深入理解Python异常处理机制：助力你的自动化测试脚本

news2024/9/24 15:19:09

前言

 

前些天，公司准备使用开源BI工具superset，但部署成功后，连接阿里数仓获取表时，一直报错，苦于日志不详细，从日志中并没有看出哪里的问题，然后就拉源码进行调试，终于找到抛出异常的位置，但是当我打印这个异常的时候并没有异常信息输出，这促使我重新看一遍python的异常与错误处理。

try语句

try:    passexcept Exception as e:    print(e)finally:    print("Finally block")

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位置

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我们需要把更精确的except语句放到最前面，python的内置异常类之间是存在继承关系的，就拿我看superset源码中的例子

print(issubclass(NotImplementedError, RuntimeError)) # Trueprint(issubclass(RuntimeError, Exception)) # Trueprint(issubclass(Exception, BaseException)) # True

可以看到异常类的继承关系：BaseException -> Exception -> RuntimeError -> NotImplementedError，当然，这只是我举的一个例子。

如果代码块中有多条except，异常匹配会按照从上到下的顺序进行。

如果把模糊不清的异常放在前面，就会导致下面的except不会触发，像下面这样

dic = {"name": "panda", "age": 18}try:    print(dic['sex'])except Exception as e:    print(f'exception: {e}')except KeyError:    print('sex not in dic')

这段代码会输出exception: 'sex',KeyError下面的代码永远不会执行。

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分支

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啥时候需要分支呢？和条件语句的分支一样吗？

当我们需要程序没有异常时，才执行之后的逻辑，我们就需要分支了。

先看看，不使用else，我们是这样实现的

dic = {"name": "panda", "age": 18}successed = Falsetry:    print(dic['sex'])    successed = Trueexcept KeyError:    print('sex not in dic')
if successed:    # 业务逻辑    print('successed')

这里我们定义了一个额外变量，来控制真正的业务逻辑是否执行。如果使用try语句中的else分支，代码会变的很简单，像这样

dic = {"name": "panda", "age": 18}try:    dic['name']except KeyError:    print('sex not in dic')else:    # 业务逻辑    print('successed')

代码运行会输出successed，虽然和条件语句中的else是同一个词，但意义不同，这里的else表示try语句未抛出异常时，才执行else分支下的内容。

当然，需要注意的是，和finally语句不同，如果程序遇到return或break语句，中断异常捕获，即使没有任何异常，else中的逻辑也不会执行，像这样

​​​​​​​

def demo():    try:        a = 1        return a    except Exception as e:        print(e)    else:        print('no error')    finally:        print('finally')
demo()

这段代码，会输出finally,虽然代码没有异常，但是因为有return，导致else中的代码不会执行。

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空raise语句

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抛出异常，交给上层处理

​​​​​​​

def demo():    try:        a = 1/0    except Exception as e:        raisedemo()

空raise语句，会原封不动的重新抛出当前异常。这段代码执行结果为ZeroDivisionError: division by zero

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建议抛出异常不要返回错误

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之前写代码，我通常习惯将错误和结果一起返回，就是返回一个元组，包含返回结果和错误信息，然后通过错误信息来判断，进行后面的逻辑，像这样

​​​​​​​

MAX_LENGTH_OF_NAME = 12MAX_ITEMS_QUOTA = 10

class Item:    def __init__(self, name):        self.name = name

def create_item(name):    """接收名称，创建 Item 对象
    :return: (对象，错误信息)，成功时错误信息为 ''    """    if len(name) > MAX_LENGTH_OF_NAME:        return None, 'name of item is too long'    return Item(name=name), ''

def create_from_input():    name = input()    item, err_msg = create_item(name)    if err_msg:        print(f'create item failed: {err_msg}')    else:        print('item<{name}> created')
create_from_input()

create_item()用来创建Item对象，函数内部进行长度判断逻辑，执行失败返回空字符串和错误信息组成的元组，在调用层create_from_input()来判断是否有错误信息，从而进行不同逻辑处理。刚开始感觉这样写还不错，后来代码量上来，都是这种写法，写的就懵了。

我们应该使用异常来进行错误处理，会优雅很多，像这样

​​​​​​​

# -*- coding: utf-8 -*-
MAX_LENGTH_OF_NAME = 12MAX_ITEMS_QUOTA = 10

def get_current_items():    return []

class Item:    def __init__(self, name):        self.name = name

class CreateItemError(Exception):    def __init__(self, *args, **kwargs):        pass

def create_item(name):    """创建一个新的 Item
    :raises: 当无法创建时抛出 CreateItemError    """    if len(name) > MAX_LENGTH_OF_NAME:        raise CreateItemError('name of item is too long')    return Item(name=name)

def create_from_input():    name = input()    try:        item = create_item(name)    except CreateItemError as e:        print(f'create item failed: {e}')    else:        print(f'item<{name}> created')
create_from_input()

这里我们自定义了异常错误类CreateItemError，这样create_item()函数只会返回Item类型或者抛出异常，清晰多了。

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with

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这并不陌生，我们通常操作一个文件时，会使用with来打开文件，像这样

​​​​​​​

with open('filename', 'r') as f:    pass

但并不是所有对象都能配合with使用，需要满足上下文管理器协议的对象才可以。

要满足上下文管理器，需要实现__enter__和__exit__两个魔法方法，__enter__在进入管理器时被调用，__exit__在退出管理器时调用。

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with使用案例

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代替finally清理资源，先来看看使用finally是这样实现的

​​​​​​​

conn = MySQLDB(host, port, user, password, database)try:    conn.execute_sql('select * from ...')except Exception as e:    print(f'Unable to use connection: {e}')finally:    conn.close()

这是我举的一个例子，MySQLDB是用来连接数据库的类，实现了execute_sql方法用来执行sql语句，最后关闭连接。

如果使用with会简洁很多，MySQLDB类中实现__enter__和__exit__两个魔法方法

​​​​​​​

class MySQLDB(SQLBase):    """MySQL DB table API"""
    def __init__(self, host: str, port: int, user: str, password: str, database: str, charset='utf8mb4'):        """        Connect to the MySQL database        :param host:        :param port:        :param user:        :param password:        :param database:        """        self.connection = pymysql.connect(host=host,                                          port=int(port),                                          user=user,                                          password=password,                                          database=database,                                          charset=charset,                                          cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    def __enter__(self):        return self.connection
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):        self.connection.close()        return False
    def execute_sql(self, sql: str) -> None:        """        Execute SQL        pass

接下来，我们就可以使用with了

​​​​​​​

with MySQLDB(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='test') as db:    db.execute_sql("")

忽略异常，有时候出现异常，并不会影响业务逻辑，但异常会阻碍程序运行，此时就需要try/except来捕获，但如果需要忽略的异常比较多，就有很多try/except，不优雅，我们可以直接实现一个上下文管理器来统一忽略异常，像这样

​​​​​​​

class ignore_closed:
    def __enter__(self):        pass
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):        if exc_type == NotImplementedError:            return True        return False

在使用时，如果需要忽略NotImplementedError错误，就可以使用with，with ignore_closed():__exit__接收三个参数，with上下文内未抛出异常，解释器在执行__exit__方法时，exc_type、exc_value、traceback这三个参数的值都是None，如果有异常抛出，这三个参数就是异常的具体内容：

  • exc_type ：异常的类型

  • exc_value：异常对象

  • traceback：错误的堆栈对象

此时，如果__exit__返回True，异常就不会继续抛出，如果返回False,那异常就正常抛出。

当然，标准库模块contextlib里面的suppress函数，提供了忽略异常功能，可以直接使用

contextmanager装饰器

上面的例子可以看到，定义一个上下文管理器还是比较麻烦的，需要实现两个魔法方法。为了简化，python提供的更简便的装饰器：@contextmanager，像这样

​​​​​​​

from contextlib import contextmanager

@contextmanagerdef create_conn_obj():    conn = MySQLDB(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='test')    try:        yield conn    finally:        conn.close()

yield前面的逻辑会进入管理器时执行，就像__enter__，yield后面的逻辑会在退出管理器时执行，就像__exit__想要在上下文管理器内处理异常，必须使用 try包裹yield语句。

@contextmanager可以把一个生成器函数转化成上下文管理器。

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定位问题

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看superset源码定位问题时，这样一段代码出现异常

​​​​​​​

try:    views = set(inspector.get_view_names(schema))except Exception as ex:    print(ex)    raise cls.get_dbapi_mapped_exception(ex) 

在这段代码中，当发生异常时，通过 print(ex) 语句打印异常信息是一个常见的做法。然而，并非所有类型的异常都包含可读的文本信息。

有些异常可能不会直接包含有用的信息，而是需要从其他属性中获取。因此，打印异常时可能看不到具体的错误信息。

为了更好地查看异常信息，可以尝试打印完整的异常堆栈信息，而不仅仅是异常对象本身。

可以修改代码如下：

​​​​​​​

try:    views = set(inspector.get_view_names(schema))except Exception as ex:    import traceback    traceback.print_exc()    raise cls.get_dbapi_mapped_exception(ex) 

通过使用 traceback.print_exc() 函数，可以打印完整的异常堆栈信息，包括异常的类型、消息和堆栈轨迹，这样可以更全面地了解发生了什么异常以及其详细信息。学到了，果然很快就解决问题了

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最后

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公司的BI工具总算可以正常使用了，感受到了看源码、改源码的快乐。

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END

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