在所有的程序中,都会遇到异常,有些异常是代码编写的时候产生的,在前期过程中可能会直接导致程序无法运行。这一类的异常,在编写代码的时候,程序可以直接排查修改。但有些异常,是在程序运行过程中产生的,可能是与用户交互获取的数据无法识别,也或者是网络请求失败导致程序无法继续等等原因。为了防止程序崩溃,这一类的错误,就需要程序员在编写的时候提前考虑到并进行相应的异常处理。每一门语言基本都有自己相应的异常防御机制,python尤其如此,不仅给了错误调试语句,还提供了庞大的内置异常类,让我们可以精准的针对不同异常给出不同的处理方式。关于python中具体的异常分类信息,可以参照官方文档,地址如下:(在官方文档中,内置异常还包括了警告和异常层次,建议一起看一下)

中文地址:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/exceptions.html#concrete-exceptions

英文地址:https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#concrete-exceptions

在知道了具体的异常分类后,需要讨论的是预测有异常发生的时候,应该如何处理,python的异常防御相对十分简单,常用只有三条语句,并且在调试的时候无需全部使用。先看一个简单的调试语句:

try:
print(name) #打印变量name的值
except Exception:#如果有异常则输出告警 EXception可以捕获python中任意异常,它属于异常基类
print("Error !")
"""输出结果如下
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py
Error !
Process finished with exit code 0 """

 代码如上所示,是一个简单异常处理,代码模块为try-except。try的代码内容为业务模块,except 后接需要捕获的异常类型,上面的代码为了演示,直接使用了基类,在实际运用中我们常常需要捕获具体异常类,然后给出特定的处理方式,具体为在下一份代码中说明。except下属的代码为捕获异常后的处理模块。在简单演示了一个异常处理后,下面看一份稍微复杂的异常处理,同时会提到关于异常处理的另外两条语句

namlist = ['test1','test2']#定义一个数组,长度为2
try:
print (namlist[3])#在try的代码块尝试打印namlist[3] 很明显下标越界
except NameError as error:#尝试捕获NameError,并将其打印信息赋给error
#NameError的具体定义参见官方文档。下同
print("NameError:",error)#在except的代码块 打印捕获的异常信息
except IndexError as error:#在尝试捕获上一个异常之后,直接尝试捕获另一个异常。
print ("IndexError:",error)
except Exception as error:#再次尝试
print ("Exception:",error)
else:#else语句,此处的用法是接在exception后面。如果我们预测的异常一个都未捕获到,则执行该语句的代码模块
#在本段代码中,这个语句是不可能执行的,因为尝试捕获了Exception异常类。仅仅是说明使用方法
print("如果你一个也没抓到,那我归你好啦")
finally:#finally语句,接在异常防御的最后,可以跳过else直接使用。不管有没有捕获异常,他的下属代码段都会执行
print("不管你抓没抓到,我都在喔")
"""输出结果如下
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py
IndexError: list index out of range
不管你抓没抓到,我都在喔
Process finished with exit code 0

  从上面的输出信息可以看到,我们捕获到了一个IndexError,并且程序最终执行了finally的代码模块。以上基本就是python的常规异常处理了。除了不可控的异常出现之外,有些代码需要特定的运行条件,那么,我们可以认为抛出异常。python中抛异常的方式有两种,断言,或者raise语句。其中,断言需要判定条件,而raise是直接后接需要抛出的异常类型。二者应用场合在我的理解中略有分别,断言常常使用于根据条件成立来决定抛异常的与否。例如,一个变量初始值为空,在程序运行到一半它从网络获取数据,如果没有数据,那么,程序无法执行。就可以使用断言来判定变量是否为空,如果为空,则直接抛异常,并给出告警。当然,raise可以实现同样功能,不过它需要一个if判别。因此,在代码使用上来讲,断言更为简洁,并且它也能被exception捕获。我们首先来看下断言机制:

num1 = 1 #定义俩变量
num2 = 1
"""断言关键字使用,后接判定条件,如果条件成立,则无异常。不成立,抛异常。
用","分割,后接给出的告警信息。告警信息也可以省略"""
assert num1 + num2 == 3, "脑子是个好东西,我希望你有一个。好好计算!"
print("对啦")
"""输出结果
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py
Traceback (most recent call last):
File "/Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py", line 20, in <module>
assert num1 + num2 == 3, "脑子是个好东西,我希望你有一个。好好计算!"
AssertionError: 脑子是个好东西,我希望你有一个。好好计算!
Process finished with exit code 1"""
#####断言异常捕获测试########
num1 = 1
num2 = 1
try:
assert num1 + num2 == 3, "脑子是个好东西,我希望你有一个。好好计算!"
except AssertionError as error:
print(error)
"""输出结果
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py
脑子是个好东西,我希望你有一个。好好计算!
Process finished with exit code 0"""
#可以看到打印信息为我们定义的告警信息

  如上,代码给的条件是明显不成立的,所以程序输出了异常。使用上来讲,断言的语句用于已知的条件调试相对简洁。上面的代码异常属于计算错误,并且告警信息属于自定义。但有些异常时python定义的异常类里面存在的,为了方便快捷,我们可以直接抛出,无需定义异常信息,这时就需要raise来解决了。简单代码如下:

raise NameError("name error!")#抛出一个NameError异常,可以给一个打印信息,也可以不给
#常规自定义具体异常信息应该尽量抛Exception类 这里仅做其他类示范。
print("然而并没有错误!")#抛出异常后尝试打印点神马
"""输出结果
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py
Traceback (most recent call last):
File "/Users/penglong/Documents/python/s10/day4/异常处理.py", line 31, in <module>
raise NameError
NameError: name error!#如果没给参数,则没有具体错误信息
Process finished with exit code 1"""  

  如上,raise可以直接抛出python自带的异常类,一看就知道哪里出了错误,所以如果不需要条件判定的是自定义异常信息,尽量抛Exception类。这样不至于混淆异常信息。以上代码都立足于功能示范,在实际使用中,一旦抛出异常,程序就会崩溃。所以常规的抛异常大多用于代码调试。如果是为了预防未知信息,抛异常应该出现try--except语句的try下属代码模块,然后用except捕获,再给出相应的解决方案。

以上是python的常见异常处理机制,python的异常类繁多,基本可以满足日常需要。对于异常的文章,大部分会讨论到自定义异常,但我尚未遇到需要自定义异常的情况,往往简单的自定义告警信息等需求都能用内置来直接更改。当然,很多测试场景确实需要更为精确的异常信息,那么可能需要自己重新创建一个异常类模块,在本文暂不讨论。值得一提的是,很多模块可以在python的开源论坛上可以找到,如果确实需要,不妨先去找一下。

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