异常处理

# Python 异常处理

在任何编程语言中，错误都是不可避免的。一个健壮的程序不仅要能正确执行任务，还应该能够优雅地处理各种预料之外的错误。在 Python 中，这种错误处理机制就是异常处理。

# 1. 什么是异常？

异常 (Exception) 是程序在执行期间发生的错误事件。当 Python 解释器遇到一个它无法处理的错误情况时（例如，除以零、访问不存在的列表索引），它会创建一个异常对象并“抛出”它。

如果这个异常没有被程序的任何部分“捕获”并处理，程序就会立即终止，并显示一个称为“回溯 (Traceback)”的错误消息。

# 示例1：除以零
# result = 10 / 0
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# ZeroDivisionError: division by zero

# 示例2：类型错误
# result = '2' + 3
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

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异常处理的核心目标就是：在异常发生时，捕获它，执行一些补救或记录措施，然后让程序继续执行（如果可能），而不是直接崩溃。

# 2. `try...except`：捕获异常

try...except 语句块是 Python 异常处理的基础。

try 块: 将你预感可能会出错的代码放在这里。
except 块: 如果 try 块中的代码真的发生了异常，解释器会立即跳转到 except 块来执行这里的代码。

基本语法：

try:
    # 可能会引发异常的代码
    code_that_might_fail()
except ExceptionType:
    # 如果发生了指定类型的异常，执行这里的代码
    handle_the_error()

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示例：处理用户输入

try:
    num_str = input("请输入一个数字: ")
    num = int(num_str)
    print(f"你输入的数字是: {num}")
except ValueError:
    # 如果用户输入的不是有效的数字字符串，int() 会引发 ValueError
    print("错误：请输入一个有效的整数！")

print("程序继续执行...")
# 如果没有 try...except，当用户输入 "abc" 时，程序会崩溃。
# 有了它，程序会打印错误信息，然后继续执行到这里。

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# 2.1 捕获特定异常

捕获过于宽泛的异常（如 Exception）或使用裸露的 except: 是一种不好的做法，因为它会掩盖所有类型的错误，让你难以调试。最佳实践是尽可能精确地捕获你预期的异常。

try:
    numerator = int(input("输入分子: "))
    denominator = int(input("输入分母: "))
    result = numerator / denominator
    print(f"结果是: {result}")
except ValueError:
    print("错误：分子和分母都必须是整数。")
except ZeroDivisionError:
    print("错误：分母不能为零！")

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# 2.2 一次捕获多种异常

你可以将多个异常类型放在一个元组里，用一个 except 块来处理。

try:
    # ... 一些代码 ...
    pass
except (TypeError, ValueError, IndexError):
    print("发生了类型、值或索引错误。")

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# 2.3 获取异常对象

有时，你需要获取异常对象的具体信息（例如，错误消息）。可以使用 as 关键字。

try:
    with open("non_existent_file.txt", "r") as f:
        content = f.read()
except FileNotFoundError as e:
    print("文件未找到！")
    print(f"详细错误信息: {e}")
    print(f"异常类型: {type(e)}")

# 输出:
# 文件未找到！
# 详细错误信息: [Errno 2] No such file or directory: 'non_existent_file.txt'
# 异常类型: <class 'FileNotFoundError'>

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# 3. `try...except...else` 结构

else 子句提供了一种方式，用于指定当 try 块中没有发生任何异常时才需要执行的代码。

为什么要用 else？ 它可以帮助你将可能引发异常的代码（放在 try 中）与仅在成功后才应执行的代码（放在 else 中）清晰地分开，提高代码可读性。

try:
    numerator = int(input("输入分子: "))
    denominator = int(input("输入分母: "))
    result = numerator / denominator
except ValueError:
    print("请输入有效的整数。")
except ZeroDivisionError:
    print("分母不能为零！")
else:
    # 只有在 try 块中所有语句都成功执行后，这里才会执行
    print("计算成功！")
    print(f"结果是: {result}")

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# 4. `try...finally`：确保执行清理

finally 子句中的代码无论是否发生异常，都保证会被执行。这使得它成为执行“清理”操作（如关闭文件、释放网络连接、解锁资源）的理想场所。

f = None # 在 try 外面初始化
try:
    f = open("my_file.txt", "w")
    f.write("你好，Python！")
    # 假设这里发生了一个错误
    # 10 / 0
except Exception as e:
    print(f"发生了一个错误: {e}")
finally:
    # 无论上面是否出错，这里都会执行
    if f:
        print("正在关闭文件...")
        f.close()

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注意: 更 Pythonic 的方式是使用 with 语句来管理资源，它会自动处理文件的打开和关闭，即使发生异常也是如此，这在内部其实就是利用了 try...finally。

# 5. `raise`：主动抛出异常

你可以使用 raise 关键字在代码中主动地、显式地引发一个异常。

为什么要主动抛出异常？ 当你的函数接收到不合法的参数，或者程序进入了一个不正常的状态时，你可以通过抛出异常来立即终止当前操作，并通知调用者“出错了”。

def set_age(age):
    if not isinstance(age, int) or age < 0 or age > 120:
        # 如果年龄不合法，就抛出 ValueError 异常
        raise ValueError("年龄必须是 0 到 120 之间的整数！")
    print(f"年龄已设置为: {age}")

try:
    set_age(25)   # 正常
    set_age(-5)   # 引发异常
except ValueError as e:
    print(f"设置年龄失败: {e}")

# 输出:
# 年龄已设置为: 25
# 设置年龄失败: 年龄必须是 0 到 120 之间的整数！

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# 6. 自定义异常

虽然 Python 的内置异常已经很丰富，但有时你需要创建自己的异常类型来表示应用程序特有的错误情况。

自定义异常通过继承内置的 Exception 类（或其子类）来创建。

# 1. 创建自定义异常类
class NetworkError(Exception):
    """表示网络相关的错误"""
    def __init__(self, message, error_code):
        super().__init__(message) # 调用父类的构造函数
        self.error_code = error_code

# 2. 在代码中使用它
def fetch_data_from_server():
    # 模拟一个网络错误
    is_connected = False
    if not is_connected:
        raise NetworkError("无法连接到服务器", 503)

# 3. 捕获自定义异常
try:
    fetch_data_from_server()
except NetworkError as e:
    print(f"捕获到网络错误: {e}")
    print(f"错误码: {e.error_code}")

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自定义异常的好处:

更具描述性: NetworkError 比通用的 Exception 能更清晰地表达错误类型。
更好的组织: 调用者可以专门捕获你的 NetworkError，并与其他的 ValueError 或 TypeError 区分开来。
可扩展性: 你可以在异常中添加额外的属性（如 error_code），携带更多关于错误的上下文信息。

# 7. 常见内置异常

了解 Python 的常用内置异常对于编写健壮的代码至关重要。以下是一些最常见的异常及其触发条件：

ValueError: 传入的参数类型正确，但值不合适。
```
# int() 无法将 "abc" 转换为整数
int("abc") 
```
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TypeError: 对不同类型的对象执行了不支持的操作。
```
# 字符串不能和数字相加
"2" + 3 
```
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IndexError: 试图访问序列（如列表、元组）中不存在的索引。
```
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[3]) # 索引只到 2
```
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2

KeyError: 试图访问字典中不存在的键。

my_dict = {"name": "Alice"}
print(my_dict["age"]) # "age" 键不存在

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2

FileNotFoundError: 试图打开一个不存在的文件。
```
with open("ghost.txt", "r") as f:
    pass
```
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ZeroDivisionError: 尝试将一个数除以零。
```
result = 10 / 0
```
1

AttributeError: 试图访问或调用一个对象不存在的属性或方法。

my_string = "hello"
my_string.append("!") # 字符串没有 .append() 方法，那是列表的

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2

NameError: 使用了一个未被定义的变量。
```
print(undefined_variable)
```
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# 8. 异常处理最佳实践

精确捕获：尽量捕获最具体的异常，避免使用裸露的 except:。
不要压制异常：避免空的 except 块（except: pass），因为它会悄无声息地吞掉错误，让调试变得异常困难。如果你确实需要忽略某个异常，最好加上注释说明原因。
保持 try 块短小：只在 try 块中放入你真正认为可能出错的代码。
利用 finally 进行清理：使用 finally 来确保重要的清理代码（如关闭文件）总能执行，或者优先使用 with 语句。
创建自定义异常：为你的库或应用创建有意义的自定义异常，使错误处理更有条理。
记录异常：在捕获异常后，使用 logging 模块记录详细的错误信息，这对于生产环境中的问题排查至关重要。

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上次更新: 2025/07/23, 06:33:16

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