Python异常处理大全（一）

Python编程语言已经被广泛应用于数据分析、深度学习以及网站搭建，虽然其相对来说较为易用，但在编程过程中难免会遇到各种异常或报错。本文将总结平时遇到的异常状况，并分别教大家如何一步步解决。

语法错误

我们将讨论的第一种错误是简单的语法错误。语法错误也称为“解析错误”。一般情况下，解析错误会阻止程序执行。例如：

在Python2中上面的代码可以顺利执行，但在Python3中会出现如下错误：

在这种情况下，没有执行任何代码。 Python 3无法将parse_errors.py识别为有效的Python代码，因此它不会执行任何操作。

让我们看另一个例子：

注意明显缺了一个 “:”，这将导致Python2和3中的语法错误：

另一个有趣的行为是当我们导入模块时发生语法错误：

在Python2中的运行结果：

这完全符合预期，因为语法在Python 2中都是有效的。但是在Python 3中运行它有点不同：

这次错误消息有点冗长。它有一个特殊的名字：Traceback。在我们深入研究Tracebacks之前，了解一下名为“Call Stack”的内容非常重要。

异常和Traceback

我们先看下面的代码（无错误）：

一旦定义了各种函数，标记的行将func3推送到调用堆栈，func3然后推送func2，func2推送func1。现在func1从调用堆栈弹出，因为它返回1到func2，然后弹出func2，因为它返回1到func3。

如果所有推送和弹出听起来让你感到困惑，请看一下Python调用堆栈的（Call Stack）相关解释。

现在让我们介绍一个错误：

如果您运行此代码，将引发异常：

这是如何运作的？它就像上面介绍的那样，func3，func2和func1被推送到调用堆栈。然后在func1中有一个运行时错误，因为它试图除以零。这引发了异常：Exception是一种特殊的Python对象，用于存储有关错误的信息。 Traceback是一条描述调用堆栈的消息，每个堆栈帧都会简要描述。

在某种程度上，异常可以被认为是一种特殊的返回。来看下面的代码：

调用func_a会得到一个正常的字符串，但调用func_b将引发异常并停止执行。并且这些print语句都不会被执行。

修复错误

读懂Traceback是相当简单的（即使错误本身并不总是很容易修复）。这是我们上面获得的Traceback：

Traceback的最后一部分描述了引发的实际异常。稍微向上移动，您会看到我们的脚本第2行的func1引发了异常。向上移动一些，你可以看到func2在脚本的第5行调用了func1，依此类推。

上面给出的例子非常简单。有时Traceback还不足以自行显示错误。在这种情况下，您有一些可以提供帮助的不同工具。

print：您可以打印出变量值等，以深入了解发生的情况。这通常称为“打印调试”。它快速而暴力，通常效果不错。如果您执行了打印调试，请在完成后删除打印语句

logging.debug：Python有一个特殊的日志记录模块，它比打印调试更加智能，并通常被认为比打印调试更好。如果你不知道如何使用日志模块，那么不要太担心，它不是严格必要的。但它相当不错，你可以自行在网上了解它。

Python还有一个内置调试器，您可以使用它逐行遍历代码。它允许您在程序运行时探索和交互程序，这非常有用。

还有一些Python库可以使Tracebacks提供更多异常信息。例如TBVaccine。

当然，预防错误的方法也有很多：

代码测试。我建议使用pytest，也可以偶尔使用doctest。

类型提示。在代码中使用类型提示可以完全消除整个错误类别。

把异常作为对象

Python中的所有东西都是一个对象，这也包括异常。当引发异常时，这意味着创建了Exception类的实例。由于Exception类实际上是一个类，因此它也可以有子类。

在这里，我们看到KeyError是Exception的子类：

请注意，我们不需要导入任何包执行上述代码的操作，一般情况下代码中发生的异常总是在内置的基本异常范围内。如果您要创建自己的Exception类，则需要在引用它们的任何地方导入它们（就像常规类一样）。

我们可以用IndexError做同样的事情：

到这里，我们简单介绍了一些异常，和部分异常处理的方法，后面我们会进行更复杂的异常及其处理方法的介绍。

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