错误处理

在程序运行的过程中,如果发生了错误,可以事先约定返回一个错误代码,这样,就可以知道是否有错,以及出错的原因。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回-1

用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错:

  1. def foo():
  2. r = some_function()
  3. if r==(-1):
  4. return (-1)
  5. # do something
  6. return r
  7. def bar():
  8. r = foo()
  9. if r==(-1):
  10. print 'Error'
  11. else:
  12. pass

一旦出错,还要一级一级上报,直到某个函数可以处理该错误(比如,给用户输出一个错误信息)。

所以高级语言通常都内置了一套try…except…finally…的错误处理机制,Python也不例外。

try

让我们用一个例子来看看try的机制:

  1. try:
  2. print 'try...'
  3. r = 10 / 0
  4. print 'result:', r
  5. except ZeroDivisionError, e:
  6. print 'except:', e
  7. finally:
  8. print 'finally...'
  9. print 'END'

当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用try来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即except语句块,执行完except后,如果有finally语句块,则执行finally语句块,至此,执行完毕。

上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误:

  1. try...
  2. except: integer division or modulo by zero
  3. finally...
  4. END

从输出可以看到,当错误发生时,后续语句print 'result:', r不会被执行,except由于捕获到ZeroDivisionError,因此被执行。最后,finally语句被执行。然后,程序继续按照流程往下走。

如果把除数0改成2,则执行结果如下:

  1. try...
  2. result: 5
  3. finally...
  4. END

由于没有错误发生,所以except语句块不会被执行,但是finally如果有,则一定会被执行(可以没有finally语句)。

你还可以猜测,错误应该有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的except语句块处理。没错,可以有多个except来捕获不同类型的错误:

  1. try:
  2. print 'try...'
  3. r = 10 / int('a')
  4. print 'result:', r
  5. except ValueError, e:
  6. print 'ValueError:', e
  7. except ZeroDivisionError, e:
  8. print 'ZeroDivisionError:', e
  9. finally:
  10. print 'finally...'
  11. print 'END'

int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError,用另一个except捕获ZeroDivisionError

此外,如果没有错误发生,可以在except语句块后面加一个else,当没有错误发生时,会自动执行else语句:

  1. try:
  2. print 'try...'
  3. r = 10 / int('a')
  4. print 'result:', r
  5. except ValueError, e:
  6. print 'ValueError:', e
  7. except ZeroDivisionError, e:
  8. print 'ZeroDivisionError:', e
  9. else:
  10. print 'no error!'
  11. finally:
  12. print 'finally...'
  13. print 'END'

Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”。比如:

  1. try:
  2. foo()
  3. except StandardError, e:
  4. print 'StandardError'
  5. except ValueError, e:
  6. print 'ValueError'

第二个except永远也捕获不到ValueError,因为ValueErrorStandardError的子类,如果有,也被第一个except给捕获了。

Python所有的错误都是从BaseException类派生的,常见的错误类型和继承关系看这里:

https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy

使用try…except捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数main()调用foo()foo()调用bar(),结果bar()出错了,这时,只要main()捕获到了,就可以处理:

  1. def foo(s):
  2. return 10 / int(s)
  3. def bar(s):
  4. return foo(s) * 2
  5. def main():
  6. try:
  7. bar('0')
  8. except StandardError, e:
  9. print 'Error!'
  10. finally:
  11. print 'finally...'

也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来,就大大减少了写try…except…finally的麻烦。

调用堆栈

如果错误没有被捕获,它就会一直往上抛,最后被Python解释器捕获,打印一个错误信息,然后程序退出。来看看err.py

  1. # err.py:
  2. def foo(s):
  3. return 10 / int(s)
  4. def bar(s):
  5. return foo(s) * 2
  6. def main():
  7. bar('0')
  8. main()

执行,结果如下:

  1. $ python err.py
  2. Traceback (most recent call last):
  3. File "err.py", line 11, in <module>
  4. main()
  5. File "err.py", line 9, in main
  6. bar('0')
  7. File "err.py", line 6, in bar
  8. return foo(s) * 2
  9. File "err.py", line 3, in foo
  10. return 10 / int(s)
  11. ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

出错并不可怕,可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链:

错误信息第1行:

  1. Traceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2行:

  1. File "err.py", line 11, in <module>
  2. main()

调用main()出错了,在代码文件err.py的第11行代码,但原因是第9行:

  1. File "err.py", line 9, in main
  2. bar('0')

调用bar('0')出错了,在代码文件err.py的第9行代码,但原因是第6行:

  1. File "err.py", line 6, in bar
  2. return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了,但这还不是最终原因,继续往下看:

  1. File "err.py", line 3, in foo
  2. return 10 / int(s)

原因是return 10 / int(s)这个语句出错了,这是错误产生的源头,因为下面打印了:

  1. ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

根据错误类型ZeroDivisionError,我们判断,int(s)本身并没有出错,但是int(s)返回0,在计算10 / 0时出错,至此,找到错误源头。

记录错误

如果不捕获错误,自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈,但程序也被结束了。既然我们能捕获错误,就可以把错误堆栈打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去。

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息:

  1. # err.py
  2. import logging
  3. def foo(s):
  4. return 10 / int(s)
  5. def bar(s):
  6. return foo(s) * 2
  7. def main():
  8. try:
  9. bar('0')
  10. except StandardError, e:
  11. logging.exception(e)
  12. main()
  13. print 'END'

同样是出错,但程序打印完错误信息后会继续执行,并正常退出:

  1. $ python err.py
  2. ERROR:root:integer division or modulo by zero
  3. Traceback (most recent call last):
  4. File "err.py", line 12, in main
  5. bar('0')
  6. File "err.py", line 8, in bar
  7. return foo(s) * 2
  8. File "err.py", line 5, in foo
  9. return 10 / int(s)
  10. ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
  11. END

通过配置,logging还可以把错误记录到日志文件里,方便事后排查。

抛出错误

因为错误是class,捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此,错误并不是凭空产生的,而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误,我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误,首先根据需要,可以定义一个错误的class,选择好继承关系,然后,用raise语句抛出一个错误的实例:

  1. # err.py
  2. class FooError(StandardError):
  3. pass
  4. def foo(s):
  5. n = int(s)
  6. if n==0:
  7. raise FooError('invalid value: %s' % s)
  8. return 10 / n

执行,可以最后跟踪到我们自己定义的错误:

  1. $ python err.py
  2. Traceback (most recent call last):
  3. ...
  4. __main__.FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型(比如ValueError,TypeError),尽量使用Python内置的错误类型。

最后,我们来看另一种错误处理的方式:

  1. # err.py
  2. def foo(s):
  3. n = int(s)
  4. return 10 / n
  5. def bar(s):
  6. try:
  7. return foo(s) * 2
  8. except StandardError, e:
  9. print 'Error!'
  10. raise
  11. def main():
  12. bar('0')
  13. main()

bar()函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个Error!后,又把错误通过raise语句抛出去了,这不有病么?

其实这种错误处理方式不但没病,而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下,便于后续追踪。但是,由于当前函数不知道应该怎么处理该错误,所以,最恰当的方式是继续往上抛,让顶层调用者去处理。

raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。此外,在exceptraise一个Error,还可以把一种类型的错误转化成另一种类型:

  1. try:
  2. 10 / 0
  3. except ZeroDivisionError:
  4. raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以,但是,决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError

小结

Python内置的try…except…finally用来处理错误十分方便。出错时,会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。

程序也可以主动抛出错误,让调用者来处理相应的错误。但是,应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误,以及错误产生的原因。

原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/liaoxuefeng/content/py2/49.html