深入浅出Python异常处理 - 你所不知道的Python异常

前言

在Python编程开发中，异常处理扮演者至关重要的角色。合适的异常处理不仅可以提高代码的健壮性，还能增强程序的可读性和可维护性。在Python编程中，有效地管理异常是提高代码质量的关键一环。

本文旨在深入浅出地介绍Python中的异常处理，从基本概念到高级应用，我们将一步步探索Python异常处理的世界，揭示那些你可能未曾了解的知识和技巧。

异常处理概览

在``Python3.12.0的官方文档中，对异常的解释如下：
官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/errors.html

执行时检测到的错误称为 异常。

什么是异常？

在 Python 中，异常指的是程序执行过程中发生的错误或意外情况。它们可能由各种原因产生，例如无效的输入、错误的操作或其他外部因素。当 Python 检测到这些情况时，会引发（或抛出）一个异常。异常本质上是一个对象，属于 Exception 类或其子类。代表了程序中出现的错误或意外。如果这个异常没有得到适当的处理，程序将终止并显示错误信息。

异常处理的重要性

异常处理是编写健壮且可维护代码的关键。适当的异常处理可以预防许多错误和程序崩溃，提高程序的稳定性和用户体验。通过有效的异常处理，我们可以控制程序在遇到错误时的反应，比如记录错误信息、恢复程序状态或通过警报通知用户。

异常处理的基本结构

Python 中的异常处理主要依赖于 try-except 语句块。将可能引发异常的代码放在 try 块中，并在 except 块中定义异常发生时的处理逻辑。此外，finally 和 else 子句提供了更多的控制选项，允许在发生或未发生异常时执行特定代码。

---

标准异常类型

Python中的所有异常都继承自 BaseException 类。最常见的异常基类是 Exception。Python标准库定义了许多不同类型的异常（如 ValueError, TypeError, IndexError, KeyError 等），它们都继承自 Exception。

除此之外，Python也允许我们定义自己的异常类型，以适应特定的业务逻辑需求。

贴一个在菜鸟教程上的关于Python标准异常类型的表格：

异常名称	描述
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
ZeroDivisionError	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

---

异常基本信息 & 语法

Python提供了一套异常处理机制，允许程序在发生异常时优雅地处理。

下面的这些部分共同构成了Python中异常处理的基础，在对它们充分理解后，可以帮助我们写出更健壮和易于维护的代码哦。

基本语法

在Python中，异常处理的基本结构包括 try, except, else, 和 finally 块。

基本结构

try:
    # 尝试执行的代码
except ExceptionType:
    # 当上述代码引发ExceptionType异常时执行的代码
else:
    # 如果没有异常发生执行的代码
finally:
    # 无论是否发生异常都会执行的代码

• try 块中放置的是可能引发异常的代码。
• except 块定义了当特定异常发生时的处理逻辑。
• else 块中的代码仅在没有异常发生时执行。
• finally 块中的代码无论是否发生异常都会执行，通常用于执行一些清理工作。

示例

try:
    result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:
    print("发生了除以零的错误")
else:
    print("结果是", result)
finally:
    print("执行完毕，无论是否发生异常")

在这个示例中，如果 try 块中的代码成功执行（即没有发生异常），那么 else 块中的代码将被执行。无论是否发生异常，finally 块中的代码都会被执行，通常用于资源释放或清理工作。

通过这种结构，Python的异常处理不仅可以处理错误情况，还能在正常情况下执行特定代码，并且确保最终总能执行某些必要的清理操作。

---

引发异常 (raise)

我们可以使用 raise 语句手动引发异常。这通常在检测到某些条件下，继续执行程序会导致问题时使用。

def check_age(age):
    if age < 18:
        raise ValueError("年龄不足18岁")

---

捕获异常 (try-except)

使用 try-except 语句块可以捕获和处理异常，防止程序意外崩溃。

try:
    check_age(15)
except ValueError as error:
    print("捕获到异常:", error)

---

获取详细异常信息（sys.exc_info）

在处理异常时，有时仅知道发生了异常并不足够，我们可能还需要了解异常发生时的更多上下文信息。Python提供了 sys.exc_info() 函数，它可以在异常处理块内被调用，以获取正在处理的异常的详细信息。

当在一个 except 块中调用 sys.exc_info() 时，它会返回一个包含三个值的元组，分别是：

1. 异常类型 (exc_type): 引发的异常的类型。
2. 异常值 (exc_value): 异常实例本身，通常包含错误消息。
3. 追踪回溯对象 (exc_traceback): 包含异常发生时调用堆栈的详细信息的对象。

这些信息对于调试问题和记录错误日志非常有用。

示例

• 通过使用 sys.exc_info()，可以获取到有关当前异常的更详尽的信息。

import sys
import traceback

try:
    # 可能引发异常的代码
    1/ 0
except ZeroDivisionError:
    exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
    print("异常类型:", exc_type)
    print("异常值:", exc_value)
    print("追踪回溯:")
    # 直接打印异常的追踪信息到标准输出
    traceback.print_tb(exc_traceback)

代码运行结果如下：

---

基础异常处理代码

在实际应用中，通常会将引发和捕获异常结合起来，以确保程序的健壮性和可维护性。

示例

import sys
import traceback

def check_age(age):
    if age < 18:
        raise ValueError("年龄不足18岁")

try:
    age = 15
    check_age(age)
except ValueError as error:
    exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
    print("捕获到异常:", error)
    print("异常类型:", exc_type)
    print("异常信息:", exc_value)
    print("追踪回溯:")
    # 获取异常的追踪信息。返回的是追踪信息的字符串列表，每个字符串代表追踪信息中的一行
    print(''.join(traceback.format_tb(exc_traceback)))
finally:
    print("处理完毕")

在这个示例中，当 check_age 函数引发 ValueError 异常时，except 块不仅会打印出异常信息，还会通过 sys.exc_info() 获取并打印出异常的类型、具体信息以及追踪回溯。这样做可以帮助我们更准确地理解异常发生的上下文，对于调试和记录错误日志非常有用。

代码运行效果如下：

---

自定义异常 (Custom Exceptions)

应用场景

• 特定业务逻辑：当标准异常无法准确描述特定业务逻辑错误时。

优势

• 代码清晰度：使错误处理更直观，提高代码的可读性。
• 错误分类：方便对特定类型的错误进行特殊处理。

基础示例：

class MyCustomError(Exception):
    """一个自定义的异常类，用于特定的错误情况。"""


def my_function(value):
    if not value:
        raise MyCustomError("值不能为空")

---

再来一个接近真实编程环境中的示例代码，

示例代码

class NegativeValueError(Exception):
    """当输入值为负数时引发的异常。"""

    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.message = "输入值不应为负数"
        super().__init__(self.message)


def check_positive(number):
    if number < 0:
        raise NegativeValueError(number)
    return number


try:
    result = check_positive(-10)
except NegativeValueError as e:
    print(f"错误：{e.message} - 输入值: {e.value}")

代码释义：

这段代码定义了一个名为 NegativeValueError 的自定义异常类，用于处理输入值为负数的错误情况：

1. 自定义异常类 NegativeValueError：
   • 继承自Python的基本Exception类。
   • 包含一个构造函数，接受一个value参数，并设置一个错误消息"输入值不应为负数"。
   • 通过super().__init__(self.message)调用基类构造函数，将错误消息传递给基类。
2. 函数 check_positive：
   • 这个函数接受一个数字作为参数。
   • 如果数字小于零，函数将引发NegativeValueError异常，传递该数字作为参数。
   • 如果数字非负，函数正常返回该数字。
3. 异常处理：
   • 使用try-except块来捕获NegativeValueError异常。
   • 如果捕获到此异常，将打印出错误消息和导致异常的值。

代码运行效果：

---

异常链 (Exception Chaining)

应用场景

• 复杂的错误处理：在一个复杂的程序中，处理异常时可能会引发另一个异常，异常链可以帮助追踪这一过程。
• 调试和日志记录：当需要详细记录或调试一个异常的整个发生过程时，异常链提供了一种追踪原始异常源的方法。

优势

• 保留异常上下文：允许开发人员看到异常的“历史”，从最初的异常到最终的异常。
• 提高可调试性：通过保留异常链，开发者可以更容易地理解错误的根本原因，特别是在复杂的系统中。

基础语法：

• 异常链是通过在raise语句中使用from关键字来实现的。
• SomeException是尝试捕获的异常类型，NewException是想要引发的新异常类型。通过使用from e，将原始的异常信息附加到新的异常上，从而创建了一个异常链。

try:
    # 尝试执行某些可能引发异常的操作
except SomeException as e:
    # 处理这个异常
    raise NewException("An error occurred") from e

---

先来看官方文档的示例：

def func():
    raise ConnectionError


try:
    func()
except ConnectionError as exc:
    raise RuntimeError('Failed to open database') from exc

代码运行效果如下：

• 上述异常是导致以下异常的直接原因（直接就明说了，第2行是导致第8行错误的直接原因）

---

进一步的，我使用一个真实的例子，以方便大家的理解。

import json
import sys
import traceback


class DatabaseConnectionError(Exception):
    """自定义数据库连接异常"""

    def __init__(self, message):
        super().__init__(message)


def save_to_database(data):
    # 假设的数据库保存操作
    # 这里我们故意抛出一个异常来模拟数据库连接错误
    raise DatabaseConnectionError("数据库连接失败")


def process_file(filename):
    try:
        with open(filename, 'r') as file:
            data = json.load(file)
            save_to_database(data)
    except FileNotFoundError as e:
        raise RuntimeError("文件未找到") from e
    except DatabaseConnectionError as e:
        raise RuntimeError("数据库操作失败") from e


if __name__ == '__main__':
    # 调用函数
    try:
        process_file("data.json")
    except RuntimeError as e:
        print(f"捕获到异常: {e}")
        print(f"原始异常: {e.__cause__}")
        exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
        traceback_details = ''.join(traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback))
        print("\nTraceback details:\n", traceback_details)

代码释义：

1. 自定义异常类：定义 DatabaseConnectionError，创建了一个异常类型，用于数据库连接错误。

2. 异常封装：在 process_file 函数中，捕获了两种类型的异常（FileNotFoundError 和 DatabaseConnectionError），并将它们封装成 RuntimeError，同时保留了原始异常的信息。这是通过 from e 语法实现的，它创建了一个异常链，保留了底层异常的上下文。

3. 异常信息打印：在外层的 try-except 块中，不仅打印了捕获的 RuntimeError 的信息，还打印了原始异常（e.__cause__）的信息，这有助于理解异常发生的完整路径。

4. 完整的调用栈信息：通过使用 sys.exc_info() 和 traceback.format_exception，能够获取并打印出异常发生时的完整调用栈信息。这对于定位异常发生的具体位置非常有用。

代码运行效果如下：

• 异常信息打印的非常清晰~
  

最佳实践和常见错误

最佳实践

1. 使用具体的异常：捕获特定异常，避免通用异常捕获，以提供更准确的错误处理和反馈。
2. 避免空的异常处理：不留空的except块，即使是简单记录错误也好。
3. 使用异常链：在处理异常时保留原始异常信息，有助于调试和理解错误源。
4. 资源清理：使用finally块或with语句确保资源（如文件和网络连接）得到适当清理。
5. 自定义异常：当标准异常不足以表达特定错误时，定义自定义异常，使代码更易理解和维护。
6. 异常消息的清晰度：提供清晰、具体的异常消息，有助于快速定位问题。
7. 避免过多的异常处理：避免不必要或过度的异常捕获，以防隐藏代码中的真正问题。

常见错误

1. 捕获太宽泛的异常：避免使用过于广泛的异常捕获（如except Exception:），可能会掩盖其他错误。
2. 重复的异常处理：避免在多层函数调用中重复处理相同的异常，以免导致代码冗余和混乱。
3. 忽视异常：不使用空的except块或完全忽视异常，以免错过潜在的错误。
4. 异常滥用：避免使用异常来控制正常的程序流程，这不是异常设计的初衷。

---

总结✨✨

本文全面地介绍了Python中异常处理的各个方面，从基础知识到高级应用，提供了深入理解和有效管理异常的方法。

Python的异常处理是一个强大且灵活的机制，允许我们以优雅和有效的方式处理错误和意外情况。

重要的是要理解异常处理的原则和目的，即在不正常或意外的情况下保护程序的稳定性和可预测性。通过遵循最佳实践并避免常见的错误，我们可以编写更健壮、更可读且易于维护的代码。

后话

本次分享到此结束，

see you~🐱‍🏍🐱‍🏍