Python中的异常和错误处理 _异常

本文概述

介绍
例外情况
内置异常
标准误差

介绍

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在我们解释为什么异常处理必不可少以及Python支持的内置异常类型之前, 有必要了解错误和异常之间存在细微的差别。
错误无法处理, 而Python异常可以在运行时处理。错误可以是语法(解析)错误, 而在执行过程中可能会发生多种类型的异常, 并且这些异常并非无条件地不可操作。错误可能表明一个合理的应用程序不应尝试捕获的严重问题, 而异常可能表明一个应用程序应尝试捕获的条件。错误是未经检查的异常的一种形式, 并且是不可恢复的, 就像OutOfMemoryError一样, 程序员不应该尝试处理。
异常处理使你的代码更健壮, 并有助于防止可能导致程序以不受控制的方式停止的潜在故障。想象一下, 如果你编写了仍在生产环境中部署的代码, 但该代码由于异常而终止, 那么你的客户将不会满意, 因此最好事先处理特定的异常并避免混乱。
错误可能有多种类型：

语法错误
内存不足错误
递归错误
例外情况

让我们一一看。
语法错误
语法错误通常称为解析错误, 主要是当解析器在代码中检测到语法问题时引起的。
让我们以一个例子来理解它。

a = 8 b = 10 c = a b

File "< ipython-input-8-3b3ffcedf995> ", line 3 c = a b ^ SyntaxError: invalid syntax

上面的箭头指示执行代码时解析器何时发生错误。箭头前面的令牌会导致失败。为了纠正此类基本错误, Python将完成你的大部分工作, 因为它将为你打印出发生错误的文件名和行号。
内存不足错误
【Python中的异常和错误处理】内存错误主要取决于你的系统RAM, 并且与堆有关。如果内存中有大对象(或被引用的对象), 则将看到OutofMemoryError(源)。可能由于多种原因引起：

使用32位Python架构(给出的最大内存分配非常低, 介于2GB-4GB之间)。
加载非常大的数据文件
运行机器学习/深度学习模型等等。

你可以借助异常处理来处理内存错误, 这是解释器完全耗尽内存并且必须立即停止当前执行时的后备异常。在这些罕见的情况下, Python会引发OutofMemoryError, 从而允许脚本以某种方式捕获自身并摆脱内存错误并自行恢复。
但是, 由于Python采用了C语言的内存管理体系结构(malloc()函数), 因此不确定脚本的所有进程都将恢复—在某些情况下, MemoryError将导致无法恢复的崩溃。因此, 将异常处理用于此类错误不是一种好的做法, 也不可取。
递归错误
它与堆栈有关, 在调用函数时发生。顾名思义, 当执行太多方法时, 递归错误就会发生, 其中一种方法在内部执行(一种无限递归), 这受堆栈大小的限制。
你所有与变量相关联的本地变量和方法将被放置在堆栈中。对于每个方法调用, 将创建一个堆栈框架, 并将本地以及与方法调用相关的数据放置在该堆栈框架内。一旦方法执行完成, 堆栈框架将被删除。
要重现此错误, 让我们定义一个将要递归的函数递归, 这意味着它将继续将自己作为无限循环方法调用来调用, 你将看到StackOverflow或一个递归错误, 因为每次调用时都会用方法数据填充堆栈框架, 但它不会被释放。

def recursion(): return recursion()

recursion()

---------------------------------------------------------------------------RecursionErrorTraceback (most recent call last)< ipython-input-3-c6e0f7eb0cde> in < module> ----> 1 recursion()< ipython-input-2-5395140f7f05> in recursion() 1 def recursion(): ----> 2return recursion()... last 1 frames repeated, from the frame below ...< ipython-input-2-5395140f7f05> in recursion() 1 def recursion(): ----> 2return recursion()RecursionError: maximum recursion depth exceeded

压痕误差
缩进错误在本质上与语法错误相似, 并且属于该错误。但是, 特定于脚本中唯一与缩进相关的问题。
因此, 让我们以一个简单的示例来了解缩进错误。

for i in range(10): print('Hello world')

File "< ipython-input-6-628f419d2da8> ", line 2 print('Hello world') ^ IndentationError: expected an indented block

例外情况即使语句或表达式的语法正确, 执行时仍可能导致错误。 Python异常是在执行期间检测到的错误, 它们并非无条件致命：你将在本教程中很快学习如何在Python程序中处理它们。当Python脚本引发异常时, 将创建一个异常对象。如果脚本明确不处理该异常, 则该程序将被迫突然终止。
程序通常不处理异常, 并导致错误消息, 如下所示：
类型错误

a = 2 b = 'srcmini' a + b

---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback (most recent call last)< ipython-input-7-86a706a0ffdf> in < module> 1 a = 2 2 b = 'srcmini' ----> 3 a + bTypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

零分误差

100 / 0

---------------------------------------------------------------------------ZeroDivisionErrorTraceback (most recent call last)< ipython-input-43-e9e866a10e2a> in < module> ----> 1 100 / 0ZeroDivisionError: division by zero

Python异常的类型多种多样, 并且该类型作为消息的一部分进行打印：上面两个示例中的类型是ZeroDivisionError和TypeError。打印为异常类型的两个错误字符串都是Python内置异常的名称。
错误行的其余部分根据异常类型提供了导致错误的原因的详细信息。
现在让我们看一下Python的内置异常。
内置异常

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在开始学习内置异常之前, 让我们快速修改异常处理的四个主要组件, 如下图所示。

尝试：它将运行你期望在其中发生错误的代码块。
除了：在这里, 你将在try块中定义期望的异常类型(内置或自定义)。
否则：如果没有任何异常, 则将执行此代码块(如果希望脚本的一部分产生异常, 则将此作为补救措施或后备选项)。
最后：无论是否有异常, 该代码块将始终执行。

在本教程的以下部分中, 你将了解异常的常见类型, 并学习在异常处理的帮助下进行处理。
键盘中断错误
当你尝试通过在命令行中按ctrl + c或ctrl + z来停止正在运行的程序或在Jupyter Notebook中中断内核时, 将引发KeyboardInterrupt异常。有时你可能不打算中断程序, 但是由于错误而发生, 在这种情况下, 使用异常处理来避免此类问题可能会有所帮助。
在下面的示例中, 如果运行单元并中断内核, 则程序将引发KeyboardInterrupt异常。 inp = input()现在让我们处理KeyboardInterrupt异常。

try: inp = input() print ('Press Ctrl+C or Interrupt the Kernel:') except KeyboardInterrupt: print ('Caught KeyboardInterrupt') else: print ('No exception occurred')

Caught KeyboardInterrupt

标准误差让我们了解一些在编程时通常会发生的标准错误。
算术误差

零分误差
溢出错误
浮点误差

上面讨论的所有上述异常都属于Arithmetic基类, 并且针对算术运算中的错误而引发。
零师当除数(除法的第二个参数)或分母为零时, 结果将产生零除法误差。

try: a = 100 / 0 print (a) except ZeroDivisionError: print ("Zero Division Exception Raised." ) else: print ("Success, no error!")

Zero Division Exception Raised.

溢出错误算术运算的结果超出范围时, 将引发溢出错误。对于超出所需范围的整数, 将引发OverflowError。

try: import math print(math.exp(1000)) except OverflowError: print ("OverFlow Exception Raised.") else: print ("Success, no error!")

OverFlow Exception Raised.

断言错误
当断言语句失败时, 将引发断言错误。
让我们举一个例子来理解断言错误。假设你有两个变量a和b, 需要对其进行比较。要检查a和b是否相等, 请在此之前应用assert关键字, 当表达式返回false时, 它将引发Assertion异常。

try: a = 100 b = "srcmini" assert a == b except AssertionError: print ("Assertion Exception Raised.") else: print ("Success, no error!")

Assertion Exception Raised.

属性错误
当引用不存在的属性, 并且该属性引用或分配失败时, 将引发属性错误。
在下面的示例中, 你可以观察到Attributes类对象没有具有name属性的属性。

class Attributes(object): a = 2 print (a)try: object = Attributes() print (object.attribute) except AttributeError: print ("Attribute Exception Raised.")

2 Attribute Exception Raised.

导入错误
当你尝试导入在其标准路径中不存在(无法加载)的模块, 或者甚至在模块名称中输入错误时, 都会引发ImportError。

import nibabel

---------------------------------------------------------------------------ModuleNotFoundErrorTraceback (most recent call last)< ipython-input-6-9e567e3ae964> in < module> ----> 1 import nibabelModuleNotFoundError: No module named 'nibabel'

查找错误
当在列表/字典的映射或序列上使用的键或索引无效或不存在时, Lookup Error用作发生异常的基类。
引发的两种异常类型是：

IndexError
KeyError

关键错误如果在字典中找不到你要访问的密钥, 则会引发密钥错误异常。

try: a = {1:'a', 2:'b', 3:'c'} print (a[4]) except LookupError: print ("Key Error Exception Raised.") else: print ("Success, no error!")

Key Error Exception Raised.

索引错误当你尝试访问该列表中不存在或超出该列表范围的列表的索引(序列)时, 将引发索引错误。

try: a = ['a', 'b', 'c'] print (a[4]) except LookupError: print ("Index Error Exception Raised, list index out of range") else: print ("Success, no error!")

Index Error Exception Raised, list index out of range

记忆体错误
如前所述, 当操作没有足够的内存来进一步处理时, 会引发” 内存错误” 。
名称错误
如果找不到本地或全局名称, 则会引发名称错误。
在以下示例中, 未定义ans变量。因此, 你将收到名称错误。

try: print (ans) except NameError: print ("NameError: name 'ans' is not defined") else: print ("Success, no error!")

NameError: name 'ans' is not defined

运行时错误
未实施错误教程的此部分从此源中派生。运行时错误充当NotImplemented错误的基类。当派生类覆盖该方法时, 用户定义类中的抽象方法应引发此异常。

class BaseClass(object): """Defines the interface""" def __init__(self): super(BaseClass, self).__init__() def do_something(self): """The interface, not implemented""" raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something')class SubClass(BaseClass): """Implementes the interface""" def do_something(self): """really does something""" print (self.__class__.__name__ + ' doing something!')SubClass().do_something() BaseClass().do_something()

SubClass doing something!---------------------------------------------------------------------------NotImplementedErrorTraceback (most recent call last)< ipython-input-1-57792b6bc7e4> in < module> 14 15 SubClass().do_something() ---> 16 BaseClass().do_something()< ipython-input-1-57792b6bc7e4> in do_something(self) 5def do_something(self): 6"""The interface, not implemented""" ----> 7raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something') 8 9 class SubClass(BaseClass):NotImplementedError: BaseClass.do_something

类型错误
当两种不同或不相关类型的操作数或对象组合在一起时, 将引发类型错误异常。
在下面的示例中, 将添加整数和字符串, 这将导致类型错误。

try: a = 5 b = "srcmini" c = a + b except TypeError: print ('TypeError Exception Raised') else: print ('Success, no error!')

TypeError Exception Raised

值错误
当内置操作或函数接收到类型正确但值无效的参数时, 将引发值错误。
在下面的示例中, 内置操作float接收一个参数, 该参数是一个字符序列(值), 对于类型float无效。

try: print (float('srcmini')) except ValueError: print ('ValueError: could not convert string to float: \'srcmini\'') else: print ('Success, no error!')

ValueError: could not convert string to float: 'srcmini'

Python自定义异常
教程的此部分从此源中派生。
如本教程上一节所述, Python具有许多内置异常, 你可以在程序中使用它们。尽管如此, 有时你可能仍需要使用自定义消息创建自定义例外, 以达到你的目的。
你可以通过创建一个新类来实现此目的, 该类将从Python中预定义的Exception类派生。

class UnAcceptedValueError(Exception): def __init__(self, data): self.data = http://www.srcmini.com/data def __str__(self): return repr(self.data)Total_Marks = int(input("Enter Total Marks Scored: ")) try: Num_of_Sections = int(input("Enter Num of Sections: ")) if(Num_of_Sections < 1): raise UnAcceptedValueError("Number of Sections can't be less than 1") except UnAcceptedValueError as e: print ("Received error:", e.data)

Enter Total Marks Scored: 10 Enter Num of Sections: 0 Received error: Number of Sections can't be less than 1

在上面的示例中, 你观察到如果输入的值小于1, 则将引发并处理自定义异常。许多标准模块定义其异常, 以报告其定义的功能中可能发生的错误。
Python异常处理的缺点
利用Python异常处理也有副作用。像这样, 使用try-except块来处理异常的程序运行会稍慢一些, 并且代码的大小也会增加。
下面是一个示例, 其中Python的timeit模块用于检查2条不同语句的执行时间。在stmt1中, try-except用于处理ZeroDivisionError, 而在stmt2中, 如果if语句用作常规检查条件。然后, 使用变量a = 0将这些语句执行10000次。这里要注意的是, 这两个语句的执行时间不同。你会发现正在处理异常的stmt1比stmt2花费了更长的时间, 后者仅检查值, 如果不满足条件则不执行任何操作。
因此, 你应该限制Python异常处理的使用, 并且仅在极少数情况下使用它。例如, 当你不确定输入是用于算术运算的整数还是浮点数, 或者不确定在尝试打开文件时是否存在文件。

import timeit setup="a=0" stmt1 = '''\ try: b=10/a except ZeroDivisionError: pass'''

stmt2 = '''\ if a!=0: b=10/a'''

print("time=", timeit.timeit(stmt1, setup, number=10000)) print("time=", timeit.timeit(stmt2, setup, number=10000))

time= 0.003897680000136461 time= 0.0002797570000439009

祝贺你完成本教程。
如你所知, 异常处理通过提供一种解耦Python错误处理并使代码更健壮的机制, 有助于打破程序的典型控制流。
除了增加单元测试和面向对象的编程之外, Python的出色处理是使你的代码可用于生产和未来的主要因素之一。
这是一项强大的技术, 仅是四个块的概念。 try块查找由代码引发的异常, 而except块处理这些异常(内置和自定义)。
对所有人来说, 一项不错的练习是使用异常处理的所有四个组件, 并尝试使代码更健壮。
请随时在下面的评论部分中提出与本教程相关的任何问题。