自学Python之路

四川农业大学——大数据实验室第三次打卡

第八章

8.1 错误

·在程序运行过程中，总会遇到各种各样的错误，如下：
1.程序编写有问题：比如本来应该输出整数结果输出了字符串，这种错误我们通常称之为bug，bug是必须修复的。
2.用户输入错误：比如让用户输入email地址，结果得到一个空字符串，这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理。
3.无法预测的错误（异常）：比如在写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然断掉了。这类错误也常称之为异常，在程序中通常是必须处理的，否则，程序会因为各种问题终止并退出。
·这一章节将学习Python内置的一套异常处理机制，来帮助我们进行错误处理。此外，我们也需要跟踪程序的执行，查看变量的值是否正确，这个过程称为调试，Python的pdb可以让我们以单步方式执行代码。最后，编写测试也很重要。有了良好的测试，就可以在程序修改之后反复运行，确保程序输出符合我们编写的测试。

8.2 错误处理

·许多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。

·可以看到，从下面的代码可以看到，在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误，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。
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·当我们把0改成2时，从下图的输出可以看到由于没有错误发生，所以except不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行。

·如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句处理，如下：

·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，如下：
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·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时要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其他子类也“一网打尽”。第二个except永远也捕获不到UnicodeError，因为UnicodeError是ValueError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了，如下：

try:
    foo()
except ValueError as e:
    print('ValueError')
except UnicodeError as e:
    print('UnicodeError')

·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，也就是说，不需要在每个可能出错的地方都去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了，这样就大大减少了try…except…finally…的麻烦。比如函数main（）调用foo（），foo（）调用bar（），结果bar（）出错了，这是，只要main（）捕获到了，就可以处理：
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·调用栈堆：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（下图根据错误类型ZeroDivisionError，可以看出int（s）本身并没有出错，但是int（s）返回0，在计算10 / 0时出错）：
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·记录错误：Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息从下图可以看到，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，方便时候排查）：
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·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种类型的错误，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：
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·raise语句如果不带参数，就会把错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转换为另外一种类型（只要是合理的转换逻辑就可以，但是绝不可以把一个IOError转换成毫不相干的ValueError：
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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。

8.3 调试

·调试方法：1.最简单粗暴的方法，直接用print（）把可能有问题的变量打印出来（但是其最大的坏处就是还得把print（）删除）：
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2.断言：凡是用print的地方都可以用断言（assert）来代替，assert的意识是：表达式n != 0应该是true，否则后面的代码肯定会出错。如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError（但是程序中如果处处有assert，和print相比也好不到哪儿去。不过启动Python解释器时可用-0参数来关闭assert）：
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3.logging：把print（）换为logging，和assert相比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件。logging的好处还在于它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，就可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息：
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4.pdb：启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。（暂时还没理解透彻，就先不写这个了 /哭了）
5.pdb.set_trace():这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，只需要import pdb，然后在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点：
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8.4 单元测试

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·setUp与tearDown：可以在单元测试中编写两个特殊的setUp（）和tearDown（）方法。这两个方法分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。这两个方法的作用是可通过setUp（）方法连接数据库，在tearDown（）方法中关闭数据库，这样就不必在每个测试方法中重复相同的代码：
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8.5 文档测试

·python中内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。doctest严格按照python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。只有异测试异常的时候，可以用…表示中间一大段烦人的输出：
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小结

·doctest非常有用，不但可以用来测试，还可以直接作为示例代码。通过某些文档生成工具，就可以自动把包含doctest的注释提取出来。用户看到文档时，同时也就看到了doctest。