1.Python异常类
  Python是面向对象语言,所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有:

异常 描述
NameError 尝试访问一个没有申明的变量
ZeroDivisionError 除数为0
SyntaxError 语法错误
IndexError 索引超出序列范围
KeyError 请求一个不存在的字典关键字
IOError 输入输出错误(比如你要读的文件不存在)
AttributeError 尝试访问未知的对象属性
ValueError 传给函数的参数类型不正确,比如给int()函数传入字符串形

2.捕获异常

Python完整的捕获异常的语句有点像:

 try:
try_suite
except Exception1,Exception2,...,Argument:
exception_suite
...... #other exception block
else:
no_exceptions_detected_suite
finally:
always_execute_suite

2.1.try...except...语句

try_suite不消我说大家也知道,是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键,我们try捕获了代码段try_suite里的异常后,将交给except来处理。

try...except语句最简单的形式如下:

try:
try_suite
except:
exception block

  上面except子句不跟任何异常和异常参数,所以无论try捕获了任何异常,都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常,比如说,我们只想处理除零异常,如果其他异常出现,就让其抛出不做处理,该怎么办呢?这个时候,我们就要给except子句传入异常参数啦!那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类(请参考异常类那个表格),表示如果捕获到这类异常,就交给这个except子句来处理。比如:

try:
try_suite
except Exception:
exception block
 >>> try:
... res = 2/0
... except ZeroDivisionError:
... print "Error:Divisor must not be zero!"
...
Error:Divisor must not be zero!

  看,我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常!那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢?有两种办法,一种是给一个except子句传入多个异常类参数,另外一种是写多个except子句,每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至,这两种用法可以混搭呢!下面我就来举个例子。

try:
floatnum = float(raw_input("Please input a float:"))
intnum = int(floatnum)
print 100/intnum
except ZeroDivisionError:
print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!"
except ValueError:
print "Error:you must input a float num!" [root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091

大家可能注意到了,我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西?别着急,听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例(别告诉我你不知到什么是实例),包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说,如果你捕获了一个异常,你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如:

 >>> try:
... 1/0
... except ZeroDivisionError,reason:
... pass
...
>>> type(reason)
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> print reason
integer division or modulo by zero
>>> reason
ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)
>>> reason.__class__
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> reason.__class__.__doc__
'Second argument to a division or modulo operation was zero.'
>>> reason.__class__.__name__
'ZeroDivisionError'

上面这个例子,我们捕获了除零异常,但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例,通过type就可以看出。

2.2 try ... except...else语句
   
现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法,比如用于条件和循环。放到try语句中,其作用其实也差不多:就是当没有检测到异常的时候,则执行else语句。举个例子大家可能更明白些:

 >>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
...
>>> f.close()

2.3 finally子句
   
finally子句是无论是否检测到异常,都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句,单独使用try...finally,也可以配合except等使用。

例如2.2的例子,如果出现其他异常,无法捕获,程序异常退出,那么文件 f
就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果,但是如果我们把f.close语句放到finally语句中,无论是否有异常,都会正常关闭这个文件,岂不是很妙

 >>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
... finally:
>>> f.close()

3.两个特殊的处理异常的简便方法

3.1 断言(assert)   

assert expression[,reason]

  其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候,先判断表达式expression,如果表达式为真,则什么都不做;如果表达式不为真,则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。

 >>> assert len('love') == len('like')
>>> assert 1==1
>>> assert 1==2,"1 is not equal 2!"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: 1 is not equal 2!

  我们可以看到,如果assert后面的表达式为真,则什么都不做,如果不为真,就会抛出AssertionErro异常,而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实,assert异常也可以被try块捕获:

 >>> try:
... assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!"
... except AssertionError,reason:
... print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason)
...
AssertionError:1 is not equal 2!
>>> type(reason)
<type 'exceptions.AssertionError'>

3.2.上下文管理(with语句)
  
如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源(如文件,数据)的唯一分配,并在任务结束后释放它,那么你就有福了!这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来!语法如下:

with context_expr [as var]:
with_suite
 >>> with open('/root/test.py') as f:
... for line in f:
... print line

上面这几行代码干了什么?
    (1)打开文件/root/test.py
    (2)将文件对象赋值给  f
   
(3)将文件所有行输出
    (4)无论代码中是否出现异常,Python都会为我们关闭这个文件,我们不需要关心这些细节。
   
这下,是不是明白了,使用with语句来使用这些共享资源,我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句,只有支持上下文管理协议(context
management protocol)的对象才可以,那哪些对象支持该协议呢?如下表:
file

decimal.Context
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore

4.抛出异常(raise)

如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常,该怎么办呢?raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下:

复制代码
代码如下:
raise [SomeException [, args
[,traceback]]

  第一个参数,SomeException必须是一个异常类,或异常类的实例
     第二个参数是传递给SomeException的参数,必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。
     第三个参数traceback很少用,主要是用来提供一个跟中记录对象(traceback)

 >>> raise NameError
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError
>>> raise NameError() #异常类的实例
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError
>>> raise NameError,("There is a name error","in test.py")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
>>> raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
>>> raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')

  其实,我们最常用的还是,只传入第一个参数用来指出异常类型,最多再传入一个元组,用来给出说明信息。如上面第三个例子。

5.异常和sys模块

另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类,异常类的实例,跟中记录对象)

 >>> try:
... 1/0
... except:
... import sys
... tuple = sys.exc_info()
...
>>> print tuple
(<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',), <traceback object at 0x7f538a318b48>)
>>> for i in tuple:
... print i
...
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'> #异常类
integer division or modulo by zero #异常类的实例
<traceback object at 0x7f538a318b48> #跟踪记录对象
 

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