
Python错误和异常小结
事先说明哦,这不是一篇关于Python异常的全面介绍的文章,这只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和小结性质的文章。什么?你还不知道什么是异常,额...
1.Python异常类
Python是面向对象语言,所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个,大家只要大致扫一眼,有个映像,等到编程的时候,相信大家肯定会不只一次跟他们照面(除非你不用Python了)。
2.捕获异常
Python完整的捕获异常的语句有点像:
额...是不是很复杂?当然,当我们要捕获异常的时候,并不是必须要按照上面那种格式完全写下来,我们可以丢掉else语句,或者finally语句;甚至不要exception语句,而保留finally语句。额,晕了?好吧,下面,我们就来一一说明啦。
2.1.try...except...语句
try_suite不消我说大家也知道,是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键,我们try捕获了代码段try_suite里的异常后,将交给except来处理。
try...except语句最简单的形式如下:
上面except子句不跟任何异常和异常参数,所以无论try捕获了任何异常,都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常,比如说,我们只想处理除零异常,如果其他异常出现,就让其抛出不做处理,该怎么办呢?这个时候,我们就要给except子句传入异常参数啦!那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类(请参考异常类那个表格),表示如果捕获到这类异常,就交给这个except子句来处理。比如:
举个例子:
看,我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常!那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢?有两种办法,一种是给一个except子句传入多个异常类参数,另外一种是写多个except子句,每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至,这两种用法可以混搭呢!下面我就来举个例子。
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091
4
上面的例子大家一看都懂,就不再解释了。只要大家明白,我们的except可以处理一种异常,多种异常,甚至所有异常就可以了。
大家可能注意到了,我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西?别着急,听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例(别告诉我你不知到什么是实例),包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说,如果你捕获了一个异常,你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如:
上面这个例子,我们捕获了除零异常,但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例,通过type就可以看出。
2.2try ... except...else语句
现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法,比如用于条件和循环。放到try语句中,其作用其实也差不多:就是当没有检测到异常的时候,则执行else语句。举个例子大家可能更明白些:
2.3 finally子句
finally子句是无论是否检测到异常,都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句,单独使用try...finally,也可以配合except等使用。
例如2.2的例子,如果出现其他异常,无法捕获,程序异常退出,那么文件 f 就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果,但是如果我们把f.close语句放到finally语句中,无论是否有异常,都会正常关闭这个文件,岂不是很 妙
大家看到了没,我们上面那个例子竟然用到了try,except,else,finally这四个子句!:-),是不是很有趣?到现在,你就基本上已经学会了如何在Python中捕获常规异常并处理之。
3.两个特殊的处理异常的简便方法
3.1断言(assert)
什么是断言,先看语法:
其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候,先判断表达式expression,如果表达式为真,则什么都不做;如果表达式不为真,则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。不懂?没关系,举例子!最实在!
我们可以看到,如果assert后面的表达式为真,则什么都不做,如果不为真,就会抛出AssertionErro异常,而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实,assert异常也可以被try块捕获:
3.2.上下文管理(with语句)
如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源(如文件,数据)的唯一分配,并在任务结束后释放它,那么你就有福了!这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来!语法如下:
是不是不明白?很正常,举个例子来!
上面这几行代码干了什么?
(1)打开文件/root/test.py
(2)将文件对象赋值给 f
(3)将文件所有行输出
(4)无论代码中是否出现异常,Python都会为我们关闭这个文件,我们不需要关心这些细节。
这下,是不是明白了,使用with语句来使用这些共享资源,我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句,只有支持上下文管理协议(context
management protocol)的对象才可以,那哪些对象支持该协议呢?如下表:
file
decimal.Context
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore
至于什么是上下文管理协议,如果你不只关心怎么用with,以及哪些对象可以使用with,那么我们就不比太关心这个问题:)
4.抛出异常(raise)
如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常,该怎么办呢?raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下:
第一个参数,SomeException必须是一个异常类,或异常类的实例
第二个参数是传递给SomeException的参数,必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。
第三个参数traceback很少用,主要是用来提供一个跟中记录对象(traceback)
下面我们就来举几个例子。
其实,我们最常用的还是,只传入第一个参数用来指出异常类型,最多再传入一个元组,用来给出说明信息。如上面第三个例子。
5.异常和sys模块
另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类,异常类的实例,跟中记录对象)
>>> try:
... 1/0
... except:
... import sys
... tuple = sys.exc_info()
...
>>> print tuple
(<type
'exceptions.ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('integer division
or modulo by zero',), <traceback object at 0x7f538a318b48>)
>>> for i in tuple:
... print i
...
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'> #异常类
integer division or modulo by zero #异常类的实例
<traceback object at 0x7f538a318b48> #跟踪记录对象
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29