Python中异常(Exception)的知识点
- 更新时间:2020-06-11 09:00:04
- 编辑:蒯鸿志
前言
Exception类是常用的异常类,该类包括StandardError,StopIteration, GeneratorExit, Warning等异常类。python中的异常使用继承结构创建,可以在异常处理程序中捕获基类异常,也可以捕获各种子类异常,python中使用try...except语句捕获异常,异常子句定义在try子句后面。
Python中的异常处理
异常处理的语句结构
try: <statements> #运行try语句块,并试图捕获异常 except <name1>: <statements> #如果name1异常发现,那么执行该语句块。 except (name2, name3): <statements> #如果元组内的任意异常发生,那么捕获它 except <name4> as <variable>: <statements> #如果name4异常发生,那么进入该语句块,并把异常实例命名为variable except: <statements> #发生了以上所有列出的异常之外的异常 else: <statements> #如果没有异常发生,那么执行该语句块 finally: <statement> #无论是否有异常发生,均会执行该语句块。
说明
- else和finally是可选的,可能会有0个或多个except,但是,如果出现一个else的话,必须有至少一个except。
- 不管你如何指定异常,异常总是通过实例对象来识别,并且大多数时候在任意给定的时刻激活。一旦异常在程序中某处由一条except子句捕获,它就死掉了,除非由另一个raise语句或错误重新引发它。
raise语句
raise语句用来手动抛出一个异常,有下面几种调用格式:
- raise #可以在raise语句之前创建该实例或者在raise语句中创建。
- raise #Python会隐式地创建类的实例
- raise name(value) #抛出异常的同时,提供额外信息value
- raise # 把最近一次产生的异常重新抛出来
- raise exception from E
例如:
抛出带有额外信息的ValueError: raise ValueError('we can only accept positive values')
当使用from的时候,第二个表达式指定了另一个异常类或实例,它会附加到引发异常的__cause__
属性。如果引发的异常没有捕获,Python把异常也作为标准出错消息的一部分打印出来:
比如下面的代码:
try: 1/0 except Exception as E: raise TypeError('bad input') from E
执行的结果如下:
Traceback (most recent call last): File "hh.py", line 2, in <module> 1/0 ZeroDivisionError: division by zero The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "hh.py", line 4, in <module> raise TypeError('bad input') from E TypeError: bad input
assert语句
assert主要用来做断言,通常用在单元测试中较多,到时候再做介绍。
with...as语句
with语句支持更丰富的基于对象的协议,可以为代码块定义支持进入和离开动作。
with语句对应的环境管理协议要求如下:
-
环境管理器必须有
__enter__
和__exit__
方法。
__enter__
方法会在初始化的时候运行,如果存在ass子在, __enter__
函数的返回值会赋值给as子句中的变量,否则,直接丢弃。
代码块中嵌套的代码会执行。
如果with代码块引发异常, __exit__(type,value,traceback)
方法就会被调用(带有异常细节)。这些也是由 sys.exc_info返回的相同值.如果此方法返回值为假,则异常会重新引发。否则,异常会终止。正常 情况下异常是应该被重新引发,这样的话才能传递到with语句之外。
如果with代码块没有引发异常, __exit__
方法依然会被调用,其type、value以及traceback参数都会以None传递。
下面为一个简单的自定义的上下文管理类。
class Block: def __enter__(self): print('entering to the block') return self def prt(self, args): print('this is the block we do %s' % args) def __exit__(self,exc_type, exc_value, exc_tb): if exc_type is None: print('exit normally without exception') else: print('found exception: %s, and detailed info is %s' % (exc_type, exc_value)) return False with Block() as b: b.prt('actual work!') raise ValueError('wrong')
如果注销到上面的raise语句,那么会正常退出。
在没有注销掉该raise语句的情况下,运行结果如下:
entering to the block this is the block we do actual work! found exception: <class 'ValueError'>, and detailed info is wrong Traceback (most recent call last): File "hh.py", line 18, in <module> raise ValueError('wrong') ValueError: wrong
异常处理器
如果发生异常,那么通过调用sys.exc_info()
函数,可以返回包含3个元素的元组。 第一个元素就是引发异常类,而第二个是实际引发的实例,第三个元素traceback对象,代表异常最初发生时调用的堆栈。如果一切正常,那么会返回3个None。
Python的Builtins模块中定义的Exception
|Exception Name|Description| |BaseException|Root class for all exceptions| | SystemExit|Request termination of Python interpreter| |KeyboardInterrupt|User interrupted execution (usually by pressing Ctrl+C)| |Exception|Root class for regular exceptions| | StopIteration|Iteration has no further values| | GeneratorExit|Exception sent to generator to tell it to quit| | SystemExit|Request termination of Python interpreter| | StandardError|Base class for all standard built-in exceptions| | ArithmeticError|Base class for all numeric calculation errors| | FloatingPointError|Error in floating point calculation| | OverflowError|Calculation exceeded maximum limit for numerical type| | ZeroDivisionError|Division (or modulus) by zero error (all numeric types)| | AssertionError|Failure of assert statement| | AttributeError|No such object attribute| | EOFError|End-of-file marker reached without input from built-in| | EnvironmentError|Base class for operating system environment errors| | IOError|Failure of input/output operation| | OSError|Operating system error| | WindowsError|MS Windows system call failure| | ImportError|Failure to import module or object| | KeyboardInterrupt|User interrupted execution (usually by pressing Ctrl+C)| | LookupError|Base class for invalid data lookup errors| | IndexError|No such index in sequence| | KeyError|No such key in mapping| | MemoryError|Out-of-memory error (non-fatal to Python interpreter)| | NameError|Undeclared/uninitialized object(non-attribute)| | UnboundLocalError|Access of an uninitialized local variable| | ReferenceError|Weak reference tried to access a garbage collected object| | RuntimeError|Generic default error during execution| | NotImplementedError|Unimplemented method| | SyntaxError|Error in Python syntax| | IndentationError|Improper indentation| | TabErrorg|Improper mixture of TABs and spaces| | SystemError|Generic interpreter system error| | TypeError|Invalid operation for type| | ValueError|Invalid argument given| | UnicodeError|Unicode-related error| | UnicodeDecodeError|Unicode error during decoding| | UnicodeEncodeError|Unicode error during encoding| | UnicodeTranslate Error|Unicode error during translation| | Warning|Root class for all warnings| | DeprecationWarning|Warning about deprecated features| | FutureWarning|Warning about constructs that will change semantically in the future| | OverflowWarning|Old warning for auto-long upgrade| | PendingDeprecation Warning|Warning about features that will be deprecated in the future| | RuntimeWarning|Warning about dubious runtime behavior| | SyntaxWarning|Warning about dubious syntax| | UserWarning|Warning generated by user code|
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
相关教程
-
详解如何利用Python处理异常值
数据挖掘工作中的第一步就是异常值检测,异常值的存在会影响实验结果。下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python进行异常值分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的
发布时间:2020-03-13
-
关于python异常和文件处理机制实例详解
这篇文章主要介绍了python异常和文件处理机制,详细分析了Python异常处理的常用语句、使用方法及相关注意事项,需要的朋友可以参考下
发布时间:2020-01-23
-
python数据处理中LabelEncoder和OneHotEncoder知识点
今天小编就为大家分享一篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
发布时间:2019-08-13
-
实例讲述Python数据预处理
这篇文章主要介绍了Python数据预处理之数据规范化,简单描述了数据规范化的原理、用法及相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
发布时间:2020-03-18
-
python用asyncio处理并发实例
本篇文章主要介绍了python并发2之使用asyncio处理并发,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
发布时间:2019-11-04
-
Python中smtplib模块处理电子邮件的知识点
这篇文章主要介绍了举例详解Python中smtplib模块处理电子邮件的使用,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下
发布时间:2020-02-15
-
Python数据科学手册
这本书是以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书,讲述了个Python数据科学中的重点工具包、Matplotlib、NumPy等对象
大小:12.4 MBPython电子书
-
Python编程入门(第3版)
大小:3285 MB MBPython
-
Python编程从零基础到项目实战:微课视频
1.配套设施视頻解读,扫二维码播放视频,傻瓜式教您学习培训 为便捷用户学习培训,这书视频录制了150集视頻解读(在其中23集为赠予视頻),并在视頻部位设定了二维码图片,根据手机上二
大小:37.7 MBPython编程电子书
-
Python金融大数据分析
大小:47.8 MBPython电子书
-
零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析
大小:122.4 MBPython数据分析电子书
-
Python Docker实战
《 PythonDocker实战 》以1个Python聊天机器人做为围绕全书的实例,根据对这一聊天机器人搭建全过程的解读串连起Docker器皿化的基本內容。根据阅读文章这书,用户将掌握Docker的有关基本知识,
大小:2.9 MBDocker电子书
-
精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战
大小:13267 MB MPython爬虫
-
Python云原生:构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用
大小:157.2 MB叶风华电子书
-
深度学习:基于Keras的Python实践
大小:159.5 MB深度学习电子书
-
从Excel到Python:数据分析进阶指南
Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文
大小:9.69 MBPython数据电子书