Python中异常机制的示例分析-创新互联
小编给大家分享一下Python中异常机制的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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 | 数值运算超出较大限制 |
| 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,inprint("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,inprint("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 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。
以上是“Python中异常机制的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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