: raise FooError("invalid value: %s" % s) return 10 / n
foo("0")
输出结果:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module
foo("0")
File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo raise FooError("invalid value: %s" % s)
FooError: invalid value: 0
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已有的内置错误类型(比如ValueError, TypeError),尽量使用python内置的错误类型。
最后,我们来看另一种错误处理方式:def foo(s):
n = int(s) if n == 0: raise ValueError("invalid value: %s" % s) return 10 / ndef bar(): try:
foo("0") except ValueError as e: print("ValieError") raisebar()
在bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个ValueError之后
又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗
其实,这种错误处理方式不但没病,而且相当常见。
捕获错误目的只是记录一下,便于或许追踪。
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,就把问题一直往上抛,最终会抛给CEO去解决。
注意:raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。
此外,在except中raise一个Error,还可以改写错误类型try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError("do not input zero!")
输出结果:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 4, in module raise ValueError("do not input zero!")
ValueError: do not input zero!只要是合理的转换逻辑就可以,但是,绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.
总结:
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。
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。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回-1。
用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错:
复制代码代码如下:
def foo():
r = some_function()
if r==(-1):
return (-1)
# do something
return r
def bar():
r = foo()
if r==(-1):
print 'Error'
else:
pass
一旦出错,还要一级一级上报,直到某个函数可以处理该错误(比如,给用户输出一个错误信息)。
所以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。
try
让我们用一个例子来看看try的机制:
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / 0
print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
print 'except:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用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。
上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误:
复制代码代码如下:
try...
except: integer division or modulo by zero
finally...
END
从输出可以看到,当错误发生时,后续语句print 'result:', r不会被执行,except由于捕获到ZeroDivisionError,因此被执行。最后,finally语句被执行。然后,程序继续按照流程往下走。
如果把除数0改成2,则执行结果如下:
复制代码代码如下:
try...
result: 5
finally...
END
由于没有错误发生,所以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)。
你还可以猜测,错误应该有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的except语句块处理。没错,可以有多个except来捕获不同类型的错误:
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError,用另一个except捕获ZeroDivisionError。
此外,如果没有错误发生,可以在except语句块后面加一个else,当没有错误发生时,会自动执行else语句:
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
print 'END'
Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”。比如:
复制代码代码如下:
try:
foo()
except StandardError, e:
print 'StandardError'
except ValueError, e:
print 'ValueError'
第二个except永远也捕获不到ValueError,因为ValueError是StandardError的子类,如果有,也被第一个except给捕获了。
Python所有的错误都是从BaseException类派生的
使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数main()调用foo(),foo()调用bar(),结果bar()出错了,这时,只要main()捕获到了,就可以处理:
复制代码代码如下:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
print 'finally...'
也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来,就大大减少了写try...except...finally的麻烦。
调用堆栈
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。来看看err.py:
复制代码代码如下:
# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()
执行,结果如下:
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in module
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
出错并不可怕,可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链:
错误信息第1行:
复制代码代码如下:
Traceback (most recent call last):
告诉我们这是错误的跟踪信息。
第2行:
复制代码代码如下:
File "err.py", line 11, in module
main()
调用main()出错了,在代码文件err.py的第11行代码,但原因是第9行:
复制代码代码如下:
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
调用bar('0')出错了,在代码文件err.py的第9行代码,但原因是第6行:
复制代码代码如下:
File "err.py", line 6, 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:
复制代码代码如下:
File "err.py", line 3, 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:
复制代码代码如下:
ZeroDivisionError: integer division or modulo 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。
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:
复制代码代码如下:
# err.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, 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:
复制代码代码如下:
$ python err.py
ERROR:root:integer division or modulo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
END
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。
抛出错误
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:
复制代码代码如下:
# err.py
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
执行,可以最后跟踪到我们自己定义的错误:
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
__main__.FooError: invalid value: 0
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ValueError,TypeError),尽量使用Python内置的错误类型。
最后,我们来看另一种错误处理的方式:
复制代码代码如下:
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n
def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()
在bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个Error!后,又把错误通过raise语句抛出去了,这不有病么?
其实这种错误处理方式不但没病,而且相当常见。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。
raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。此外,在except中raise一个Error,还可以把一种类型的错误转化成另一种类型:
复制代码代码如下:
try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise 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。
解决python报错找不到主函数错误的方法:
在代码的最下方加上“if __name__ == '__main__':”主函数语句,将需要使用的代码语句放到该语句下面就可以了
示例如下:
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1.
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'
错误命令:print 'hello,world!'
解决办法:正解应是print (" Hello,World! ")或print (' Hello,World! ')
原因:这是你所用软件的版本导致的,其实上面的方式在python2.7.10中都是正确的。
2.
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称,但是在调用这个方法的时候你不为这个参数赋值,Python会提供这个值。这个特别的变量指对象本身,按照惯例它的名称是self。
虽然你可以给这个参数任何名称,但是强烈建议你使用self这个名称——其他名称都是不赞成你使用的。使用一个标准的名称有很多优点——你的程序读者可以迅速识别它,如果使用self的话,还有些IDE(集成开发环境)也可以帮助你。
你一定很奇怪Python如何给self赋值以及为何你不需要给它赋值。举一个例子会使此变得清晰。假如你有一个类称为MyClass和这个类的一个实例MyObject。当你调用这个对象的方法MyObject.method(arg1, arg2)的时候,这会由python自动转为MyClass.method(MyObject, arg1, arg2)——这就是self的原理了。
这也意味着如果你有一个不需要参数的方法,你还是得给这个方法定义一个self参数。
例如:
class Food:
def hanshu(self):
return "hanshu1";
调用时:
instance1 = 模块名.Food();
print instance1.hanshu();
3."Trailing semicolon in the statement ",python的句子结尾处没有';',当然即便有,程序也会正藏运行,但会有警告之类的。
4.使用pycharm编辑python时,可能会遇到"PEP8: multiple spaces after key word",在单词与单词之间最好只有一个空格。
5.PEP8:no new line at end of file:在写完一行后最好按一下换行,即便不在写下一行。
6.在模块中有多个类时:PEP8:expected 2 blank lines.在定义类时,类与类之间最好要有两个空行。
7.shadows bulit-in name 'xxx':It's a bug.参考网站