本篇主要讲两方面,错误和异常以及模块。在编程时遇见错误信息在所难免,Python中会也有很多种错误信息,常见的两种就是语法错误和逻辑错误,逻辑错误的种类有很多,占据了异常中大部分位置,下面就开始介绍一下这两个概念的相关知识。
错误和异常
语法错误
语法错误英文表示为SyntaxError,后面会跟着一些关于错误的解释信息,方便你查找语句中的bug,如下:
In [5]: print('naitangmao)
File "", line 1
print('naitangmao)
^
SyntaxError: EOL while scanning string literal
语法错误顾名思义就是你的代码语句写错了,比如上面这个语句的错误就是少了一个引号。发生错误后,解释器会给出文件的名字和错误行号,以及在错误行下面有一个"^",这个提示你代码出错的位置,一般会位于箭头前面,这些提示会便于编写者尽快找出错误。
异常
有的时候一行代码在语法上可能没有什么错误,但是执行的时候解释器也会报红,这种错误信息可以称为异常,和语法错误相比,异常的种类更多也更加常见。
举两个简单的例子:
In [6]: print(1/0)
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionErrorTraceback (most recent call last)
in
----> 1 print(1/0)ZeroDivisionError: division by zero
【Python错误、异常和模块】都知道0是不能作为分母出现的,所以Python就会给出一个ZeroDivisionError,并提醒你这是一个零除错误。
In [9]: 1+'1'
---------------------------------------------------------------------------
TypeErrorTraceback (most recent call last)
in
----> 1 1+'1'TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
整形与字符串之间不存在加法运算,解释器分析出后会给出一个TypeError,这是一个类型错误,并且在后面给出错误的解释。
异常处理
对于Python解释器而言,如果一段程序中某个部分出现了异常,那么其后面的代码将不会被运行,但Python中有方法可以对异常进行处理,让异常不报红,进而帮助整个程序完成运行,这种行为称作捕获异常,以try ... except语句组合实现。
In [11]: a = 1;
b = '2'
In [12]: try:
...:print(a+b)
...: except TypeError:
...:print('类型错误!')
类型错误!
捕获异常实现的过程:
- 1.执行try和except关键字之间的部分
- 2.如果没有异常发生,except子句在try语句执行完毕后就被忽略了。
- 3.如果在 try 子句执行过程中发生了异常,那么该子句其余的部分就会被忽略。如果异常匹配于except关键字后面指定的异常类型,就执行对应的except子句。然后继续执行try/except语句之后的代码。
- 4.如果发生了一个异常,在except子句中没有与之匹配的分支,它就会传递到上一级try语句中。如果最终仍找不到对应的处理语句,它就成为一个未处理异常,终止程序运行,显示提示信息。
In [15]: try:
...:print(a+b)
...: except Exception as e:
...:print(e)
unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
抛出异常
利用raise语句可以主动抛出一个异常,但抛出的异常必须是要继承于Exception的异常类或者异常示例。
In [16]: raise NameError('naitangmao')
---------------------------------------------------------------------------
NameErrorTraceback (most recent call last)
in
----> 1 raise NameError('naitangmao')NameError: naitangmao
除此上面介绍之外,用户还可以根据自己的需求自己定义异常,不再过多介绍,建议掌握的部分是每种异常出现的原因以及异常处理的方法。
模块 第二部分就是模块,我们有时可能会在不同文件之间利用同一个函数,笨一点的做法就是copy来copy去,Python提供了一个机制可以在将一个文件中的内容导入另一个文件中使用,这样的文件就可以称为模块,需要注意的是并不是任何一个文件都可以当做模块,而必须是包含Python定义和声明的文件。
举一个简单的小例子帮助理解上面这段话,首先可以创建一个odd_num.py文件,然后这个文件中只有一个函数,功能是实现过滤掉一个范围内的偶数:
In [18]: def odd(n):
...:result = []
...:for i in range(n):
...:if i % 2 != 0:
...:result.append(i)
...:return result
然后我们可以在另一个文件中导入这个模块,如果我们想使用这个函数的话,就可以通过模块名.函数名的方法调用该函数,如下:
In [20]: import odd_num
In [21]: odd_num.odd(20)
Out[21]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
如果你只想用一个模块中的某个子模块,那么在导入时就可以指明需要导入的部分,这样子模块就可以单独使用,不必在以模块名.函数名的形式:
In [22]: from odd_num import odd
In [23]: odd(20)
Out[23]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
如果你还想偷懒的话,可以利用'*'的形式导入,这种写法是导入一个模块中的所有子模块:
In [24]: from odd_num import *
这种方法往往是不被推荐的,因为会让代码的可读性变差。
如果你有很多自定义的模块,为了更加规范、易找,那么你就可以将这些模块存入一个"包"中,需要注意的是,这个包中比如要有一个名为__init__.py的文件,这个文件可以为空但必须存在,然后导入包中模块的方式就是包名.模块名。
Python本身也有自带的模块库,有一部分模块是内置于解释器之中,然后用户可以直接访问这类模块的接口,很大程度上提高了效率,比如time、sys等等。如果你对于一个模块比较陌生,你可以利用dir()函数搜索某个模块的定义,返回的结果是一个列表,其中包括模块内的方法、可供调用的接口等等。
In [24]:dir(time)
Out[24]:['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__','__name__','__package__','__spec__','altzone','asctime','ctime','daylight',
'get_clock_info','gmtime','localtime','mktime','monotonic','monotonic_ns','perf_counter','perf_counter_ns','process_time',
'process_time_ns','sleep','strftime','strptime','struct_time','thread_time','thread_time_ns','time','time_ns','timezone','tzname']
综上是对错误和异常、模块两方面常用知识的一些概括,如果你对更高阶的使用感兴趣可以查找Python的官方文档,里面会有更加详细的介绍。
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