前言

程序員的一生中，錯誤幾乎每天都在發(fā)生。在過去的一個時期, 錯誤要么對程序(可能還有機器)是致命的，要么產(chǎn)生一大堆無意義的輸出，無法被其他計算機或程序識別，連程序員自己也可能搞不懂它的意義。一旦出現(xiàn)錯誤，程序就會終止執(zhí)行，直到錯誤被修正，程序重新執(zhí)行。所以，人們需要一個”柔和”的處理錯誤的方法，而不是終止程序。同時，程序本身也在不斷發(fā)展，并不是每個錯誤都是致命的，即使錯誤發(fā)生，編譯器或是在執(zhí)行中的程序也可以提供更多更有用的診斷信息，幫助程序員盡快解決問題。然而，錯誤畢竟是錯誤，一般都是停止編譯或執(zhí)行后才能去解決它。一小段代碼只能讓程序終止執(zhí)行，也許還能打印出一些模糊的提示。當然，這一切都是在異常和異常處理出現(xiàn)之前的事了。

1. 錯誤

從軟件方面來說，錯誤是語法或是邏輯上的。語法錯誤指示軟件的結(jié)構(gòu)上有錯誤，導致不能被解釋器解釋或編譯器無法編譯。這些錯誤必須在程序執(zhí)行前糾正。當程序的語法正確后，剩下的就是邏輯錯誤了。邏輯錯誤可能是由于不完整或是不合法的輸入所致；在其他情況下，還可能是邏輯無法生成，計算，或是輸出結(jié)果需要的過程無法執(zhí)行。這些錯誤通常分別被稱為域錯誤和范圍錯誤。

當 Python 檢測到一個錯誤時，解釋器就會指出當前流已經(jīng)無法繼續(xù)執(zhí)行下去，這時候就出現(xiàn)了異常。

2. 異常

對異常的最好描述是: 它是因為程序出現(xiàn)了錯誤而在正?？刂屏饕酝獠扇〉男袨?。這個行為又分為兩個階段: 首先是引起異常發(fā)生的錯誤，然后是檢測(和采取可能的措施)階段。

第一個階段是在發(fā)生了一個異常條件(有時候也叫做例外的條件)后發(fā)生的。只要檢測到錯誤并且意識到異常條件，解釋器會引發(fā)一個異常。引發(fā)也可以叫做觸發(fā)或者生成，解釋器通過它通知當前控制流有錯誤發(fā)生。Python 也允許程序員自己引發(fā)異常，無論是 Python 解釋器還是程序員引發(fā)的，異常就是錯誤發(fā)生的信號，當前流將被打斷，用來處理這個錯誤并采取相應的操作，這就是第二階段。

對異常的處理發(fā)生在第二階段。異常引發(fā)后，可以調(diào)用很多不同的操作，可以是忽略錯誤(記錄錯誤但不采取任何措施, 采取補救措施后終止程序)，或是減輕問題的影響后設法繼續(xù)執(zhí)行程序。所有的這些操作都代表一種繼續(xù)，或是控制的分支，關(guān)鍵是程序員在錯誤發(fā)生時可以指示程序如何執(zhí)行。

類似 Python 這樣支持引發(fā)和處理異常(這更重要)的語言，可以讓開發(fā)人員可以在錯誤發(fā)生時更直接地控制它們。程序員不僅僅有了檢測錯誤的能力，還可以在它們發(fā)生時采取更可靠的補救措施。由于有了運行時管理錯誤的能力，應用程序的健壯性有了很大的提高。

異常和異常處理并不是什么新概念。它們同樣存在于 Ada，Modula-3，C++，Eiffel，以及 Java 中。異常的起源可以追溯到處理系統(tǒng)錯誤和硬件中斷這類異常的操作系統(tǒng)代碼。在 1965 年左右，PL/1 作為第一個支持異常的主要語言出現(xiàn)，而異常處理是作為一個它提供的軟件工具。和其他支持異常處理的語言類似，Python 采用了 “try/嘗試” 塊和 “catching/捕獲” 塊的概念，而且它在異常處理方面更有”紀律性”。我們可以為不同的異常創(chuàng)建不同的處理器，而不是盲目地創(chuàng)建一個”catch-all/捕獲所有”的代碼。

3. python中常見異常

NameError：嘗試訪問一個未聲明的變量

NameError表示我們訪問了一個沒有初始化的變量. 在 Python 解釋器的符號表沒有找到那個另人討厭的變量. 我們將在后面的兩章討論名稱空間, 現(xiàn)在大家可以認為它們是連接名字和對象的”地址簿”就可以了. 任何可訪問的變量必須在名稱空間里列出. 訪問變量需要由解釋器進行搜索, 如果請求的名字沒有在任何名稱空間里找到, 那么將會生成一個NameError異常.

ZeroDivisionError：除數(shù)為零

我們邊的例子使用的是整數(shù), 但事實上, 任何數(shù)值被零除都會導致一個ZeroDivisionError異常.

SyntaxError：Python 解釋器語法錯誤

SyntaxError 異常是唯一不是在運行時發(fā)生的異常.它代表 Python 代碼中有一個不正確的結(jié)構(gòu), 在它改正之前程序無法執(zhí)行. 這些錯誤一般都是在編譯時發(fā)生, Python 解釋器無法把你的腳本轉(zhuǎn)化為 Python 字節(jié)代碼. 當然這也可能是你導入一個有缺陷的模塊的時候.

IndexError：請求的索引超出序列范圍

IndexError在你嘗試使用一個超出范圍的值索引序列時引發(fā).

KeyError：請求一個不存在的字典關(guān)鍵字

映射對象, 例如字典, 是依靠關(guān)鍵字(keys)訪問數(shù)據(jù)值的. 如果使用錯誤的或是不存在的鍵請求字典就會引發(fā)一個KeyError異常.

IOError：輸入/輸出錯誤

類似嘗試打開一個不存在的磁盤文件一類的操作會引發(fā)一個操作系統(tǒng)輸入/輸出(I/O)錯誤. 任何類型的 I/O 錯誤都會引發(fā)IOError異常.

AttributeError：嘗試訪問未知的對象屬性

我們在 myInst.hp 儲存了一個值, 也就是實例 myInst 的 hp 屬性. 屬性被定義后, 我們可以使用熟悉的點/屬性操作符訪問它, 但如果是沒有定義屬性, 例如我們訪問 hq 屬性, 將導致一個AttributeError異常.

4. 檢測和處理異常

異常可以通過try語句來檢測。任何在try語句塊里的代碼都會被監(jiān)測，檢查有無異常發(fā)生。

try語句有兩種主要形式:try-except和try-finally. 這兩個語句是互斥的, 也就是說你只 能 使 用 其 中 的 一 種 . 一 個try語 句 可 以 對 應 一 個 或 多 個except子 句 , 但 只 能 對 應 一 個finally子句, 或是一個try-except-finally復合語句.

你可以使用try-except語句檢測和處理異常. 你也可以添加一個可選的else子句處理沒有探測到異常的時執(zhí)行的代碼. 而try-finally只允許檢測異常并做一些必要的清除工作(無論發(fā)生錯誤與否), 沒有任何異常處理設施. 正如你想像的, 復合語句兩者都可以做到.

try-except 語句

最 常 見 的try-except語 句 語 法 如 下 所 示，它 由try塊 和except塊 (try_suite 和 except_suite )組成，也可以有一個可選的錯誤原因。

帶有多個 except 的 try 語句

這種格式的 except 語句指定檢測名為 Exception 的異常. 你可以把多個 except 語句連接在一起, 處理一個 try 塊中可能發(fā)生的多種異常, 如下所示:

處理多個異常的 except 語句

我們還可以在一個 except 子句里處理多個異常，前提只是它們被放入一個元組里 , 如下：

Note:try語句塊中異常發(fā)生點后的剩余語句永遠不會到達(所以也永遠不會執(zhí)行)。一旦一個異常被引發(fā)，就必須決定控制流下一步到達的位置。剩余代碼將被忽略，解釋器將搜索處理器，一旦找到,就開始執(zhí)行處理器中的代碼。

如果沒有找到合適的處理器，那么異常就向上移交給調(diào)用者去處理，這意味著堆?？蚣芰⒓椿氐街暗哪莻€。如果在上層調(diào)用者也沒找到對應處理器，該異常會繼續(xù)被向上移交，直到找到合適處理器。如果到達最頂層仍然沒有找到對應處理器，那么就認為這個異常是未處理的，Python 解釋器會顯示出跟蹤返回消息，然后退出。

Python 提供給程序員的try-except語句是為了更好地跟蹤潛在的錯誤并在代碼里準備好處理異常的邏輯，這樣的機制在其他語言(例如 C ) 是很難實現(xiàn)的，它的目的是減少程序出錯的次數(shù)并在出錯后仍能保證程序正常執(zhí)行。作為一種工具而言，只有正確得當?shù)厥褂盟?，才能使其發(fā)揮作用。

避免把大片的代碼裝入try-except中然后使用pass忽略掉錯誤，你可以捕獲特定的異常并忽略它們，或是捕獲所有異常并采取特定的動作。不要捕獲所有異常，然后忽略掉它們。

異常參數(shù)

異常也可以有參數(shù)，異常引發(fā)后它會被傳遞給異常處理器。當異常被引發(fā)后參數(shù)是作為附加幫助信息傳遞給異常處理器的。雖然異常原因是可選的，但標準內(nèi)建異常提供至少一個參數(shù)，指示異常原因的一個字符串。

異常的參數(shù)可以在處理器里忽略，但 Python 提供了保存這個值的語法，我們已經(jīng)在上邊接觸到相關(guān)內(nèi)容：要想訪問提供的異常原因，你必須保留一個變量來保存這個參數(shù)。把這個參數(shù)放在except語句后，接在要處理的異常后面。

reason 將會是一個包含來自導致異常的代碼的診斷信息的類實例。異常參數(shù)自身會組成一個元組，并存儲為類實例 ( 異 常 類 的 實 例 ) 的 屬 性 。上 邊 的 第 一 種 用 法 中，reason 將 會 是 一 個Exception類的實例。

else 子句

我們已經(jīng)看過else語句段配合其他的 Python 語句，比如條件和循環(huán)。至于try-except語句段，它的功能和你所見過的其他else沒有太多的不同：在try范圍中沒有異常被檢測到時，執(zhí)行else子句。

在else范圍中的任何代碼運行前，try范圍中的所有代碼必須完全成功(也就是，結(jié)束前沒有引發(fā)異常)。

finally 子句

finally子句是無論異常是否發(fā)生，是否捕捉都會執(zhí)行的一段代碼。你可以將finally僅僅配合try一起使用，也可以和try-except(else 也是可選的)一起使用，也可以使用獨立的try-finally。

當然，無論如何，你都可以有不止一個的except子句，但最少有一個except語句，而else和finally都是可選的。A，B，C 和 D 是程序(代碼塊)。程序會按預期的順序執(zhí)行。(注意：可能的順序是A-C-D[正常] 或 A-B-D[異常])。無論異常發(fā)生在 A，B，和/或 C 都將執(zhí)行finally塊。

另一種使用finally的方式是finally單獨和try連用。這個try-finally語句和try-except區(qū)別在于它不是用來捕捉異常的。作為替代，它常常用來維持一致的行為而無論異常是否發(fā)生。我們得知無論try中是否有異常觸發(fā)，finally代碼段都會被執(zhí)行。

try-except-else-finally語句

無論你選擇什么語法，你至少要有一個except子句，而else和finally都是可選的。

with語句

with語句的目的在于從流程圖中把try，except和finally關(guān)鍵字和資源分配釋放相關(guān)代碼統(tǒng)統(tǒng)去掉，而不是像try-except-finally那樣僅僅簡化代碼使之易用。with語法的基本用法看上去如下:

這段代碼試圖打開一個文件，如果一切正常，把文件對象賦值給 f。然后，用迭代器遍歷文件中的每一行，當完成時，關(guān)閉文件。無論在這一段代碼的開始，中間，還是結(jié)束時發(fā)生異常，都會執(zhí)行清理的代碼，此外文件仍會被自動的關(guān)閉。

5. 觸發(fā)異常

raise語句

raise語句對所支持是參數(shù)十分靈活,對應到語法上就是支持許多不同的格式.rasie 一般的用法是:

第一個參數(shù),SomeExcpetion,是觸發(fā)異常的名字.如果有,它必須是一個字符串,類或?qū)嵗?詳見下文).如果有其他參數(shù)(arg 或 traceback),就必須提供 SomeExcpetion.

第二個符號為可選的 args(比如參數(shù),值),來傳給異常.這可以是一個單獨的對象也可以是一個對象的元組.當異常發(fā)生時,異常的參數(shù)總是作為一個元組傳入.如果 args 原本就是元組,那么就將其傳給異常去處理;如果 args 是一個單獨的對象,就生成只有一個元素的元組(就是單元素元組).大多數(shù)情況下,單一的字符串用來指示錯誤的原因.如果傳的是元組,通常的組成是一個錯誤字符串,一個錯誤編號,可能還有一個錯誤的地址,比如文件,等等.

最后一項參數(shù),traceback,同樣是可選的(實際上很少用它),如果有的話,則是當異常觸發(fā)時新生成的一個用于異常-正?；?exception—normally)的追蹤(traceback)對象.當你想重新引發(fā)異常時,第三個參數(shù)很有用(可以用來區(qū)分先前和當前的位置).如果沒有這個參數(shù),就填寫 None.

6. 斷言語句

斷言語句等價于這樣的 Python 表達式,如果斷言成功不采取任何措施(類似語句),否則觸發(fā)AssertionError(斷言錯誤)的異常.assert 的語法如下: