python中，try-except捕获异常的意义（通过ai智库学习）

python中，不但可以用try-except捕获异常，
还可以自定义异常提示字符串，更可以自定义捕获异常后的处置。

(笔记模板由python脚本于2024年10月03日 06:47:06创建，本篇笔记适合喜欢研究python的coder翻阅)

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自定义异常提示 try-except捕获 (自定义捕获异常后的处置)

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目录

◆ try-except捕获
- 1、“异常捕获”VS“非捕获异常”
- 2、选择打印“异常堆栈信息”
- 3、可以“自定义”
- 4、“自定义”的积极意义
- 5、总结

◆ try-except捕获

1、“异常捕获”VS“非捕获异常”

我问：
python 中，try-except捕获异常正常返回结束程序和程序抛出异常而结束，除了在表现形式不一样，还有哪里不同？

ai回复：
在Python中，使用try-except结构捕获异常并正常返回结束程序与程序抛出异常而结束，除了表现形式上的不同，还存在以下几方面的区别：

控制流：
- 当异常被捕获并处理后，程序可以继续执行try-except块之后的代码。
- 当异常未被捕获并向上抛出，程序的控制流会立即转移到最近的except块，如果没有找到匹配的except块，程序会终止，并且通常会打印出错误信息和堆栈跟踪。
错误处理：
- 捕获异常并处理后，可以执行特定的错误恢复流程，比如清理资源、记录错误信息、尝试其他操作等。
- 抛出异常通常意味着程序无法从错误中恢复，需要停止当前操作并通知调用者或用户错误的发生。
异常传递：
- 在捕获异常后，可以选择不重新抛出异常，这会阻止异常继续向上传递。
- 如果选择重新抛出异常（使用raise语句），或者没有捕获到异常，异常会继续传递，可能会被更高层次的try-except块捕获，或者导致程序终止。
堆栈跟踪：
- 当异常被捕获并处理后，通常不会显示堆栈跟踪，除非在处理代码中明确打印出来。
- 如果异常没有被捕获，Python会打印出堆栈跟踪，这对于调试非常有用，因为它显示了异常发生的位置和调用序列。
资源管理：
- 在try块中，通常会在finally子句中放置清理代码，无论是否发生异常，这些代码都会执行。
- 如果异常没有被捕获，那么只有在异常发生之前已经分配的资源会被清理，而try块中后续的资源管理代码将不会执行。
性能影响：
- 捕获并处理异常可能会带来一定的性能开销，尤其是在频繁发生异常的情况下。
- 抛出异常通常会有更大的性能影响，因为它涉及到堆栈跟踪的生成和异常对象的传递。
代码意图：
- 捕获异常并处理通常表明开发者已经预见到可能出现的问题，并设计了解决方案。
- 抛出异常可能表明开发者认为当前上下文无法处理该问题，需要更高级别的调用者来处理。

总结来说，捕获异常与抛出异常在控制流、错误处理、资源管理、性能和代码意图等方面都有所不同。开发者需要根据具体情况选择最合适的异常处理策略。

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2、选择打印“异常堆栈信息”

我问：
选择是否打印异常堆栈信息，如何取舍？

ai回复：
选择是否打印异常堆栈信息通常取决于以下因素：

调试和开发阶段：
- 在开发和测试阶段，打印异常堆栈信息通常是非常有用的。它可以帮助开发者快速定位问题所在，理解异常是如何触发的，以及异常的传播路径。
- 建议：在开发环境中，可以打印完整的堆栈信息。
生产环境：
- 在生产环境中，堆栈信息可能包含敏感信息，如文件路径、变量名等，因此需要谨慎处理。
- 对于非关键异常，可以仅记录异常的类型和描述，而不打印堆栈信息。
- 对于关键异常，可以记录堆栈信息，但需要确保日志存储安全，并且不会被未经授权的人员访问。
异常的严重性：
- 对于那些可能导致程序崩溃或数据丢失的严重异常，通常需要记录详细的堆栈信息，以便于事后分析。
- 对于非严重异常，如用户输入错误，可能只需要记录简短的错误信息。
用户友好性：
- 对于最终用户，显示技术性的堆栈信息通常没有帮助，甚至可能引起用户的困惑。在这种情况下，应该提供用户友好的错误消息。
- 建议：向用户显示通用的错误信息，而不是堆栈信息。
日志级别：
- 可以根据日志级别来决定是否打印堆栈信息。例如，对于ERROR或CRITICAL级别的日志，可以打印堆栈信息；而对于WARNING或INFO级别的日志，则可能不需要。

以下是一些具体做法：

使用日志库：使用Python的logging库来记录异常，可以设置不同的日志级别，并配置日志格式来决定是否包含堆栈信息。
条件性打印：根据环境变量或配置文件中的设置来决定是否打印堆栈信息。
封装异常处理：创建一个函数或类来封装异常处理逻辑，这样可以在一个地方控制堆栈信息的打印。
信息脱敏：在记录堆栈信息之前，可以对其进行处理，移除或替换掉敏感信息。

以下是一个简单的示例，展示了如何根据环境设置来决定是否打印堆栈信息：

import logging
import os

# 设置日志配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def handle_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback):
    if os.getenv('DEBUG', 'False').lower() == 'true':
        # 在调试模式下打印堆栈信息
        logging.error("Uncaught exception", exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback))
    else:
        # 在生产模式下只打印异常信息
        logging.error(f"Uncaught exception: {exc_value}")

# 注册异常处理函数
import sys
sys.excepthook = handle_exception

# 示例：触发一个异常
try:
    1 / 0
except Exception as e:
    logging.error("An error occurred", exc_info=True)

在这个例子中，如果环境变量DEBUG设置为true，则会打印堆栈信息；否则，只会记录异常的描述。

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3、可以“自定义”

我问：
也就是说，trt-except可以“自定义”捕获异常而得到的提示字符串的处理方式。可以输出打印到终端；也可默默地记录到日志文件而继续代码的执行。
我的理解，是不是正确？

ai回复：
是的，您的理解是正确的。使用try-except块确实可以“自定义”捕获异常后的处理方式，这包括但不限于以下几种情况：

打印到终端：可以在except块中添加一个print语句，将异常信息输出到终端。这对于调试非常有用，可以让开发者快速看到发生了什么错误。


try:
    # 可能会引发异常的代码
    pass
except Exception as e:
    print(f"捕获到异常：{e}")

记录到日志文件：可以将异常信息写入日志文件，而不会干扰程序的正常执行。这通常通过日志库（如Python的logging模块）来实现。


import logging

logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.ERROR)

try:
    # 可能会引发异常的代码
    pass
except Exception as e:
    logging.error(f"捕获到异常：{e}")

继续代码执行：即使在捕获到异常后，也可以通过在except块中不使用return、raise或sys.exit()等退出代码执行的语句，来允许程序继续运行。


try:
    # 可能会引发异常的代码
    pass
except Exception as e:
    # 处理异常，但允许程序继续执行
    logging.error(f"捕获到异常：{e}")
    # 可以选择是否重新抛出异常或采取其他措施

修改异常信息：在捕获异常后，可以重新定义异常信息，并选择重新抛出异常或以不同的方式处理它。


try:
    # 可能会引发异常的代码
    pass
except ZeroDivisionError:
    raise ValueError(f"不能除以零：{original_exception}") from original_exception

执行清理工作：try-except块还可以用来执行必要的清理工作，比如关闭文件或释放资源，即使在发生异常的情况下也能保证资源得到妥善处理。

通过这种方式，try-except不仅提供了错误处理的能力，还允许开发者以多种方式响应异常，从而增强程序的健壮性和灵活性。

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4、“自定义”的积极意义

我问：
raise 错误类型(tip)语句重定义异常提示字符串的积极意义？
如raise ValueError(f"\n{' 零除错误！': -^37}")

ai回复：
使用 raise 语句重定义异常提示字符串的积极意义可以从以下几个方面理解：

错误信息的明确性：
- 通过自定义异常信息，可以提供关于错误原因的详细信息，这有助于开发者快速理解发生了什么问题。在您给出的例子中，' 零除错误！' 清楚地指出了错误类型。
用户界面的友好性：
- 如果错误信息会展示给最终用户，一个格式化和描述性的错误消息可以减少用户的困惑，提供更好的用户体验。
日志的可读性：
- 格式化的错误消息在日志文件中更容易阅读和理解。在调试或审计时，这可以节省时间并减少误解。
问题的定位：
- 当异常被抛出时，包含具体信息的错误消息可以帮助开发者更快地定位到问题的源头。
代码的可维护性：
- 自定义异常消息可以作为代码文档的一部分，帮助未来的维护者理解代码可能的失败点。

针对您的具体例子


raise ValueError(f"\n{' 零除错误！': -^37}")`

以下是一些具体的积极意义：

换行 (\n)：在控制台输出或日志文件中，错误信息在新的一行显示，这样不会与前文混淆，便于区分。
居中对齐 (-^37)：错误信息在37个字符宽的区域内居中显示，两边用连字符填充，这使得错误信息更加突出，易于识别。
视觉上的强调：通过居中和填充，错误信息在视觉上得到了强调，这对于快速识别问题尤为重要。

总的来说，自定义异常提示字符串使得异常处理更加高效和有用，它不仅有助于开发者调试程序，还能改善最终用户的体验。

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5、总结

总结：

最好不要让自己的代码裸奔，给她穿上try-except的甲衣，她才好无损在python的羽翼下欢乐舞蹈。

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