Python之异常处理、模块与包

颇为阿娇978

MarkdownPad Document错误与异常处理
程序中错误分成两种

• 　　语法错误：过不了Python解释器
  
• 　　逻辑错误
  

异常处理
什么是异常处理

　　Python解释器检测到错误，触发异常，在发生异常时捕捉异常，如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，是程序不会崩溃，这就是异常处理
　　异常处理机制就是来增强程序的健壮性与容错性

常用异常
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x　　
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
　　
ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
　　
IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
　　
IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]
　　
KeyError 试图访问字典里不存在的键
　　
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
　　
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
　　
SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）
　　
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
　　
UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，
　　
导致你以为正在访问它
　　
ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的
　　基本语法
try:　　被检测的代码块
　　
except 异常类型 [as x]：
　　try中一旦检测到异常，就执行这个位置的逻辑
　　
except 其他异常类型 [as e]：
　　执行此处的逻辑
try:　　被检测的代码块
　　
except Exception as x：
　　print(e)
　　exception万能异常，不管抛出什么异常都能捕捉到，用一种方法去处理，但是如果想对于不同的异常需要定制不同的处理逻辑，还是要用多分支进行处理
　　异常的其他形式
s1 = 'hello'　　
try:
　　int(s1)
　　
except IndexError as e:
　　print(e)
　　
except KeyError as e:
　　print(e)
　　
except ValueError as e:
　　print(e)
　　
#except Exception as e:
　　
#    print(e)
　　
else:
　　print('try内代码块没有异常则执行我')
　　
finally:
　　print('无论异常与否,都会执行该模块,通常是进行清理工作')
　　主动抛出异常
#_*_coding:utf-8_*_　　

　　
try:
　　raise TypeError('类型错误')
　　
except Exception as e:
　　print(e)
　　自定义异常
#_*_coding:utf-8_*_　　

　　
class EgonException(BaseException):
　　def __init__(self,msg):
　　self.msg=msg
　　def __str__(self):
　　return self.msg
　　

　　
try:
　　raise EgonException('类型错误')
　　
except EgonException as e:
　　print(e)
　　断言
1 # assert 条件　　
2
　　
3 assert 1 == 1
　　
4
　　
5 assert 1 == 2
　　try..except的方式比较if的方式的好处

• 　　把错误处理和真正的工作分开来
  
• 　　代码更易组织，更清晰，复杂的工作任务更容易实现
  
• 　　毫无疑问，更安全了，不至于由于一些小的疏忽而使程序意外崩溃了
  

　　try..except这种异常处理机制就是取代if那种方式，让你的程序在不牺牲可读性的前提下增强健壮性和容错性
　　异常处理中为每一个异常定制了异常类型（python中统一了类与类型，类型即类），对于同一种异常，一个except就可以捕捉到，可以同时处理多段代码的异常（无需‘写多个if判断式’）减少了代码，增强了可读性

什么时候用异常处理

　　try...except应该尽量少用，因为它本身就是你附加给你的程序的一种异常处理的逻辑，与你的主要的工作是没有关系的,这种东西加的多了，会导致你的代码可读性变差,只有在有些异常无法预知的情况下，才应该加上try...except，其他的逻辑错误应该尽量修正

模块与包
什么是模块？
　　一个模块就是一个包含了Python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀
为何要使用模块？
　　随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，通常将程序分成一个个的文件，这样程序的结构更加清晰，方便管理，这时不仅仅可以把文件当做脚本去执行，还可以当做模块导入到其他模块中，实现了功能的重复利用。
　　导入模块会触发以下事件：

• 　　第一件事：创建名称空间，用来存放所导入模块中定义的名字
  
• 　　第二件事：基于刚刚创建的名称空间执行所导入的模块
  
• 　　第三件事：创建模块名指向该名称空间，模块.名字 进行操作
  

如何使用模块

　　模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句）。

import sys　　
sys.module #可以查看当前已经加载的模块
　　可以为模块起别名import time as mytimeprint(mytime.time())
　　可以在一行导入多个模块，但不建议这么做
import sys,re,os  #最好分多行进行模块的导入from...import...
　　使用此种方式导入的模块，可以直接使用被导入模块中命名空间的名字，而不用再使用模块名.名字 的方式了，但是此时如果有重名的会有覆盖的效果，原理就是python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系
　　from...import*

　　可以将所有不是以下划线开头的名字都导入到当前位置，但是一般不建议这么做，因为不知道导入了哪些名字，有可能会覆盖掉之前已经定义的名字，而且可读性差。
　　可以使用all来控制*(用来发布新版本时)

__all__=['name1','name2']  #这样在另外一个文件中导入时就只能导入列表中的这两个名字把模块当做脚本执行
　　可以通过模块的全局变量name来查看模块名name = 'main' #当做脚本运行
模块搜索路径
　　加载模块时先看内存中是否加载---再找同名的内建模块---再找sys.path给出的目录列表
　　需要特别注意的是：自定义的模块名不要与系统的内置模块重名
包
　　包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式

• 　　包的本质就是一个包含init.py文件的目录
  
• 　　凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，但是导入后在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包、模块、函数、类
  
• 　　from后的import导入的模块必须是明确的一个，不能带点，否则会有语法错误
  
• 　　第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的init.py文件，此文件可以为空也可以放一些初始化包的代码
  

绝对导入和相对导入

• 　　绝对导入：以最顶层的包作为起始
  
• 　　相对导入：用'.'、'..'的方式作为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
  

　　需要特别注意的是：可以用import导入内置或者第三方的模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from...import...的绝对或者相对导入，且包的相对导入只能用from的形式