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#计算机# #程序员# #python# #代码# #IT#
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程序在运行的时候，如果python解释器遇到 不是语法错误 时，会停止程序的执行，并且抛出一些错误的信息进行提示，这就是异常。
方式try-except语句捕获 所有发生的异常 。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常，常用于函数最外层进行捕捉未知异常。
1）情况1
2）情况2
3）情况3
当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。
finally块中的所有语句执行后，异常被再次触发，并执行except块代码。
在不确定异常是哪个的情况下，常用的except的异常有： Exception、BaseException 。
关注我，坚持每日积累一个技巧， 长期坚持 ，我们将会不断进步。
为了保证程序的健壮性与容错性，即在遇到错误时候程序不会崩溃，我们需要对异常进行处理，
1.if进行处理，在错误发生之前进行预防
如果错误发生的条件是可预知的，我们需要用if进行处理，在错误发生之前进行预防
2.用try..except：在错误发生之后进行处理
如果错误发生的条件是不可预知的，则需要用到try..except：在错误发生之后进行处理
到此这篇关于 Python中异常处理用法的文章就介绍到这了。
一、python的错误处理：
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()，成功时返回文件的描述符（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，造成调用者必须大量的代码来判断是否出错：def foo():
r = somefunction() if r == (-1): return (-1) return rdef bar():
r = foo() if r == (-1): print("Error") else: 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try: print("try....")
r = 10 / 0 print("result", r)except ZeroDivisionError as e: print("except:", e)finally: print("finally...")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：try....except: division by zerofinally...
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 变成2，则执行结果如下try....
result 5.0finally...
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，当然finally也可以没有
你还可以猜测，错误应该有很多种类，日过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：try: print("try.....")
r = 10 / int("a") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)finally: print("finally...")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，可以再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。try: print("try...")
r = 10 / int("2") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)else: print("No error!")finally: print("finally...")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：try:
foo()except ValueError as e: print("ValueError")except UnicodeError as e: print("UnicodeError")
第二个except永远也捕获不到UnicodeError, 因为UnicodeError是ValueError的子类
如果有，也是被第一个except给捕获了。
python所有的错误都是BaseException类派生的。
所有常见的错误类型和继承关系看这里：
使用try...exccept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：def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e: print("Error:", e) finally: print("finally...")
也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获异常，只要在合适的层次去捕获就可以了。
这样一来，就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。
二、调用堆栈
如果错误没有被捕获，他就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main():
bar("0")
main()
执行结果为：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module
main()
File "C:/Python36/test.py", line 8, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
出错并不可怕，可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。
我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
错误第一行：
Traceback (most recent call last):
这告诉我们的是错误的跟踪信息。
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module main()
说明调用main（）出错了，在代码文件test.py中第10行，但是原因是第8行：
File"C:/Python36/test.py", line8, in main
bar("0")
调用bar("0")出错了，在代码文件test.py中第8行，但原因是第5行：
File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了，在test.py中第5行，但原因是第2行
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
这时我们找到了源头，原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了，错误为ZeroDivisionError
三、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，但是程序也被结束了。
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：import loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e:
logging.exception(e)
main()print("END")
输出结果为：
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 12, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
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。
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。
四、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：class FooError(ValueError): passdef foo(s):
n = int(s) if n == 0: raise FooError("invalid value: %s" % s) return 10 / n
foo("0")
输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 10, in module
foo("0")
File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo raise FooError("invalid value: %s" % s)
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方式：def foo(s):
n = int(s) if n == 0: raise ValueError("invalid value: %s" % s) return 10 / ndef bar(): try:
foo("0") except ValueError as e: print("ValieError") raisebar()
在bar（）函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个ValueError之后
又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗
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，便于或许追踪。
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。
好比一个员工处理不了一个问题时，就把问题一直往上抛，最终会抛给CEO去解决。
注意：raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。
此外，在except中raise一个Error，还可以改写错误类型try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError("do not input zero!")
输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 4, in module raise ValueError("do not input zero!")
ValueError: do not input zero!只要是合理的转换逻辑就可以，但是，绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.
总结：
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。
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：
复制代码代码如下:
def foo():
r = some_function()
if r==(-1):
return (-1)
# do something
return r
def bar():
r = foo()
if r==(-1):
print 'Error'
else:
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：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / 0
print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
print 'except:', e
finally:
print 'finally...'
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：
复制代码代码如下:
try...
except: integer division or modulo by zero
finally...
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：
复制代码代码如下:
try...
result: 5
finally...
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：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
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：
复制代码代码如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
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：
复制代码代码如下:
try:
foo()
except StandardError, e:
print 'StandardError'
except ValueError, e:
print 'ValueError'
第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError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
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：
复制代码代码如下:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
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：
复制代码代码如下:
# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()
执行，结果如下：
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in module
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
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：
复制代码代码如下:
Traceback (most recent call last):
告诉我们这是错误的跟踪信息。
第2行：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 11, in module
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：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 9, in main
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：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 6, in bar
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：
复制代码代码如下:
File "err.py", line 3, in foo
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：
复制代码代码如下:
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：
复制代码代码如下:
# err.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
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：
复制代码代码如下:
$ python err.py
ERROR:root:integer division or modulo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
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：
复制代码代码如下:
# err.py
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：
复制代码代码如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
__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：
复制代码代码如下:
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n
def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()
在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except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：
复制代码代码如下:
try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
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。
解决python报错找不到主函数错误的方法：
在代码的最下方加上“if __name__ == '__main__':”主函数语句，将需要使用的代码语句放到该语句下面就可以了
示例如下：
更多Python知识，请关注：Python自学网！！
1.
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'
错误命令：print 'hello,world!'
解决办法：正解应是print (" Hello,World! ")或print (' Hello,World! ')
原因：这是你所用软件的版本导致的，其实上面的方式在python2.7.10中都是正确的。
2.
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称，但是在调用这个方法的时候你不为这个参数赋值，Python会提供这个值。这个特别的变量指对象本身，按照惯例它的名称是self。
虽然你可以给这个参数任何名称，但是强烈建议你使用self这个名称——其他名称都是不赞成你使用的。使用一个标准的名称有很多优点——你的程序读者可以迅速识别它，如果使用self的话，还有些IDE（集成开发环境）也可以帮助你。
你一定很奇怪Python如何给self赋值以及为何你不需要给它赋值。举一个例子会使此变得清晰。假如你有一个类称为MyClass和这个类的一个实例MyObject。当你调用这个对象的方法MyObject.method(arg1, arg2)的时候，这会由python自动转为MyClass.method(MyObject, arg1, arg2)——这就是self的原理了。
这也意味着如果你有一个不需要参数的方法，你还是得给这个方法定义一个self参数。
例如：
class Food:
def hanshu(self):
return "hanshu1";
调用时:
instance1 = 模块名.Food();
print instance1.hanshu();
3."Trailing semicolon in the statement ",python的句子结尾处没有';',当然即便有，程序也会正藏运行，但会有警告之类的。
4.使用pycharm编辑python时，可能会遇到"PEP8: multiple spaces after key word",在单词与单词之间最好只有一个空格。
5.PEP8:no new line at end of file:在写完一行后最好按一下换行，即便不在写下一行。
6.在模块中有多个类时：PEP8:expected 2 blank lines.在定义类时，类与类之间最好要有两个空行。
7.shadows bulit-in name 'xxx':It's a bug.参考网站