python的异常处理

1、问题

无论开发大型程序还是自动化开发者自己的日常杂事，不可避免的会碰到bug、以前没有考虑的问题、系统故障等等问题。这时需要程序尽可能保持稳定，完成基本清理，提供清晰的问题栈线索和运行日志，便于分析查错。python的异常处理就提供这样一个机制。

2、处理流程

python的异常处理的基本语法如下：

try:
    <正常运行的程序逻辑>
except <异常类型1>:
    <异常类型1处理>
except <异常类型...>:
    <异常类型...处理>
except <异常类型N>:
    <异常类型N处理>
except:
    <未知类型类型处理>
else:
    <除异常外，还需要运行的程序逻辑>
finally:
    <无论正常还是异常都需要的最后处理和清理>

python系统提供了一些基本的异常类型，每一个python包一般也会提供相应的定制异常，开发者也可以自己定义异常类型。

在python程序中也可以产生异常：

>>> raise NameError('true')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#17>", line 1, in <module>
    raise NameError('true')
NameError: true

2.1、语法异常：SyntaxError和NameError

运行python代码的时候，语法异常是常遇到的问题。

有时候是使用的关键词不对，或是变量未定义，系统会报告NameError。比如下例中，true不是python的关键词True，也不是定义的变量：

>>> while true:
    print (0/0)
  
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    while true:
NameError: name 'true' is not defined

有时候是语法问题，系统会报告SyntaxError：

>>> if True
SyntaxError: invalid syntax

这个例子中，缺少条件语句行需要的“：”号结尾符。

2.2、基本系统异常类型

python系统提供了一些基本的异常类型，下面是一些典型的内置系统异常：

AssertError： assert语句出错
EOFError：输入input()遇到文件末尾
FloatingPointError：浮点数错误
ImportError/ModuleNotFoundError：装载包出错
IndexError：索引出界
KeyError：字典不存在要查询的键，可以用in关键词来检验
NameError：无法找到局部或全局变量
NotImplementedError：调用没有定义方法，是RuntimeError的子类
OSError：系统调用出错，比如Ｉ／Ｏ，或是无硬盘空间了
OverflowError：数值计算溢出
RuntimeError：运行出错
SystemError：
TypeError：类型错误
UnicodeError：unicode编码和译码错误
ValueError：数值类型不匹配
ZeroDivisionError：除数是０

所有python系统内置的异常可以在下面文档中获得：

［python3］：https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#bltin-exceptions

［python2］：https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#bltin-exceptions

2.3、定制异常类型

python程序中可以定义自己异常，这样程序的使用者可以针对这种异常作特殊的处理。比如，网络连接出错可以重试。

class Error(Exception):
    """定义本模块的出错基类."""
    pass

class InputError(Error):
    """输入出错.

    属性:
        expression -- 出错的输入表达式
        message -- 出错的信息
    """
    def __init__(self, expression, message):
        self.expression = expression
        self.message = message

class StateTransitionError(Error):
    """系统执行了错误的状态转移.

    属性:
        previous -- 初始状态
        next -- 未来状态
        message -- 状态转移出错信息
    """
    def __init__(self, previous, next, message):
        self.previous = previous
        self.next = next
        self.message = message

2.4、获取系统出错信息

python系统或其他软件包提供的异常类型都会提供出错信息。但是有时候还不够，比如，我们需要得到系统的访问栈，需要获得一些系统运行状态的信息。

我们可以使用traceback包获得访问栈的信息：

import traceback

def get_calltrace():
    try:
        a = 1
        b = 0
        c = a/b
    except:
        tb = traceback.format_exc()
    else:
        tb = "No error"
    finally:
        print (tb)

>>> get_calltrace()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#28>", line 5, in get_calltrace
ZeroDivisionError: division by zero

有时候，需要从系统获取更多信息，可以调用sys.exc_info() ：

import sys, traceback

def get_calltrace():
    try:
        a = 1
        b = 0
        c = a/b
    except:
        tb = traceback.format_exc()
        exc= sys.exc_info()
    else:
        tb = "No error"
        exc = None
    finally:
        print (tb)
        if exc:
            print (exc[0])
　　　　     print (exc[1])
            print (exc[2])

3、assert和参数检查

当我们设计程序的时候，常常需要考虑如何让系统更加稳定，帮助开发者尽早发现问题，让最终客户拥有最棒的使用体验。

assert：主要为内部开发使用，用于验证假设，帮助程序设计尽早发现问题。
参数检查：主要为外部ＡＰＩ开发使用，用于验证输入参数，帮助程序设计尽早发现问题；调用程序必须检查返回值是否出错。

3.1、assert

不加检验的函数总会出错，而且出错信息无法控制：

def add(a, b):
    return a + b

>>> add('hello', 7)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#45>", line 1, in <module>
    add('hello', 7)
  File "<pyshell#44>", line 2, in add
    return a + b
TypeError: must be str, not int

我们可以用assert来验证调用输入的有效性，并提供清晰提示：

 def add_assert(a, b):
    assert isinstance(a, (int, float)), "a isn't numeric"
    assert isinstance(b, (int, float)), "b isn't numeric"
    return a + b

>>> add_assert('hello', 7)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#69>", line 1, in <module>
    add_assert('hello', 7)
  File "<pyshell#68>", line 2, in add_assert
    assert isinstance(a, (int, float)), "a isn't numeric"
AssertionError: a isn't numeric

3.2、参数检查

如果某个函数是开放的ＡＰＩ，需要做输入检查，并返回出错代码提示调用者：

def add_validate(a, b):
    if not isinstance(a, (int, float)):
        return ("Fail", "a isn't numeric")
    if not isinstance(b, (int, float)):
        return ("Fail", "b isn't numeric")
    return ("OK", a+b)

>>> add_validate('hello', 7)
('Fail', "a isn't numeric")
>>> add_validate(5.0, 7)
('OK', 12.0)

4、还需注意的问题

异常总会发生，对未知异常在程序中必须捕作并处理，否则会导致系统崩溃。

在捕捉异常的时候，需要先捕捉特殊的异常，最后捕捉普通的，未知的异常。

记得在finally语句里释放分配的资源。虽然python有垃圾回收处理逻辑，不及时地释放资源是python程序出现内存泄露的主因。