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Python异常处理详解

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Python异常处理详解

在shell脚本中,常用if来判断程序的某个部分是否可能会出错,并在if的分支中做出对应的处理,从而让程序更具健壮性。if判断是异常处理的一种方式,所有语言都通用。对于特性完整的编程语言来说,都有专门的异常处理机制,有些语言用起来可能会很复杂,要求一堆堆的,有些语言则非常简洁,用起来非常通畅。

入门示例

异常处理:try/except

对于索引查找的操作,在索引越界搜索的时候会报错。例如:

>>> s="long"
>>> s[4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: string index out of range

所报的错误是IndexError。如果将索引查找放在一个函数里:

>>> def fetcher(obj,index):
...     return obj[index]

那么调用函数的时候,如果里面的索引越界了,异常将汇报到函数调用者。

>>> fetcher(s,3)
'g'

>>> fetcher(s,4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in fetcher
IndexError: string index out of range

可以使用try/except来捕获异常。作为入门示例,下面是简单版的格式:

try:
    statement1
    ...
    statementN
except <ERRORTYPE>:
    ...statementS...

例如,try中是要监视正确执行与否的语句,ERRORTYPE是要监视的错误类型。

  • 只要try中的任何一条语句抛出了错误,try中该异常语句后面的语句都不会再执行;
  • 如果抛出的错误正好是except所监视的错误类型,就会执行statementS部分的语句;
  • 如果异常正好被except捕获(匹配)到了,程序在执行完statementS后会继续执行下去,如果没有捕获到,程序将终止;
    • 换句话说,except捕获到错误后,相当于处理了这个错误,程序不会因为已经被处理过的错误而停止

例如捕获上面的函数调用:

def fetcher(obj, index):
    return obj[index]

s = "long"
try:
    print(fetcher(s, 3) * 4)
    print(fetcher(s, 4) * 4)
except IndexError:
    print("something wrong")

print("after Exception, Continue")

输出结果:

gggg
something wrong
after Exception, Continue

因为上面的fetcher(s, 4)会抛出异常,且正好匹配except监视的异常类型,所以输出something wrong,异常被处理之后,程序继续执行,即try/except后面的print()。

异常处理:try/finally

finally是try之后一定会执行的语句段落。可以结合except一起使用。

try:
    statement1
    ...
    statementN
finally:
    ...statementF...
try:
    statement1
    ...
    statementN
except <ERRORTYPE>:
    ...statementS...
finally:
    ...statementF...

不论try中的语句是否出现异常,不论except是否捕获到对应的异常,finally都会执行:

  • 如果异常没有被捕获,则在执行finally之后程序退出
  • 如果异常被except捕获,则执行完except的语句之后执行finally的语句,然后程序继续运行下去

一般来说,finally中都会用来做程序善后清理工作。

例如:

def fetcher(obj, index):
    return obj[index]

s = "long"
try:
    print(fetcher(s, 3) * 4)
    print(fetcher(s, 4) * 4)
except IndexError:
    print("something wrong")
finally:
    print("in finally")

print("after Exception, Continue")

输出:

gggg
something wrong
in finally
after Exception, Continue

如果把except那段代码删掉,得到的结果将是:

gggg
in finally      # 输出了finally的内容
Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 8, in <module>
    print(fetcher(s, 4) * 4)
  File "g:/pycode/list.py", line 2, in fetcher
    return obj[index]
IndexError: string index out of range

产生异常:raise和assert

使用raise或assert可以主动生成异常情况。其中raise可以直接抛出某个异常,assert需要通过布尔值来判断,然后再抛出给定的错误。

例如,在函数里做个没什么用的的判断,用来演示raise:

def fetcher(obj, index):
    if index >= len(obj):
        raise IndexError
    return obj[index]

这和直接索引越界是以一样的。上面raise抛出的异常IndexError是一个内置异常,可以直接引用这些内置异常。稍后会演示如何自定义自己的异常。

抛出异常后,就可以按照前面介绍的try来处理异常。

assert是一种断言,在计算机语言中表示:如果断言条件为真就跳过,如果为假就抛出异常信息。它可以自定义异常信息。

例如:

def fetcher(obj, index):
    assert index < len(obj),  "one exception"
    return obj[index]

很多时候会直接在assert中使用False、True的布尔值进行程序的调试。

assert True, "assert not hit"
assert False, "assert hit"

自定义异常

python中的异常是通过类来定义的,而且所有的异常类都继承自Exception类,而Exception又继承自BaseException(这个类不能直接作为其它异常类的父类)。所以自定义异常的时候,也要继承Exception,当然,继承某个中间异常类也可以。

例如,定义索引越界的异常类,注意这个类中直接pass,但因为继承了Exception,它仍然会有异常信息。

class MyIndexError(Exception):
    pass

例如,判断字母是否是大写,如果是,就抛异常:

def fetcher(obj,index):
    if index >= len(obj):
        raise MyIndexError
    return obj[index]

测试一下:

s = "long"

print(fetcher(s, 3) * 4)
print(fetcher(s, 4) * 4)

结果:

gggg
Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 12, in <module>
    print(fetcher(s, 4) * 4)
  File "g:/pycode/list.py", line 6, in fetcher
    raise MyIndexError
__main__.MyIndexError

需要注意,因为异常类都继承字Exception,except监视Exception异常的时候,也会匹配其它的异常。更标准地说,监视异常父类,也会捕获到这个类的子类异常

如何看抛出的异常

看异常信息是最基本的能力。例如,下面的这段代码会报除0错误:

def a(x, y):
    return x/y

def b(x):
    print(a(x, 0))

b(1)

执行时,报错信息如下:

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 7, in <module>
    b(1)
  File "g:/pycode/list.py", line 5, in b
    print(a(x, 0))
  File "g:/pycode/list.py", line 2, in a
    return x/y
ZeroDivisionError: division by zero

这个堆栈跟踪信息中已经明确说明了(most recent call last),说明最近产生异常的调用在最上面,也就是第7行。上面的整个过程是这样的:第7行出错,它是因为第5行的代码引起的,而第5行之所以错是第2行的源代码引起的。

所以,从最底部可以看到最终是因为什么而抛出异常,从最顶部可以看到是执行到哪一句出错。

深入异常处理

try/except/else/finally

try:
    <statements>
except <name1>:           # 捕获到名为name1的异常
    <statements>
except (name2, name3):    # 捕获到name2或name3任一异常
    <statements>
except <name4> as <data>: # 捕获name4异常,并获取异常的示例
    <statements>
except:                   # 以上异常都不匹配时
    <statements>
else:                     # 没有产生异常时
    <statements>
finally:                  # 一定会执行的
    <statements>

注意,当抛出的异常无法被匹配时,将归类于空的except:,但这是很危险的行为,因为很多时候的异常是必然的,比如某些退出操作、内存不足、Ctrl+C等等,而这些都会被捕获。与之大致等价的是捕获异常类的"伪"祖先类Exception,即except Exception:,它和空异常匹配类似,但能解决不少不应该匹配的异常。但使用Exception依然是危险的,能不用尽量不用。

如果一个异常既能被name1匹配,又能被name2匹配,则先匹配到的处理这个异常。

通过as关键字可以将except捕获到的异常对象赋值给data变量。用法稍后会解释,现在需要知道的是,在python 3.x中,变量data只在当前的except块范围内有效,出了范围就会被回收。如果想要保留异常对象,可以将data赋值给一个变量。例如下面的b在出了try范围都有效,但是a在这个except之后就无效了。

except Exception as a:
    print(a)
    b=a

通过else分句可以知道,这段try代码中没有出现任何异常。否则就不会执行到else分句。

raise

raise用于手动触发一个异常。而每一种异常都是一个异常类,所以触发实际上是触发一个异常类的实例对象。

raise <instance>  # 直接触发一个异常类的对象
raise <class>     # 构建此处所给类的一个异常对象并触发
raise             # 触发最近触发的异常
raise <2> from <1>  # 将<1>的异常附加在<2>上

其中第二种形式,raise会根据给定类不传递任何参数地自动构建一个异常对象,并触发这个异常对象。第三种直接触发最近触发的异常对象,这在传播异常的时候很有用。

例如,下面两种方式实际上是等价的,只不过第一种方式传递的是类,raise会隐式地自动创建这个异常类的实例对象。

raise IndexError
raise IndexError()

可以为异常类构建实例时指定点参数信息,这些参数会保存到名为args的元组。例如:

try:
    raise IndexError("something wrong")
except Exception as E:
    print(E.args)

输出:

('something wrong',)

不仅如此,只要是异常类或异常对象,不管它们的存在形式如何,都可以放在raise中。例如:

err = IndexErro()
raise err

errs = [IndexError, TypeError]
raise errs[0]

对于第三种raise形式,它主要用来传播异常,一般用在except代码段中。例如:

try:
    raise IndexError("aaaaa")
except IndexError:
    print("something wrong")
    raise

因为异常被except捕获后,就表示这个异常已经处理过了,程序会跳转到finally或整个try块的尾部继续执行下去。但是如果不想让程序继续执行,而是仅仅只是想知道发生了这个异常,并做一番处理,然后继续向上触发异常。这就是异常传播。

因为实际触发的异常都是类的实例对象,所以它有属性。而且,可以通过在except中使用as来将对象赋值给变量:

try:
    1/0
except Exception as a:
    print(a)

变量a在出了except的范围就失效,所以可以将它保留给一个不会失效的变量:

try:
    1/0
except Exception as a:
    print(a)
    b=a

print(b)

如果在一个except中触发了另一个异常,会造成异常链

try:
    1/0
except Exception as E:
    raise TypeError('Bad')

将会报告两个异常,并提示处理异常E的时候,触发了另一个异常TypeError。

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 2, in <module>
    1/0
ZeroDivisionError: division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 4, in <module>
    raise TypeError('Bad')
TypeError: Bad

使用from关键字,可以让关系更加明确。

try:
    1/0
except Exception as E:
    raise TypeError('Bad') from E

下面是错误报告:

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 2, in <module>
    1/0
ZeroDivisionError: division by zero

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 4, in <module>
    raise TypeError('Bad') from E
TypeError: Bad

实际上,使用from关键字的时候,会将E的异常对象附加到TypeError的__cause__属性上。

但无论如何,这里都触发了多个异常。在python 3.3版本,可以使用from None的方式来掩盖异常的来源,也就是禁止输出异常E,停止异常链:

try:
    1/0
except Exception as E:
    raise TypeError('Bad') from None

错误报告如下:

Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 4, in <module>
    raise TypeError('Bad') from None
TypeError: Bad

可见,异常信息中少了很多内容。

assert

assert断言常用于调试。用法如下:

assert test, data

它实际上等价于是条件判断的raise。它等价于下面的方式:

if __debug__:
    if not test:
        raise AssertionError(data)

如果条件test的测试为真,就跳过,否则就抛出异常。这个异常是通过AssertionError类构造的,构造异常对象的参数是data。data会放进名为args的元组属性中。

try:
    assert False,"something wrong"
except Exception as E:
    print(E.args)

同样,assert产生的是名为AssertionError的异常,如果不捕获这个AssertionError异常,程序将会终止。

除了调试,assert还偶尔用来判断必要的条件,不满足条件就异常,以便让程序更加健壮。例如:

def f(x):
    assert x >= 0, "x must great or equal than 0"
    return x ** 2

print(f(2))
print(f(0))
print(f(-2))   # 触发AssertionError异常

需要注意的是,写assert的测试条件时,测试结果为假才触发异常。所以,应该以if not true的角度去考虑条件,或者以unless的角度考虑。或者说,后面触发的异常信息,和测试条件应该是正相关的,例如示例中异常信息的说法是x必须大于等于0,和测试条件x >= 0是正相关的。

assert还常用于父类方法的某些方法中,这些方法要求子类必须重写父类的方法。于是:

class cls:
    ...
    def f(self):
        assert False, "you must override method: f"

此外,assert不应该用来触发那些python早已经定义好的异常。例如索引越界、类型错误等等。这些python已经定义好的异常,我们再去用AssertionError触发,这是完全多余的。例如:

def f(obj,index):
    assert index > len(obj), "IndexError"
    return obj[index]

sys.exc_info()

该函数用来收集正在处理的异常的信息。

它返回一个包含3个值的元组(type, value, traceback),它们是当前正在处理的异常的信息。如果没有正在处理的异常,则返回3个None组成的元组。

其中:

  • type表示正在处理的异常类
  • value表示正在处理的异常实例
  • traceback表示一个栈空间的回调对象(参考官方手册traceback object)

看一个示例即可知道。

class General(Exception):pass

def raise0():
    x = General()
    raise x

try:
    raise0()
except Exception:
    import sys
    print(sys.exc_info())

执行结果:

(<class '__main__.General'>, General(), <traceback object at 0x0388F2B0>)

结果很明显,第一个返回值是异常类General,第二个返回值是抛出的异常类的实例对象,第三个返回值是traceback对象。

实际上,当需要获取当前处理的异常类时,还可以通过异常对象的__class__来获取,因为异常对象可以在except/as中赋值给变量:

class General(Exception):pass

def raise0():
    x = General()
    raise x

try:
    raise0()
except Exception as E:
    import sys
    print(sys.exc_info()[0])
    print(E.__class__)

它们的的结果是完全一样的:

<class '__main__.General'>
<class '__main__.General'>

什么时候要获取异常类的信息?当except所监视的异常类比较大范围,同时又想知道具体的异常类。比如,except:except Exception:这两种监视的异常范围都非常大,前者会监视BaseException,也就是python的所有异常,后者监视的是Exception,也就是python的所有普通的异常。正因为监视范围太大,导致不知道具体是抛出的是哪个异常。

区分异常和错误

错误都是异常,但异常并不一定都是错误

很常见的,文件结尾的EOF在各种语言中它都定义为异常,是异常就能被触发捕获,但在逻辑上却不认为它是错误。

除此之外,还有操作系统的异常,比如sys.exit()引发的SystemeExit异常,ctrl+c引发的的中断异常KeyboardInterrupt都属于异常,但它们和普通的异常不一样。而且python中的普通异常都继承字Exception类,但SystemExit却并非它的子类,而是BaseException的子类。所以能通过空的except:捕获到它,却不能通过except Exception:来捕获。

异常类的继承

所有异常类都继承自Exception,要编写自定义的异常时,要么直接继承该类,要么继承该类的某个子类。

例如,下面定义三个异常类,General类继承Exception,另外两个继承General类,表示这两个是特定的、更具体的异常类。

class General(Exception):pass
class Specific1(General): pass
class Specific2(General): pass

def raise0():
    x = General()
    raise x

def raise1():
    x = Specific1()
    raise x

def raise2():
    x = Specific2()
    raise x

测试下:

for func in (raise0, raise1, raise2):
    try:
        func()
    except General as E:
        import sys
        print("caught: ", E.__class__)

执行结果:

caught:  <class '__main__.General'>
caught:  <class '__main__.Specific1'>
caught:  <class '__main__.Specific2'>

前面说过,except监视父类异常的时候,也会捕获该类的子类异常。正如这里监视的是Gereral类,但触发了Specific子类异常也会被捕获。

异常类的嵌套

这是非常常见的陷阱。有两种异常嵌套的方式:try的嵌套;代码块的异常嵌套(比如函数嵌套)。无论是哪种嵌套模式,异常都只在最近(或者说是最内层)的代码块中被处理,但是finally块是所有try都会执行的。

第一种try的嵌套模式:

try:
    try:
        (1)
    except xxx:
        (2)
    finally:
        (3)
except yyy:
    ...
finally:
    (4)

如果在(1)处抛出了异常,无论yyy是否匹配这个异常,只要xxx能匹配这个异常,就会执行(2)。但(3)、(4)这两个finally都会执行。

第二种代码块嵌套,常见的是函数调用的嵌套,这种情况可能会比较隐式。例如:

def action2():
    print(1 + [])

def action1():
    try:
        action2()
    except TypeError:
        print('inner try')

try:
    action1()
except TypeError:
    print('outer try')

执行结果:

inner try

上面的action2()会抛出一个TypeError的异常。在action1()中用了try包围action2()的调用,于是action2()的异常汇报给action1()层,然后被捕获。

但是在最外面,使用try包围action1()的调用,看上去异常也会被捕获,但实际上并不会,因为在action2()中就已经通过except处理好了异常,而处理过的异常将不再是异常,不会再触发外层的异常,所以上面不会输出"outer try"。

except应该捕获哪些异常

在考虑异常捕获的时候,需要注意几点:

  1. except监视的范围别太大了
  2. except监视的范围别太小了
  3. 有些异常本就该让它中断程序的运行,不要去捕获它

第三点很容易理解,有些异常会导致程序无法进行后续的运行,改中断还是得中断。

对于第一点,可能常用的大范围异常监视就是下面两种方式:

except:
except Exception:

这两种方式监视的范围都太大了,比如有些不想处理的异常也会被它们监视到。更糟糕的可能是本该汇报给上层的异常,结果却被这种大范围捕获了。例如:

def func():
    try:
        ...
    except:
        ...

try:
    func()
except IndexErro:
    ...

本来是想在外层的try中明确捕获func触发的IndexError异常的,但是func()内却使用了空的except:,使得异常直接在这里被处理,外层的try永远也捕获不到任何该函数的异常。

关于第二点,不应该监视范围太小的异常。范围小,意味着监视的异常太过具体,太过细致,这种监视方式虽然精确,但却不利于维护。例如E1异常类有2个子异常类E2、E3,在代码中监视了E2、E3,但如果未来又添加了一个E1的子异常类E4,那么又得去改代码让它监视E4。如果代码是写给自己用的倒无所谓,但如果像通用模块一样交给别人用的,这意味着让别的模块使用者也去改代码。

自定义异常类

在前面设计异常类的时候,总是使用pass跳过类代码体。但却仍然能使用这个类作为异常类,因为它继承了Exception,在Exception中有相关代码可以输出异常信息。

前面说过,在构造异常类的时候可以传递参数,它们会放进异常实例对象的args属性中:

try:
    raise IndexError("something wrong")
except Exception as E:
    print(E.args)

try:
    assert False,"something wrong too"
except Exception as E:
    print(E.args)

I = IndexError('text')
print(I.args)

对于用户自定义的类,也一样如此:

class MyError(Exception):pass
try:
    raise MyError('something wrong')
except MyError as E:
    print(E.args)

不仅如此,虽然异常实例对象是一个对象,但如果直接输出实例对象,那么得到的结果将是给定的异常信息,只不过它不在元组中。

I = IndexError("index wrong")
print(I)      # 输出"index wrong"

很容易想到,这是因为Exception类中重写了__str__或者__repr__中的某一个或两个都重写了。

自定义异常输出

于是,自定义异常类的时候,也可以重写这两个中的一个,从而可以定制属于自己的异常类的输出信息。一般来说只重写__str__,因为Exception中也是重写该类,且它的优先级高于__repr__

例如下面自定义的异常类。当然,这个示例的效果非常简陋,但已足够说明问题。

class MyError(Exception):
    def __str__(self):
        return 'output this message for something wrong'

try:
    raise MyError("hahhaha")
except MyError as E:
    print(E)

输出结果:

output this message for something wrong

提供构造方法

自定义异常类的时候,可以重写构造方法__init__(),这样raise异常的时候,可以指定构造的数据。而且更进一步的,还可以重写__str__来自定义异常输出。

例如,格式化文件的程序中定义一个异常类,用来提示解析到哪个文件的哪一行出错。

class MyError(Exception):
    def __init__(self,line,file):
        self.line = line
        self.file = file
    def __str__(self):
        return "format failed: %s at %s" % (self.file, self.line)

def format():
    ...
    raise MyError(42, "a.json")
    ...

try:
    format()
except MyError as E:
    print(E)

提供异常类的其它方法

异常类既然是类,说明它可以像普通类一样拿来应用。比如添加其它类方法。

例如,可以将异常信息写入到文件中。只需提供一个向文件写入的方法,并在except的语句块中调用这个方法即可。

class MyError(Exception):
    def __init__(self, line, file):
        self.line = line
        self.file = file

    def logerr(self):
        with open('Error.log', 'a') as logfile:
            print(self, file=logfile)

    def __str__(self):
        return "format failed: %s at %s" % (self.file, self.line)

def format():
    raise MyError(42, "a.json")

try:
    format()
except MyError as E:
    E.logerr()

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写一个命令分发器初步要求 :程序员可以方便地注册函数到某一个命令, 用户输入命令时, 路由到注册的函数, 如果此命令没有对应的函数, 执行默认函数分析 :输入命令映射到一个函数, 并执行这个函数, 应该是cmd_tbl[cmd] = fn
2023-01-31

SpringBoot@ExceptionHandler与@ControllerAdvice异常处理详解

在SpringBoot应用的开发中,不管是对底层数据库操作,对业务层操作,还是对控制层操作,都会不可避免的遇到各种可预知的,不可预知的异常需要处理,如果每个处理过程都单独处理异常,那么系统的代码耦合度会很高,工作量大且不好统一,以后维护的工作量也很大
2022-11-13

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