Python学习：错误和异常处理

1. 引言

Python 是一种高级编程语言，以其简洁和易读性而闻名。然而，在编写代码的过程中，不可避免地会遇到错误。在 Python 中，错误通常分为两类：编译时（或解析时）发生的语法错误和运行时出现的异常。理解这两者之间的区别以及如何正确地处理它们对于编写健壮的应用程序至关重要。

2. 错误类型

2.1 语法错误 (Syntax Errors)

语法错误是指违反了 Python 的语法规则的代码错误。这类错误发生在解释器尝试解析代码时，并且会在代码执行之前被发现。例如，忘记冒号、括号不匹配等都是常见的语法错误。

>>> print "Hello, world"  # 忘记使用括号
  File "<stdin>", line 1
    print "Hello, world"
                        ^
SyntaxError: invalid syntax

2.2 运行时错误 (Runtime Errors)

运行时错误是在程序执行期间发生的错误，通常是由于非法操作导致的。这些错误会导致抛出异常，如果未被捕获，将会终止程序的执行。

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

2.3 逻辑错误 (Logical Errors)

逻辑错误不会引发异常，但会导致程序行为不符合预期。这是因为程序中的算法或业务逻辑存在缺陷。逻辑错误是通过测试和调试来识别的。

3. 异常 (Exceptions)

异常是表示程序中非正常情况的对象，它允许你从错误中恢复而不必完全退出程序。Python 提供了许多内置异常类型，也可以创建自定义异常。

3.1 内置异常

Python 拥有丰富的内置异常类型，如 TypeError, ValueError, IndexError 等等。每个异常类都代表了一种特定类型的错误条件。

3.2 用户定义的异常

你可以通过继承 Exception 类或其他内置异常类来创建自己的异常类。这使得可以为应用程序定义特定于上下文的异常。

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class MyCustomError(Exception):
    """这是一个用户定义的异常类"""
    pass

4. 异常处理机制

4.1 try-except 语句

try-except 语句用于捕获并处理异常。当 try 块内的代码抛出异常时，控制将传递给相应的 except 块。

try:
    # 可能引发异常的代码
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    # 处理异常
    print("捕获到一个除以零的错误:", e)

4.2 else 子句

else 子句可以在没有异常发生的情况下执行，它必须紧跟在所有 except 子句之后。

try:
    x = 1 / 1
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为零")
else:
    print("成功计算，结果是", x)

4.3 finally 子句

无论是否发生异常，finally 子句都会被执行。这对于清理操作（如关闭文件或释放资源）非常有用。

try:
    f = open('myfile.txt')
    # 文件操作...
except IOError:
    print("无法打开文件")
finally:
    f.close()

5. 异常链 (Exception Chaining)

当一个异常在处理另一个异常的过程中被触发时，这两个异常可以被链接在一起。这样可以帮助追踪问题的根本原因。

try:
    raise ValueError("第一个错误")
except ValueError as e:
    try:
        raise TypeError("第二个错误") from e
    except TypeError as te:
        print(te)

6. 抛出异常 (Raising Exceptions)

使用 raise 语句可以显式地引发异常。这可用于强制某些条件失败，从而触发异常处理流程。

1 2	if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError("x 必须是整数或浮点数")

7. 断言 (Assertions)

断言是一种检查，它用于验证程序内部状态的一致性。断言失败将引发 AssertionError。

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def get_age(age):
    assert age > 0, "年龄不能为负数"
    return age

8. 日志记录 (Logging)

日志记录是跟踪事件的一种方式，它有助于监控应用的行为，尤其是在生产环境中。Python 的 logging 模块提供了灵活的日志记录系统。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('这是调试信息')
logging.info('这是常规信息')
logging.warning('这是一个警告')
logging.error('这是一个错误')
logging.critical('这是一个严重错误')