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08 | 异常处理：如何提高程序的稳定性？

08 | 异常处理：如何提高程序的稳定性？-极客时间

08 | 异常处理：如何提高程序的稳定性？

2019-05-27 景霄 来自北京
《Python核心技术与实战》
课程介绍

讲述：冯永吉

时长08:49大小8.06M

你好，我是景霄。
今天这节课，我想和你聊聊 Python 的异常处理。和其他语言一样，异常处理是 Python 中一种很常见，并且很重要的机制与代码规范。
我在实际工作中，见过很多次这样的情况：一位工程师提交了代码，不过代码某处忘记了异常处理。碰巧这种异常发生的频率不低，所以在代码 push 到线上后没多久，就会收到紧急通知——服务器崩溃了。
如果事情严重，对用户的影响也很大，这位工程师还得去专门的会议上做自我检讨，可以说是很惨了。这类事件层出不穷，也告诉我们，正确理解和处理程序中的异常尤为关键。

错误与异常

首先要了解，Python 中的错误和异常是什么？两者之间又有什么联系和区别呢？
通常来说，程序中的错误至少包括两种，一种是语法错误，另一种则是异常。
所谓语法错误，你应该很清楚，也就是你写的代码不符合编程规范，无法被识别与执行，比如下面这个例子：
if name is not None
print(name)
If 语句漏掉了冒号，不符合 Python 的语法规范，所以程序就会报错invalid syntax。
而异常则是指程序的语法正确，也可以被执行，但在执行过程中遇到了错误，抛出了异常，比如下面的 3 个例子：
10 / 0
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
order * 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'order' is not defined
1 + [1, 2]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'
它们语法完全正确，但显然，我们不能做除法时让分母为 0；也不能使用未定义的变量做运算；而让一个整型和一个列表相加也是不可取的。
于是，当程序运行到这些地方时，就抛出了异常，并且终止运行。例子中的ZeroDivisionError NameError和TypeError，就是三种常见的异常类型。
当然，Python 中还有很多其他异常类型，比如KeyError是指字典中的键找不到；FileNotFoundError是指发送了读取文件的请求，但相应的文件不存在等等，我在此不一一赘述，你可以自行参考相应文档。

如何处理异常

刚刚讲到，如果执行到程序中某处抛出了异常，程序就会被终止并退出。你可能会问，那有没有什么办法可以不终止程序，让其照样运行下去呢？答案当然是肯定的，这也就是我们所说的异常处理，通常使用 try 和 except 来解决，比如：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
这里默认用户输入以逗号相隔的两个整形数字，将其提取后，做后续的操作（注意 input 函数会将输入转换为字符串类型）。如果我们输入a,b，程序便会抛出异常invalid literal for int() with base 10: 'a'，然后跳出 try 这个 block。
由于程序抛出的异常类型是 ValueError，和 except block 所 catch 的异常类型相匹配，所以 except block 便会被执行，最终输出Value Error: invalid literal for int() with base 10: 'a'，并打印出continue。
please enter two numbers separated by comma: a,b
Value Error: invalid literal for int() with base 10: 'a'
continue
我们知道，except block 只接受与它相匹配的异常类型并执行，如果程序抛出的异常并不匹配，那么程序照样会终止并退出。
所以，还是刚刚这个例子，如果我们只输入1，程序抛出的异常就是IndexError: list index out of range，与 ValueError 不匹配，那么 except block 就不会被执行，程序便会终止并退出（continue 不会被打印）。
please enter two numbers separated by comma: 1
IndexError Traceback (most recent call last)
IndexError: list index out of range
不过，很显然，这样强调一种类型的写法有很大的局限性。那么，该怎么解决这个问题呢？
其中一种解决方案，是在 except block 中加入多种异常的类型，比如下面这样的写法：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except (ValueError, IndexError) as err:
print('Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
或者第二种写法：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
这样，每次程序执行时，except block 中只要有一个 exception 类型与实际匹配即可。
不过，很多时候，我们很难保证程序覆盖所有的异常类型，所以，更通常的做法，是在最后一个 except block，声明其处理的异常类型是 Exception。Exception 是其他所有非系统异常的基类，能够匹配任意非系统异常。那么这段代码就可以写成下面这样：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
except Exception as err:
print('Other error: {}'.format(err))
print('continue')
...
或者，你也可以在 except 后面省略异常类型，这表示与任意异常相匹配（包括系统异常等）：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
except:
print('Other error')
print('continue')
...
需要注意，当程序中存在多个 except block 时，最多只有一个 except block 会被执行。换句话说，如果多个 except 声明的异常类型都与实际相匹配，那么只有最前面的 except block 会被执行，其他则被忽略。
异常处理中，还有一个很常见的用法是 finally，经常和 try、except 放在一起来用。无论发生什么情况，finally block 中的语句都会被执行，哪怕前面的 try 和 excep block 中使用了 return 语句。
一个常见的应用场景，便是文件的读取：
import sys
try:
f = open('file.txt', 'r')
.... # some data processing
except OSError as err:
print('OS error: {}'.format(err))
except:
print('Unexpected error:', sys.exc_info()[0])
finally:
f.close()
这段代码中，try block 尝试读取 file.txt 这个文件，并对其中的数据进行一系列的处理，到最后，无论是读取成功还是读取失败，程序都会执行 finally 中的语句——关闭这个文件流，确保文件的完整性。因此，在 finally 中，我们通常会放一些无论如何都要执行的语句。
值得一提的是，对于文件的读取，我们也常常使用 with open，你也许在前面的例子中已经看到过，with open 会在最后自动关闭文件，让语句更加简洁。

用户自定义异常

前面的例子里充斥了很多 Python 内置的异常类型，你可能会问，我可以创建自己的异常类型吗？
答案是肯定是，Python 当然允许我们这么做。下面这个例子，我们创建了自定义的异常类型 MyInputError，定义并实现了初始化函数和 str 函数（直接 print 时调用）：
class MyInputError(Exception):
"""Exception raised when there're errors in input"""
def __init__(self, value): # 自定义异常类型的初始化
self.value = value
def __str__(self): # 自定义异常类型的string表达形式
return ("{} is invalid input".format(repr(self.value)))
try:
raise MyInputError(1) # 抛出MyInputError这个异常
except MyInputError as err:
print('error: {}'.format(err))
如果你执行上述代码块并输出，便会得到下面的结果：
error: 1 is invalid input
实际工作中，如果内置的异常类型无法满足我们的需求，或者为了让异常更加详细、可读，想增加一些异常类型的其他功能，我们可以自定义所需异常类型。不过，大多数情况下，Python 内置的异常类型就足够好了。

异常的使用场景与注意点

学完了前面的基础知识，接下来我们着重谈一下，异常的使用场景与注意点。
通常来说，在程序中，如果我们不确定某段代码能否成功执行，往往这个地方就需要使用异常处理。除了上述文件读取的例子，我可以再举一个例子来说明。
大型社交网站的后台，需要针对用户发送的请求返回相应记录。用户记录往往储存在 key-value 结构的数据库中，每次有请求过来后，我们拿到用户的 ID，并用 ID 查询数据库中此人的记录，就能返回相应的结果。
而数据库返回的原始数据，往往是 json string 的形式，这就需要我们首先对 json string 进行 decode（解码），你可能很容易想到下面的方法：
import json
raw_data = queryDB(uid) # 根据用户的id，返回相应的信息
data = json.loads(raw_data)
这样的代码是不是就足够了呢？
要知道，在 json.loads() 函数中，输入的字符串如果不符合其规范，那么便无法解码，就会抛出异常，因此加上异常处理十分必要。
try:
data = json.loads(raw_data)
....
except JSONDecodeError as err:
print('JSONDecodeError: {}'.format(err))
不过，有一点切记，我们不能走向另一个极端——滥用异常处理。
比如，当你想要查找字典中某个键对应的值时，绝不能写成下面这种形式：
d = {'name': 'jason', 'age': 20}
try:
value = d['dob']
...
except KeyError as err:
print('KeyError: {}'.format(err))
诚然，这样的代码并没有 bug，但是让人看了摸不着头脑，也显得很冗余。如果你的代码中充斥着这种写法，无疑对阅读、协作来说都是障碍。因此，对于 flow-control（流程控制）的代码逻辑，我们一般不用异常处理。
字典这个例子，写成下面这样就很好。
if 'dob' in d:
value = d['dob']
...

总结

这节课， 我们一起学习了 Python 的异常处理及其使用场景，你需要重点掌握下面几点。
异常，通常是指程序运行的过程中遇到了错误，终止并退出。我们通常使用 try except 语句去处理异常，这样程序就不会被终止，仍能继续执行。
处理异常时，如果有必须执行的语句，比如文件打开后必须关闭等等，则可以放在 finally block 中。
异常处理，通常用在你不确定某段代码能否成功执行，也无法轻易判断的情况下，比如数据库的连接、读取等等。正常的 flow-control 逻辑，不要使用异常处理，直接用条件语句解决就可以了。

思考题

最后，给你留一个思考题。在异常处理时，如果 try block 中有多处抛出异常，需要我们使用多个 try except block 吗？以数据库的连接、读取为例，下面两种写法，你觉得哪种更好呢？
第一种：
try:
db = DB.connect('<db path>') # 可能会抛出异常
raw_data = DB.queryData('<viewer_id>') # 可能会抛出异常
except (DBConnectionError, DBQueryDataError) err:
print('Error: {}'.format(err))
第二种：
try:
db = DB.connect('<db path>') # 可能会抛出异常
try:
raw_data = DB.queryData('<viewer_id>')
except DBQueryDataError as err:
print('DB query data error: {}'.format(err))
except DBConnectionError as err:
print('DB connection error: {}'.format(err))
欢迎在留言区写下你的答案，还有你今天学习的心得和疑惑，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。
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 写留言

精选留言(93)

  • 不瘦到140不改名
    2019-05-27
    老师，看到异常这一讲，忽然想起了一个问题，一直困扰着我 e = 1 try: 1 / 0 except ZeroDivisionError as e: pass print(e) # NameError: name 'e' is not defined 这里为什么会显示e没有被定义呢？
    展开

    作者回复: 你可以阅读官方文档：https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#the-try-statement "When an exception has been assigned using as target, it is cleared at the end of the except clause." 比如下面这个code block： except E as N: foo 就等于 except E as N: try: foo finally: del N 因此你例子中的e最后被delete了，所以会抛出NameError

    共 6 条评论
    156
  • Hoo-Ah
    2019-05-27
    第一种写法更加简洁，易于阅读。而且except后面的错误类型先抛出数据库连接错误，之后才抛出查询错误，实现的异常处理和第二种一样。

    作者回复: 正解

    共 2 条评论
    89
  • Geek_b6f316
    2019-05-27
    第一种方法简单明了，是不是少了一个as
    共 1 条评论
    35
  • Fergus
    2019-05-28
    选择1，原因有2： 1. 从开始学就如①这么写的； 2. ②读起来太难受，太不pythonic； 读了留言后意识到： 3. ①与②的运行逻辑一致，①可以看作②的简化版； 4. ②的写法，如出现异常，多次调用异常处理，降低程序运行效率； 多谢小伙伴们👍
    展开
    23
  • liput
    2019-05-27
    想请问老师，在facebook里面开发，对于异常处理有什么规范需要遵循吗？自定义异常、抛异常、捕获异常，粒度一般怎么把控呢？ 与此相应的，我对日志输出也有同样的疑问，希望老师能结合您在大公司里的实战经验多讲讲。

    作者回复: 我会在最后一章里对大公司开发的规范，流程做一个详细的介绍。通常来说，异常能用内置的exception就用，如果需要自定义就自定义，看实际的需求。一般来说异常抛出，我们都会对其进行Log（一般每1000次log一次），输出到real time的table和dashboard里，这样有利于之后的分析和改进。

    共 3 条评论
    15
  • Howard
    2019-10-24
    1, 2我还是有点纠结，虽然明显第1优于2，但是2有一个好处就是可以根据错误定义自己的异常信息。所以个人觉得第3种更好。 try: db = DB.connect('<db path>') raw_data = DB.queryData('<viewer_id>') except DBConnectionError as err: print('DB connection failed {}'.format(err)) except DBQueryDataError as err: print('DB query failed {}'.format(err))
    展开
    9
  • 太平湖-燃气（DUYANG...
    2019-05-31
    什么是flow-control。。
    共 2 条评论
    5
  • 大飞守角
    2019-07-11
    思考题： 第一种比较好，第二种多层嵌套 还有，文章中举的例子，字典我一般获取使用 d.get("bob", None)这种方式，不会报异常，没有直接返回None
    5
  • alan
    2019-05-27
    老师好，相比try-catch的错误处理模式，您觉得Golang那样的返回error的错误处理方式怎么样？您更喜欢哪种错误处理方式？
    共 1 条评论
    4
  • John Si
    2019-05-27
    1. 第一種寫法比第二種寫法簡潔 2. 因我對try語法執行流程不太清楚，還是老師跟熟悉該同學多講解一下。但我自己想法是第二種寫法跟巢狀迴圈寫法很像，假設是第二句語法發生錯誤，第二種寫法會多執行一次try 語句，從而增加了程序運行時間。 綜上所述，我認為第一種寫法較第二種好
    展开

    作者回复: 正解

    4
  • 汤尼房
    2019-05-28
    第一种方式会更好，try代码段中的代码按顺序执行，若db = DB...这行代码抛出异常，则except语句将会捕获该异常，代码将直接跳转到except代码段中，而raw_data = DB...则不会被执行。若db = DB...没抛出异常，而raw_data抛出异常，except语句依然会将抛出的异常捕获。所以当try block中有多处抛出异常时，第二种方式并不会一次执行均会将所有存在的异常都抛出来，而是和第一种方式一样的线性执行，遇到异常，except便会将其捕获，出现异常语句后面的语句则不会再执行。因此，两者效果是一样的，且第一种方式显得更加有条理，更加简洁，清晰，所以觉得第一种方式会更好一些。
    展开
    共 1 条评论
    3
  • yllopy
    2019-06-03
    在用finally中用f.close()前建议加上一条判断：if ‘f’ in locals() 用以避免在f被赋值前发生异常而没有被定义导致的二次异常。
    2
  • Geek_41743c
    2019-05-28
    dict取值是不是用get()比较好。
    2
  • third
    2019-05-27
    小白提问 针对06思考的第一问，分次读取文件 读取完成一个很大的文件之后，这些文件存放在哪里？ 如果这个文件大到了无法一次读取内存，那么他是否应该存储在磁盘中？在需要用的时候，又从磁盘中调取呢？ 希望老师解释一下
    展开
    2
  • 小豹子
    2019-05-27
    老师，系统异常，非系统异常能举个例子说明下吗？

    作者回复: 系统异常比如说keyboardInterrupt

    2
  • Python高效编程
    2019-05-27
    第一种方式清晰一点
    2
  • Paul Shan
    2019-11-14
    异常是正常的反面，是程序代码非常规路径的跳转，是我初学编程时避之不及的类型。随着编程经验的增加，这种多处跳转，一处处理的模式有其价值。 我个人觉得静态语言处理简单的错误状态更为高效简洁。例如kotlin语言引入了nullable类型以后，对于创建型的函数可以用null来代表错误状态，这样可以在编译阶段强制处理主要的错误状态。
    1
  • helloworld
    2019-05-29
    老师，对文中的自定义异常不太理解，为什么要主动去raise自定义异常，有啥意义吗
    共 2 条评论
    1
  • 无才不肖生
    2019-05-28
    老师，想问个题外题 对象的属性是个字典，django中要根据属性里字典的某个键值查询该怎么做呢，如下面的，我想直接根据companyType来查询过滤记录 person { IDCard:12345678901, name:emily companys： companyName:'阿里', companyType:'电商' }
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    1
  • SCAR
    2019-05-27
    应该是第一种情况更优： 1. 从实现的功能来看第一种和第二种都能达到，不过程序里两种异常是线性依次的，所以完全可以并行写在一个except里，再者python里的标准异常都__str__处理过，是完全可以区分哪个异常发生的。 2. 但就像the zen of python里强调的那样，简单和清晰是 python代码应该遵从的，显然第一种更优。
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    1