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Python之异常处理、模块与包

简介:
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错误与异常处理

程序中错误分成两种

  1. 语法错误:过不了Python解释器

  2. 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

  1. 把错误处理和真正的工作分开来

  2. 代码更易组织,更清晰,复杂的工作任务更容易实现

  3. 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 mytime print(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

包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式

  1. 包的本质就是一个包含init.py文件的目录

  2. 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

  3. 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

  4. 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



本文转自 AltBoy 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/altboy/1921182

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