Python 异常处理机制

简介: Python入门基础异常处理机制。try-except,异常类型,raise 抛出异常,自定义异常。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。
🍎个人主页: 小嗷犬的博客
🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。
🥭本文内容:Python 异常处理机制

@TOC


1.try-except 语句

Python解释器在运行出现异常时,会返回异常信息,告诉我们错误出现在哪一行,错误类型是什么,具体原因是什么。

在异常可能发生的地方添加异常处理程序,对于用户明确错误是一种好方法。

Python使用try-except语句实现异常处理,基本的语法格式如下:

try:
    <<<语句块1>>>
except <<<异常类型>>>:
    <<<发生异常执行的语句>>>
else:
    <<<没有发生异常执行的语句>>>
finally:
    <<<不管有没有异常都要执行的语句块>>>
# 分别输入 No 和 5 试试看:
try:
    alphabet = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
    idx = int(input("请输入一个整数: "))
    print(alphabet[idx])
except ValueError:
    print("输入错误,请输入一个整数!")
else:
    print("没有发生异常")
finally:
    print("程序执行完毕,不知道是否发生了异常")
try-except语句中可以存在多个 except分支,用于捕获不同的错误类型。
一个 except分支也可以捕获多种类型的错误,不同错误类型之间用逗号隔开。

2.异常类型

Python异常信息中最重要的部分是异常类型,它表明了发生异常的原因,也是程序处理异常的依据。

下表列出了Python中的标准异常类型:

异常名称 描述
BaseException 所有异常的基类
SystemExit 解释器请求退出
KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C)
Exception 常规错误的基类
StopIteration 迭代器没有更多的值
GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError 所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError 所有数值计算错误的基类
FloatingPointError 浮点计算错误
OverflowError 数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError 断言语句失败
AttributeError 对象没有这个属性
EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError 操作系统错误的基类
IOError 输入/输出操作失败
OSError 操作系统错误
WindowsError 系统调用失败
ImportError 导入模块/对象失败
LookupError 无效数据查询的基类
IndexError 序列中没有此索引(index)
KeyError 映射中没有这个键
MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)
NameError 未声明/初始化对象 (没有属性)
UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量
ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象
RuntimeError 一般的运行时错误
NotImplementedError 尚未实现的方法
SyntaxError Python语法错误
IndentationError 缩进错误
TabError Tab 和空格混用
SystemError 一般的解释器系统错误
TypeError 对类型无效的操作
ValueError 传入无效的参数
UnicodeError Unicode 相关的错误
UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误
UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误
UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误
Warning 警告的基类
DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告
FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告
OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告
PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告
RuntimeWarning 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告
SyntaxWarning 可疑的语法的警告
UserWarning 用户代码生成的警告

3.raise 抛出异常

raise的语法格式如下:
raise [Exception [, args [, traceback]]]
语句中 Exception 是异常的类型(例如: NameError)参数标准异常中任一种, args 是自已提供的异常参数。

最后一个参数是可选的(在实践中很少使用),如果存在,是跟踪异常对象。

代码实例:

def judgeLevel(level):
    if level < 1:
        raise Exception("Invalid level!", level)
level = 0
judgeLevel(level)
# 触发异常后,后面的代码就不会再执行
print(f'当前层数为:{level}')

4.自定义异常

通过创建一个新的异常类,程序可以命名它们自己的异常。自定义异常直接或间接地继承自 Exception类。

以下为与RuntimeError相关的实例,实例中创建了一个类,基类为RuntimeError,用于在异常触发时输出更多的信息。

class Networkerror(RuntimeError):
    def __init__(self, arg):
        self.args = arg
在你定义以上类后,你可以用 raise抛出该异常,如下所示:
class Networkerror(RuntimeError):
    def __init__(self, arg):
        self.args = arg
try:
    raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror,e:
    print e.args
目录
相关文章
|
26天前
|
安全 Linux 网络安全
Kali 渗透测试:基于结构化异常处理的渗透-使用Python编写渗透模块(一)
Kali 渗透测试:基于结构化异常处理的渗透-使用Python编写渗透模块(一)
53 2
|
26天前
|
Python Windows 网络安全
Kali 渗透测试:基于结构化异常处理的渗透-使用Python编写渗透模块(二)
Kali 渗透测试:基于结构化异常处理的渗透-使用Python编写渗透模块(二)
46 2
|
3月前
|
Python
|
2月前
|
Python
Python编程中的异常处理:理解与实践
【9月更文挑战第14天】在编码的世界里,错误是不可避免的。它们就像路上的绊脚石,让我们的程序跌跌撞撞。但是,如果我们能够预见并优雅地处理这些错误,我们的程序就能像芭蕾舞者一样,即使在跌倒的边缘,也能轻盈地起舞。本文将带你深入了解Python中的异常处理机制,让你的代码在面对意外时,依然能保持优雅和从容。
156 73
|
25天前
|
安全 Java 程序员
Python 异常处理!
本文详细介绍了Python中的异常处理,包括try、except和finally语句的使用方法。文章区分了语法错误与异常,并列举了Python中常见的异常类型,如`SyntaxError`、`TypeError`等。通过具体示例展示了如何使用try-except块捕获和处理异常,以及如何结合else和finally子句增强代码的健壮性和可读性。此外,还介绍了如何使用raise语句主动抛出异常。通过合理的异常处理,可以提高程序的可靠性与调试效率,但也可能带来性能开销和代码复杂度的增加。
34 4
|
1月前
|
IDE 开发工具 开发者
Python中的异常处理与调试技巧
【9月更文挑战第32天】在软件开发中,错误和异常是难以避免的。了解如何有效处理这些情况对于编写健壮、可靠的代码至关重要。本文将深入探讨Python中的异常处理机制,介绍如何使用try-except语句捕捉异常,以及如何利用Python的调试工具来诊断问题。通过实际示例,我们将展示如何优雅地处理异常并提高代码质量。
|
2月前
|
对象存储 索引 Python
30天拿下Python之异常处理
30天拿下Python之异常处理
27 3
|
2月前
|
测试技术 数据库 开发者
Python作为一种谦逊的编程语言:对象自省机制的探讨
Python的自省机制是该语言的一个强大特性,为开发者提供了深入了解和操作对象的能力。它增强了Python的灵活性,使得开发者可以更加精准地控制程序的行为。然而,合理利用自省能力,避免其成为代码复杂性的来源,是每个Python开发者需要考虑的问题。通过熟练运用Python提供的自省工具和技巧,可以更好地设计和实现高效、易维护的Python应用。
27 2
|
2月前
|
消息中间件 安全 Kafka
Python IPC机制全攻略:让进程间通信变得像呼吸一样自然
【9月更文挑战第12天】在编程领域,进程间通信(IPC)是连接独立执行单元的关键技术。Python凭借简洁的语法和丰富的库支持,提供了多种IPC方案。本文将对比探讨Python的IPC机制,包括管道与消息队列、套接字与共享内存。管道适用于简单场景,而消息队列更灵活,适合高并发环境。套接字广泛用于网络通信,共享内存则在本地高效传输数据。通过示例代码展示`multiprocessing.Queue`的使用,帮助读者理解IPC的实际应用。希望本文能让你更熟练地选择和运用IPC机制。
52 10
|
26天前
|
安全 数据库连接 开发者
深度解析Python上下文管理器:优雅资源管理与异常处理
深度解析Python上下文管理器:优雅资源管理与异常处理
17 0