【Python基础】09、Python异常和执行环境
一、python异常1、Python异常
python运行时发生错误称作异常
语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译
逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
Python异常是一个对象，表示错误或意外情况
在Python检测到一个错误时，将触发一个异常
Python可以通过异常传导机制传递一个异常对象，发出一个异常情况出现的信号
程序员也可以在代码中手动触发异常
Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为
第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断
第二阶段：异常处理，如忽略非致命性错误、减轻错误带来的影响等
2、异常的功用
错误处理
Python的默认处理：停止程序，打印错误消息
使用try语句处理异常并从异常中恢复
事件通知
用于发出有效状态信号
特殊情况处理
无法调整代码去处理的场景
终止行为
try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制
非常规控制流程
异常是一种高级跳转(goto)机制
3、检测和处理异常
异常通过try语句来检测
任何在try语句块里的代码都会被监测，以检查有无异常发生
try语句主要有两种形式：
try-except：检测和处理异常
可以有多个except
支持使用else子句处理没有探测异常的执行的代码
try-finally：仅检查异常并做一些必要的清理工作
仅能有一个finally
try语句的复合形式
try-except-finally
二、try语句
1、try-except 语句
定义了进行异常监控的一段代码，并且提供了处理异常的机制
语法：
try:
try_suite #触发异常
except Exception[, reason]: #Execption 异常类型， reason是自定义的变量捕获触发此错误的原因
except_suite #触发错误后的操作
例子
In : xj
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-7e8eb9fe7515> in <module>()
----> 1 xj
NameError: name 'xj' is not defined #异常类型：触发此异常的原因
In : f1=open("/tmp/a.txt","r")
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-0c148cacb126> in <module>()
----> 1 f1=open("/tmp/a.txt","r")
IOError: No such file or directory: '/tmp/a.txt'
In : try:
open("/tmp/a.txt","r")
except IOError,rs:
print "Could not open file /tmp/a.txt",rs
...:
Could not open file /tmp/a.txt No such file or directory: '/tmp/a.txt'
try语句可以带多个except子句，还可以有一个可选的else子句，语法格式如下
try:
try_suite
except Exception1[, reason]:
suite_exception1
except (Exception2, Exception3, …)[,reason]: #一次捕获多个异常时要定义为元组
suite_
…
except: #空except语句用于捕获一切异常
suite_
else:
else_suite
except分句个数没有限制，但else只能有一个
没有异常发生时，else分句才会执行
没有符合的except分句时，异常会向上传递到程序中的之前进入的try中或者到进程的顶层
2、try-finally 语句
无论异常是否发生，finally子句都会执行
常用于定义必需进行的清理动作，如关闭文件或断开服务器连接 等
finally中的所有代码执行完毕后会继续向上一层引发异常
语法
try:
try_suite
finally:
finally_suite
3、try-except except-else else-finally 语句
语法：
try:
try_suite
except Exception1:
suite1_exception1
except (Exception2, Exception3):
suite23_exception23
…
else:
else_suite
finally:
finally_suite
可以替换为在try-finally语句中嵌套try-except语句的形式
4、自定义异常
raise语句可显式触发异常
raise ]]
SomeException: 可选，异常的类型（不能自定义，选一个已存在的异常类型），仅能使用字符串、类或实例
args: 可选，以元组的形式传递给异常的参数
traceback: 可选，异常触发时新生成的一个用于异常-正常化的跟踪记录，多用于重新引发异常时
In : def CrossProduct(seq1,seq2):
...: if not seq1 or not seq2:
...: raise ValueError,"Sequence argements must be non-empty"
...: return [(x1,x2) for x1 in seq1 for x2 in seq2]
...:
In : l1=
In : l2=
In : l2=["a","b","c"]
In : CrossProduct(l1,l2)
Out:
[(1, 'a'),
(1, 'b'),
(1, 'c'),
(2, 'a'),
(2, 'b'),
(2, 'c'),
(3, 'a'),
(3, 'b'),
(3, 'c')]
In : CrossProduct(s1,s2)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-98cbc2c76b89> in <module>()
----> 1 CrossProduct(s1,s2)
<ipython-input-7-02dabd570938> in CrossProduct(seq1, seq2)
1 def CrossProduct(seq1,seq2):
2 if not seq1 or not seq2:
----> 3 raise ValueError,"Sequence argements must be non-empty"
4 return [(x1,x2) for x1 in seq1 for x2 in seq2]
5
ValueError: Sequence argements must be non-empty
三、异常对象
1、异常对象
Python异常是内置的经典类Exception的子类的实例
为了向后兼容，Python还允许使用字符串或任何经典类实例
Python2.5之后，Exception是从BaseException继承的新式类
Python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例
大多的标准异常都是由StandardError派生的，其有3个抽象的子类
ArithmeticError
由于算术错误而引发的异常基类
OverflowError, ZeroDivisionError, FloatingPointError
LookupError
容器在接收到一个无效键或索引时引发的异常的基类
IndexError, KeyError
EnvironmentError
由于外部原因而导致的异常的基类
IOError, OSError, WindowsError
In : type(Exception)
Out: type
In : type(BaseException)
Out: type
2、标准异常类
AssertionError
断言语句失败
AttributeError
属性引用或赋值失效
FloatingPointError
浮点型运算失败
IOError
I/O操作失败
ImportError
import语句不能找到要导入的模块，或者不能找到该模块特别请求的名称
IndentationError
解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误
IndexError
用来索引序列的整数超出了范围
KeyError
用来索引映射的键不在映射中
KeyboardInterrupt
用户按了中断键(Ctrl+c, Ctrl+Break或Delete键)
MemoryError
运算耗尽内存
NameError
引用了一个不存在的变量名
NotImplementedError
由抽象基类引发的异常，用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法
OSError
由模块os中的函数引发的异常，用来指示平台相关的错误
OverflowError
整数运算的结果太大导致溢出
SyntaxError
语法错误
SystemError
Python本身或某些扩展模块中的内部错误
TypeError
对某对象执行了不支持的操作
UnboundLocalError
引用未绑定值的本地变量
UnicodeError
在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误
ValueError
应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适 当的值
WindowsError
模块os中的函数引发的异常，用来指示与Windows相关的错误
ZeroDivisionError
除数为0
3、自定义异常类
自定义异常和多重继承
较有效的方法是从自定义异常类和标准异常类进行多重继承，例 如
> pass
标准库中使用的其它异常
Python标准库中的许多模块都定义了自己的异常类，如socket中的socket.error
等同于自定义的异常类
4、assert语句
assert语句用于在程序中引入调试代码
assert condition[, expression]
如果condition条件满足，则assert不做任何操作
如果condition条件不满足，则assert使用expression作为参数实例化AssertionError并引发结果
注意：
如果运行Python时使用了-O优化选项，则assert将是一个空操作：编译器不为assert语句生成代码
运行Python时不使用-O选项，则__debug__内置变量为True， 否则其值为False
assert语句相当于下面的代码
if __debug__:
if not condition:
raise AssertionError, <expression>
In : assert 1==1
In : assert 1==2
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-a174714cc486> in <module>()
----> 1 assert 1==2
AssertionError:
In : assert 1==2,"sb"
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-ad988d3359bb> in <module>()
----> 1 assert 1==2,"sb"
AssertionError: sb
四、python执行环境
1、python解释器环境与选项
python [-c cmd| filename | - ]
python解释器环境变量
五、Python代码的测试、调试与探查
1、Python文档字符串
如果函数、类或模块的第一行是一个字符串，这个字符串就称为文档字符串(docstrings)
内置函数help()或对象的默认方法__doc__可以显示这些文档字符串
In : def Sum(num1,num2):
....: '''the sumary of num1 and num2.
....: >>> Sum(2,5)
....: 7
....: >>> Sum(12,77)
....: 89
....: '''
....: return num1+num2
....:
In : Sum.__doc__
Out: 'the sumary of num1 and num2.\n >>> Sum(2,5)\n 7\n >>> Sum(12,77)\n 89\n '
In : help(Sum）
Help on function Sum in module __main__:
Sum(num1, num2)
the sumary of num1 and num2.
>>> Sum(2,5)
7
>>> Sum(12,77)
89
(END)
2、doctest模块
doctest模块允许在文档字符串内嵌入注释以显示各种语句的期望行为，尤其是函数和方法的结果
此处的文档字符串看起来如同一个交互式shell会话
可用于测试文档是否与程序主体保持同步，或基于文档对程序本 身做测试
如果文档字串中的结果与预期结果不一致，测试会显示出错的结果信息
创建可自测试的模块
在模块的尾部添加如下代码即可
if __name__ == ‘__main__’:
import doctest
doctest.testmod()
此类模块在python解释器中直接运行时即能进行自我测试
unittest
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