Python学习笔记整理(十七)异常处理

一、异常基础
try/except：捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并自行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序）
try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码）
raise: 手动在代码中接触发异常。
assert: 有条件地在程序代码中触发异常。
with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。
用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。
finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、
1、异常的角色
错误处理
事件通知
特殊情况处理：有时发生很罕见的情况，很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况，从而省去编写应对特殊情况的代码
终止行为
非常规控制流程
>>> x='diege
>>> def fetcher(obj,index):
...     return obj[index]
...
>>> fetcher(x,4)
'e'
>>> fetcher(x,5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in fetcher
IndexError: string index out of range
>>> try:
...     fetcher(x,5)        #尝试抓取第5个字符
... except IndexError:      #如果发生异常【指出引发的异常名称】
...     print fetcher(x,-1)  #那就抓取最后一个字符
...
e
>>> def catcher():
...     try:
...             fetcher(x,5)
...     except IndexError:
...             print fetcher(x,-1)
...     print "continuing"
...
>>> catcher()    
e
continuing
可以看到从异常中恢复并继续执行。
try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为（发生异常时程序也会终端，只不过会执行finally后的代码）

>>> try:
...     fetcher(x,4)
... finally:
...     print 'after fetch'
...
'e'
after fetch
没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码
发生异常的情况下
>>> try:
...     fetcher(x,5)      
... finally:              
...     print 'after fetch'
...
after fetch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in fetcher
IndexError: string index out of range
发生异常的情况下，也执行了finally语句中的代码
实际应用镇南关，try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复，而try/finally的组合则很方便，可以确保无论try代码块内的
代码是否发生异常，终止行为一定会运行。如，try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误，然后以try/finally来确保
关闭文件，或者终止服务器连接等调用。
可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不关异常是否被except分句捕捉到
2、try/except/else语句
try的完×××式：try/多个except/else语句
else是可选的
try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。
*如果try代码块语句执行时发生了异常，Python就跳回try，执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后（除非 except代码块引发另一异常），控制全就会到整个try语句后继续执行。
*如果异常发生在try代码块内，没有符合的except分句，异常就会向上传递到程序的之前进入try中，或者到这个进程的顶层（使用Python终止这个程序并打印默认的错误消息）
*如果try首行底下执行的语句没有发生异常，Python就会执行else行下的语句（如果有的话），控制权会在整个try语句下继续。
也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常，而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行，finally分句无法释放发生异常都执行。
3、try语句分句形式
分句形式            说明
except:                捕捉所有（其他）异常类型
except name:        只捕捉特定的异常
except name,value:    捕捉所有的异常和其额外的数据（或实例）
except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常
except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得其额外数据
else:                如果没有引发异常，就运行
finally:            总是会运行此代码块，无论是否发生异常
except:用在想不到异常情况，在except:前面可以定义可以想到的异常：except name1: except name2:
3、try/else分句
        try:
                customer=getargv[1]
        except IndexError:
                print "please give argv as customer!"
        else:
                scene=PizzaShop()
                scene.order(customer)
                print '...'
如把else:语句的内容放到try:中，也能执行。模拟出else分句。不过这可能造成不正确的异常分类。如果“没有异常发生”这个行为触发了
IndexError，就会视为try代码块的失败，因此错误地触发try底下的异常处理器。改为明确的else分句，让逻辑封明确。保证except处理器
只会因为包装在try中代码真正的失败而执行，而不是为else中的情况行为失败而执行。
4、try/finally分句
python先运行try: 下的代码块：
如果try代码块运行时没有异常发生，Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。
如果try代码块运行时有发生异常，Python依然会回来运行finally代码块，但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。
        try:
                Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process()
        finally:
                open('/etc/rc.conf').close
5、统一try/except/finally分句
try:
    main-action:
except Exception1:
    hander1
except Exception2:
    hander2
...
else:
    else-block
finally:
    finally-block
这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码（main-action）引发异常，那么except代码块都会逐一测试，寻找与抛出的异常相符的语句。如果引发异常的是Exception1则会执行hander1代码块，如果引发异常的是Exception2，则会执行hander2代码块。以此类推。如果没有
引发异常，将会执行else-block代码块。
无论前面发生什么，当main-action代码块完成时。finally-block都会执行。
6、通过嵌套合并except和finally
try:
    try:
        main-action:
    except Exception1:
        hander1
    except Exception2:
        hander2
    ...
    else:
        else-block
finally:
    finally-block
和5的效果一样
7、raise语句
要故意触发异常，可以使用raise语句。raise语句组成是： raise关键字，后面跟着要引发的异常名称（选用），以及一个可选的额外的数据项，后可随着异常传递
raise <name>
raise <name>,<data>
raise
注意：<name>需要预先定义好，不然会由未定义错误。
第二种形式随着异常传递额外的数据项，在raise语句中，数据是列在异常名称的后面的；在try语句中，取得该数据是通过引入一个进行接收
它的变量实现的。例如，如果try引入一个exceptname,X:语句，则变量X就会被赋值为raise内所列出的额外的数据项,如果没有定义默认接受到
的就是特殊对象None。一旦被程序中任意的except分句捕捉，异常就死了（也就是说，不会传递给另一个try），除非又被另一个raise语句或
错误所引发。现在用户定义的异常应该是类实例对象。
8、assert语句
assert可以有条件地在程序代码中触发异常，可以认为是有条件的raise.
牢记：assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件，而不是捕捉内在的程序设计错误。因为Python会自动收集程序的设计错误，通常咩有必要写assert去捕捉超出索引值，类型不匹配以及除数为0之类的事。
引发的异常为:AssertionError。如果没有被try捕捉到，就会终止程序。
该语句形式:
assert  <test>,<data>
实例
>>> def f(x):
...     assert x>0,'x must be great zerot'
...     return x**2
...
>>> f(2)    
4
>>> f(-1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in f
AssertionError: x must be great zerot
二、with/as环境管理
python2.6引入新的异常相关的语句：with及其可选的as分句。这个语句的设计是为了和环境管理器对象（支持新的方法协议)一起工作。
简而言之， with/as语句的设计作为常见try/finally用法模式的替代方案。就像try/finally语句， with/as语句也用于定义必须执行的
终止或“清理"行为,无论步骤中是否发生异常。和try/finally不同的是，with语句支持更丰富的基于对象的协议，可以代码块定义支持进入
和离开动作。
with语句基本格式：
with expression [as variable]:
    with block
在这里expression要返回一个对象，从而支持环境管理协议。如果选用as分句存在时，此对象也可返回一个值，赋值给变量名variable.
注意：variable并非赋值为expression的结果，expression的结果是支持环境协议的对象,而variable则是赋值为其他的东西（？？)
然后,expression返回的对象可在with-block开始前，先自行启动程序，并且在该代码块完成后，执行终止程序代码，无论代码块是否引发异常
有些内置的Python对象已得到强化，支持环境管理协议，因此可以用于with语句。例如，文件对象有环境管理器，可在with代码块后自动关闭
文件，无法是否引发异常。
>>> with open('/etc/rc.conf') as myfile:
...     for line in myfile:
...             line=line.upper()
...             print line
在这里，对open的调用，会返回一个简单文件对象，赋值给变量名myfile。我们可以用一般的文件工具使用myfile:就此而言，文件迭代器会在
for循环内逐行读取。
然后，此对象也支持with语句所使用的环境协议。在这个with语句执行后。环境管理机制保证由myfile所引用的文件对象自动关闭。即时处理
该文件时，for循环引发了异常。
环境管理器是有写高级的机制。还不是Python的正式组成部分。就较为简单的用途来说,try/finally语句可对终止活动提供足够的支持。

三、异常对象
基于类的异常可以创建各种异常类，有附加状态信息，而且支持继承。尽量都适用类异常。类异常有如下特点；
* 提供类型分类，对今后的修改有更好的支持：以后增加新异常时，通常不需要在try语句中进行修改。
* 同了存储在try处理器中所使用的环境信息的合理地点：这样的话，可以拥有状态信息，以及可调用的方法，并且可通过实例进行读取。
* 允许异常参与继承层次，从而可获得共同的行为。例如，继承的显示方法可提供通用的错误消息外观。
所有内置异常都类组织成继承树。
Python2.5版本 字符串异常会产生'deprecation‘（不建议使用）’警告。python3.0将不再支持字符串异常。
1、基于字符串的异常
>>> myexc="My exception string"
>>> try:
...     raise myexc
... except myexc:
...     print "caught"
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
TypeError: exceptions must be old-style classes or derived from BaseException, not str
Python 2.7版本已经不在支持了
2、基于类的异常
>>> class General:pass
>>> class Spec1(General):pass 
>>> class Spec2(General):pass
>>> def raiseer0():
...     X=General()
...     raise X
>>> def raiseer1():
...     X=Spec1()      
...     raise X
>>> def raiseer2():
...     X=Spec2()  
...     raise X
>>> for func in (raiseer0,raiseer1,raiseer2):
...     try:
...             func()
...     except General:#使用异常的超类General，这样子类也捕捉到，可以在未来增加函数异常（在子类里)，而不影响程序。
...             import sys
...             print 'caught:',sys.exc_info()[0]
...
caught:__main__.General
caught:__main__.Spec1
caught:__main__.Spec2
在try语句中，捕捉其超类就会捕捉这个类，以及类树中超类下的所有子类：超类会变成异常分类的名称，而子类会变成该分类中特定的
异常类型。
Python2.5以后版本将每个异常都写成类（必须),从异常树顶层继承Exception（非必须）。
sys.exc_info() 一种抓取最近发生异常的常用方式。
对基于类的异常而言，其结果中第一个元素就是引发异常类，而第二个是实际引发的实例。
注意：目前Python的说明文件指出，用户定义的异常最好继承自Exception内置的异常（但不是必须要求）。
class General(Exception):pass
就大型多层次的异常而言，在一个except分句使用类捕捉分类，会比列出一个分类中每个成员更简单。新增子类扩展异常层次，。也不会破坏
先有的代码。
如果不用类，在excpet中就会是excpet (General,Spec1,Spec2)： 这样捕捉字符串类。
基本原则是：在异常处理器中，通常来说具体要优于一般。
3、内置Exception类
Python把内置异常组织成层次，来支持各种捕捉模式
Exception：    异常的顶层根超类
StandardError:    所有内置错误异常的超类
ArithmeticError:    所有数值错误的超类
OverflowError:    识别特定的数值错误的子类
可以在Python库手册或exceptionsn模块的帮助文本中查阅。
>>> import exceptions
>>> help(exceptions)  
BaseException
            Exception
                StandardError
                    ArithmeticError
                        FloatingPointError
                        OverflowError
                        ZeroDivisionError
                    AssertionError
4、定义异常文本
对基于类的异常而言，其结果中第一个元素就是引发异常类，而第二个是实际引发的实例。
>>> raise MyBad():
>>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: <__main__.MyBad instance at 0x2850d26c>
这样的显示不友好。改进显示，可以在类中定义__repr__或__str__显示字符串重载方法，从而返回异常达到想要默认处理器显示字符串。
>>> class MyBad():                        
...     def __repr__(self):               
...             return "Sorry--my mistake!"
...
>>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: Sorry--my mistake
这样把显示类的实例改为了我们定义的文本。
注意：如果继承自内置异常类，错误测试会有细微的改变，构造方法参数会自动存储并显示在消息中。【同样也可以把继承的重载】
>>> class MyBad(Exception):pass
... >>> raise MyBad()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad
>>> raise MyBad('the','bright','side','of')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyBad: ('the', 'bright', 'side', 'of')
5、发送额外数据和实例行为
把环境信息附加在基于类的异常的办法是：在引发的实例对象中填写实例的属性，通常是在类的构造器方法中。在异常处理器中，是列出
要赋值为引发的实例的变量，然后通过这个变量名来读取附加的转改信息，并且调用任何基础的类方法。【很强大的功能】
>>> class FormatError:
...     def __init__(self,line,file):
...             self.line=line
...             self.file=file
>>> def parser():
...     raise FormatError(42,file='diege.txt') #手动定义异常，基于类的异常，类构造函数传递两个数据。
...
>>> try:
...     parser()
... except FormatError,X: #定义接受异常(类的实例-异常引发时产生的实例)传递过来数据的变量。
...     print 'Error at',X.file,X.line #显示实例传递过来的数据
...
Error at diege.txt 42
字符串的格式为【已过时】
raise formatError,{'file':'diege.txt','line':43}
except FormatError,X:
    print 'Error at',X['file'],X['line']
6、raise的一般形式
raise string #基于字符串的异常，已过时
raise string,data #基于字符串的异常，已过时
raise instance    #最常用的模式，直接接一个实例：raise FormatError(42,file='diege.txt')
raise class,instance
raise
为了和内置异常为字符串的的旧版兼容，也可以
raise class #same as :raise class()
raise class,arg # same as :raise class(arg)
raise clase(arg1,arg2,...) #same as:raise class(arg1,arg2...)
这些都相当于raise class(arg)，等效于raise instance形式
>>> def parse():
...     raise FormatError,(42,'diege.txt')

四、异常的设计
1、嵌套异常处理器
把内部的try写成函数来嵌套
>>> def action2():
...     print 1+[]
>>> def action1():
...     try:
...             action2()
...     except TypeError:
...             print "inner try"
>>> try:
...     action1()
... except TypeError:
...     print "outer try"
...
inner try
使用语法嵌套
>>> try:
...     try:
...             action2()
...     except TypeError:
...             print "inner try"  
... except TypeError:
...     print "outer try"
...
inner try
嵌套的finally语句会因一个异常全部启动。
>>> try:   
...     try:
...             raise IndexError
...     finally:            
...             print "diege"
... finally:     
...     print "DIEGE"
...
diege
DIEGE
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError
2、异常的习惯用户
1）异常不总是错误
在Python中，所有的错误都是异常。但并非所有的异常都是错误。
>>> while 1:
...     try:
...             line=raw_input()
...     except EOFError:
...             break
...     else:
...             print "print ...process nex line here.."
raw_input()在文件末尾引发内置的EOFError
2)函数信号条件和raise
用户定义的异常也可以引发非错误的情况。
用于任何无法返回警示值以表明成功或失败的函数。
class Failure(Exception):pass
def searcher():
    if ...success...;
        return ...founditem...
    else:
        raise Failure()
try:
    item=searcher()
except Failure:
    ...report...
else:
    ...use item here...
Python核心是动态类型和多态，通常更倾向于是用异常来发出这类情况的信号，而不是警示性的返回值。
3)在try外进行调试
空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常，可以从内置的
sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组，而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称，
以及相关的额外数据（如果有）。就基于类的异常而言，这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。
4)运行进程中的测试
5)关于sys.exc_info
sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理，就返回包含了三个None值的元组。
否则，将会返回（type,value和traceback)
*type是正在处理的异常的异常类型（一个基于类的异常的类对象）
*value是异常参数（它的关联值或raise的第二个参数，如果异常类型为类对象，就一定是类实例）
*traceback是一个traceback对象，代表异常最初发生时所调用的堆栈。
2、与异常有关的技巧
大致来说，Python的异常在使用上都很简单。异常背后真正的技巧在于确定except分句要具体或多通用，以及try语句中要包括多少代码。
1）应该包装什么？
try语句中要包括多少代码。
简要原则
*经常会失败的运算一般都应该包装在try语句内。例如：和系统状态衔接的运算（文件开启，套接字调用等等）就是try的主要候选者。
*尽管这样，上一条规则有写特例：在简单的脚本中，你会希望这类运算失败时终止程序，而不是被捕捉或被忽略。如果是一个重大的错误，
更应如此。Python的错误会产生有用的错误信息，而且这通常就是所期望的最好的结果。
*应该try/finally中实现终止动作，从而保证它们的执行。这个语句形式可执行代码，无论异常是否发生。
*偶尔，把对大型函数的调用包装在单个try语句内，而不是让函数本身零散着放入若干try的语句中。这样会更方便。这样的话，函数中的异常
就会往上传递到调用周围的try，而你也可以减少函数中的代码量。
2）捕捉太多：避免空except语句
如果使用空except语句,可能拦截到异常嵌套结构中较高层的try处理器所期待的事件这类代码可能会捕捉无关的系统异常。如内存错误，一
程序错误，迭代停止以及系统推出等等，都会在Python中引发异常。这里异常通常是不应该拦截的。
3）捕捉太少：使用基于类的分类
3、核心语言总结
1)Python工具集
一般而言，Python提供了一个有层次的工具集。
内置工具：
像字符串，列表和字典这些内置类型，会让编写程序更为迅速。
Python扩展：
就更重要的任务来说，可以编写自己的函数，模块以及类来扩展Python
已编译的扩展：
Python的工具箱类型。
分类        例子
对象类型    列表，字典，文件和字符串
函数        len，range,apply,open
异常        IdexError,KeyError
模块        os,TKinter,pickle,re
属性        __dict__,__name__,__class__
外部工具    NumPY,SWIG,Jython,IronPython
2)大型项目的开放工具
PyDoc
PyChecker 检查
PyUnit  测试
doctest  测试
IDE 图形界面
配置工具 profile是标准块模块，为python实现源代码配置工具。
调试器：源代码调试器模块，称为pdb, 类似C的命令行调试器gdb
>>> import pdb
>>> pdb.run("main()") #下面就可以在交互模式下执行代码调试命令
> <string>(1)<module>()
(Pdb) action1
<function action1 at 0x28495bc4>
(Pdb) action1()
inner try
发布选择：Python程序常见打包工具。py2exe,PyInstaller以及freeze都可以打包字节码以及Python虚拟机
优化选项：Psyco系统提供了实时的编译器，可以把Python字节码翻译成二进制码。
对大型醒目的提示