Python学习之错误调试和测试

在程序运行过程中,总会遇到各种各样的错误,Python内置了一套异常处理机制,来帮助我们进行错误处理。

错误处理

在程序运行的过程中,如果发生了错误,可以事先约定返回一个错误代码,这样,就可以知道是否有错,以及出错的原因。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回-1。

用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错,所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制,Python也不例外。

try

当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用try来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即except语句块,执行完except后,如果有finally语句块,则执行finally语句块,至此,执行完毕。

Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”。

调用栈

如果错误没有被捕获,它就会一直往上抛,最后被Python解释器捕获,打印一个错误信息,然后程序退出。来看看err.py:

执行,结果如下:

我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。

记录错误

如果不捕获错误,自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈,但程序也被结束了。既然我们能捕获错误,就可以把错误堆栈打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去。

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息:

执行上述模块:

抛出错误

因为错误是class,捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此,错误并不是凭空产生的,而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误,我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误,首先根据需要,可以定义一个错误的class,选择好继承关系,然后,用raise语句抛出一个错误的实例:

执行,可以最后跟踪到我们自己定义的错误:

最后,我们来看另一种错误处理的方式:

在bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个ValueError!后,又把错误通过raise语句抛出去了,这不有病么?

其实这种错误处理方式不但没病,而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下,便于后续追踪。但是,由于当前函数不知道应该怎么处理该错误,所以,最恰当的方式是继续往上抛,让顶层调用者去处理。好比一个员工处理不了一个问题时,就把问题抛给他的老板,如果他的老板也处理不了,就一直往上抛,最终会抛给CEO去处理。

raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。此外,在except中raise一个Error,还可以把一种类型的错误转化成另一种类型:

调试

程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug。

print()

用print()把可能有问题的变量打印出来看看。

断言

assert的意思是,表达式n != 0应该是True,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。

如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError。

logging

logging允许你指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别,当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debug和info就不起作用了。这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging的另一个好处是通过简单的配置,一条语句可以同时输出到不同的地方,比如console和文件。

pdb

Python的调试器pdb,让程序以单步方式运行,可以随时查看运行状态。我们先准备好程序:

然后启动:

以参数-m pdb启动后,pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码:

输入命令n可以单步执行代码。

pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb,但是不需要单步执行,我们只需要import pdb,然后,在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点:

运行代码,程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境,可以用命令p查看变量,或者用命令c继续运行。

IDE

目前比较好的Python IDE有:

isual Studio Code:code.visualstudio.com/,需要安装Python插件。

PyCharm:

另外,Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

单元测试

单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。

文档测试

如果你经常阅读Python的官方文档,可以看到很多文档都有示例代码。

可以把这些示例代码在Python的交互式环境下输入并执行,结果与文档中的示例代码显示的一致。

这些代码与其他说明可以写在注释中,然后,由一些工具来自动生成文档。

如果有任何疑问,欢迎添加qq群测试入门到大神 755431660 共同学习~

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180620A126I400?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券