【R语言】R语言异常或错误处理
R语言异常或错误处理
问题1：在使用R语言（RCurl包）抓取网页的过程中，往往会因为有些页面超时，或者页面不存在而导致程序因为异常中断退出，进而使自动批量抓取数据的程序中断，这时就需要有人工干预，重新运行程序或重新启动服务，从而导致维护成本增加。
问题2：使用R语言进行数据处理时，常常需要写批处理程序实现程序自动处理，但是可能会出现一些意想不到的错误，从而导致自动化过程中断，这时需要人工干预，增加不必要的劳动。
我们希望程序运行过程中，如果碰到一些可以预计的错误，可以自动处理它们，忽略这些异常，继续执行后面的代码，那么可以使用try、tryCatch、withCallingHandlers函数进行异常的处理，让程序继续往下执行。
1. 在R中，有三个函数工具可以解决条件异常处理（包括错误）问题：
- try() 如果出现错误，使用该函数可以跳过错误继续执行程序。
- tryCatch() 指定控制条件，进行异常捕捉，然后采用对应的函数处理异常和错误。
- withCallingHandlers() 是tryCatch()的变体，只是运行的上下文条件不同，它使用的情况很少，但是非常有用。
2. 函数参数详解与示例
-
try()
- R语言中的异常处理和Java类似，使用了try()语句来捕获异常，不过没有对应的catch()语句。
- 在使用try()函数捕获异常后，再对捕获的对象进行解析。
- try()函数第一个参数为调用的方法，第二个参数为是否显示异常消息，如 try(…, silent=TRUE)
如果表达式运行产生错误提示，try()函数会返回一个类(class)对象'try-error'。如果参数 silent=TRUE，错误信息将被隐藏，silent=FALSE，错误信息将显示到屏幕上。在这种情况下，如果'try-error'的错误类型在变量 x.inv 的类型(class)中 ，我们调用 next 语句终止当前循环的执行，进行下一次的循环，否则，我们添加 x.inv 的值到表达式 inverses 。（示例见如下代码）
###question1:### ###求解逆矩阵过程中出错！！！怎么跳过错误！！！### set.seed(1) count <- 1 inverses <- vector(mode = "list", 100) repeat { x <- matrix(sample(0:2, 4, replace = T), 2, 2) inverses[[count]] <- solve(x) count <- count + 1 if (count > 100) break } ################ ###answer1:##### count <- 0 inverses <- vector(mode = "list", 100) repeat { if (count == 100) break count <- count + 1 x <- matrix(sample(0:2, 4, replace = T), 2, 2) x.inv <- try(solve(x), silent=TRUE) if ('try-error' %in% class(x.inv)) { next } else{ inverses[[count]] <- x.inv } } inverses #inverses[!is.null(inverses)] inverses[!(inverses=='NULL')] ###############try() 允许出现错误后继续执行代码。例如，一般来说，如果你运行的函数引发错误，它会立即终止，并且不返回值：
f1 <- function(x) { log(x) 10 } f1("x") #> Error in log(x): non-numeric argument to mathematical function但是，如果将产生错误的语句放在try()中，那么错误信息将被打印，但程序会继续执行：
f2 <- function(x) { try(log(x)) 10 } f2("a") #> Error in log(x) : non-numeric argument to mathematical function #> [1] 10我们可以使用try(…, silent=TRUE)函数，隐藏错误异常信息。
如果大段代码中有错误，想忽略错误，可以采用try()，但大段代码需放在{ }中：
#默认 silent = FALSE，显示错误信息 try({ a <- 1 b <- "x" a + b }) #隐藏错误信息 try({ a <- 1 b <- "x" a + b } , silent = TRUE)你可以捕获try()的输出，如果程序运行成功，返回计算结果；如果程序运行不成功，则可以通过class()函数返回，错误类型 'try-error'。
success <- try(1 + 2) failure <- try("a" + "b") class(success) #> [1] "numeric" class(failure) #> [1] "try-error" ('try-error' %in% class(success)) #> [1] FALSE ('try-error' %in% class(failure)) #> [1] TRUE在list列表中使用try()函数非常有用，可以有效避免个别元素不能计算引起的错误。
elements <- list(1:10, c(-1, 10), c(T, F), letters) results <- lapply(elements, log) #> Warning in FUN(X[[i]], ...): NaNs produced #> Error in FUN(X[[i]], ...): non-numeric argument to mathematical function results <- lapply(elements, function(x) try(log(x))) #> Warning in log(x): NaNs produced在R中没有一个可以识别错误类型（class）-"try-error"的函数，我们可以自定义一个函数，然后结合sapply函数，可以非常方便的提取出错误类型、错误的位置以及错误值和正确值。
is.error <- function(x) inherits(x, "try-error") succeeded <- !sapply(results, is.error) # look at successful results str(results[succeeded]) #> List of 3 #> $ : num [1:10] 0 0.693 1.099 1.386 1.609 ... #> $ : num [1:2] NaN 2.3 #> $ : num [1:2] 0 -Inf # look at inputs that failed str(elements[!succeeded]) #> List of 1 #> $ : chr [1:26] "a" "b" "c" "d" ...try()一个非常实用的用法，如下：
default <- NULL try(default <- read.csv("possibly-bad-input.csv"), silent = TRUE) -
tryCatch()
下面就是tryCatch()函数的标准语法：
result = tryCatch({ #正常的逻辑 expr }, warning = function(w) { #出现warning的处理逻辑 warning-handler-code }, error = function(e) { #出现error的处理逻辑 error-handler-code }, finally = { #不管出现异常还是正常都会执行的代码模块， #一般用来处理清理操作，例如关闭连接资源等。 cleanup-code }两个实际的小例子，code：
#code1: get.msg <- function(path) { con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1") text <- readLines(con) msg <- tryCatch({ text[seq(which(text == "")[1] + 1, length(text), 1)] }, error = function(e) { "" }) close(con) return(paste(msg, collapse = "\n")) } #code2: library(RMySQL) result = tryCatch({ #获取数据连接 connect <- dbConnect(MySQL(), dbname="db_olap_web", username="root", password="") #处理其他逻辑 #…… }, warning = function(w) { #这里我只是简单处理一下 #也就是打印到控制台 print(w) }, error = function(e) { #这里我只是简单处理一下 #也就是打印到控制台 print(e) }, finally = { #关闭数据库连接 dbDisconnect(connect) }使用tryCatch()函数，根据获取到的条件信号，返回相应的内置函数处理结果，错误、警告、消息等。
show_condition <- function(code) { tryCatch(code, error = function(c) "error", warning = function(c) "warning", message = function(c) "message" ) } show_condition(stop("!")) #> [1] "error" show_condition(warning("?!")) #> [1] "warning" show_condition(message("?")) #> [1] "message" # If no condition is captured, tryCatch returns the # value of the input show_condition(10) #> [1] 10我们可以使用tryCatch()函数来实现的try()函数的功能。需要使用conditionMessage()来提取与原来错误相关联的消息。
try2 <- function(code, silent = FALSE) { tryCatch(code, error = function(c) { msg <- conditionMessage(c) if (!silent) message(c) invisible(structure(msg, class = "try-error")) }) } try2(1) #> [1] 1 try2(stop("Hi")) try2(stop("Hi"), silent = TRUE)当返回的错误值信号有缺省值时，但这是我们希望看到更加细节的错误信息，这是就需要我们自己封装一个tryCatch()函数过程，修改错误信息对象，来存储更多的错误信息。下面这个例子是，封装read.csv()函数的错误，将路径名称加到错误信息中！！！
read.csv2 <- function(file, ...) { tryCatch(read.csv(file, ...), error = function(c) { c$message <- paste0(c$message, " (in ", file, ")") stop(c) }) } read.csv("code/dummy.csv") #> Error in file(file, "rt"): cannot open the connection read.csv2("code/dummy.csv") #> Error in file(file, "rt"): cannot open the connection (in code/dummy.csv)在使用tryCatch()捕获异常，中断程序代码时，需要注意可能造成死循环的情况。（除非你 kill R 程序过程！！！）
# Don't let the user interrupt the code i <- 1 while(i < 3) { tryCatch({ Sys.sleep(0.5) message("Try to escape") }, interrupt = function(x) { message("Try again!") i <<- i + 1 }) }tryCatch()还有一个功能模块：finally = { cleanup-code }，它指定一个代码块（cleanup-code）（不是函数），无论初始表达是成功还是失败，都运行这段代码块。这对于清理程序（例如，删除文件，关闭连接）非常有用。这个功能等同于使用on.exit()，但它可以被封装在较小的代码块中使用。
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withCallingHandlers()
与tryCatch()功能相似的另一种方法是withCallingHandlers()。它们的功能之间主要有两个区别：
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tryCatch()处理程序的返回值由tryCatch()返回，而withCallingHandlers()的返回值被处理程序忽略。
f <- function() stop("!") tryCatch(f(), error = function(e) 1) #> [1] 1 withCallingHandlers(f(), error = function(e) 1) #> Error in f(): ! -
通过调用sys.calls()查看相应的中间过程，它的运行相当于traceback()的用法，如下所示，它列出了导致当前函数的所有调用。
f <- function() g() g <- function() h() h <- function() stop("!") tryCatch(f(), error = function(e) print(sys.calls())) # [[1]] tryCatch(f(), error = function(e) print(sys.calls())) # [[2]] tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) # [[3]] tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) # [[4]] value[[3L]](cond) withCallingHandlers(f(), error = function(e) print(sys.calls())) # [[1]] withCallingHandlers(f(), # error = function(e) print(sys.calls())) # [[2]] f() # [[3]] g() # [[4]] h() # [[5]] stop("!") # [[6]] .handleSimpleError( # function (e) print(sys.calls()), "!", quote(h())) # [[7]] h(simpleError(msg, call))
以下为一个示例code：
message2error <- function(code) { withCallingHandlers(code, message = function(e) stop(e)) } f <- function() g() g <- function() message("Hi!") g() # Error in message("Hi!"): Hi! message2error(g()) traceback() # 10: stop(e) at #2 # 9: (function (e) stop(e))(list(message = "Hi!\n", # call = message("Hi!"))) # 8: signalCondition(cond) # 7: doWithOneRestart(return(expr), restart) # 6: withOneRestart(expr, restarts[[1L]]) # 5: withRestarts() # 4: message("Hi!") at #1 # 3: g() # 2: withCallingHandlers(code, message = function(e) stop(e)) # at #2 # 1: message2error(g())这些细微的差别很少用到，当你试图捕捉究竟哪里出了问题，并把它传递给另一个函数时除外。在大多数情况下，你不应该需要使用withCallingHandlers()。
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综合示例
#!/usr/bin/env Rscript
# tryCatch.r -- experiments with tryCatch
# Get any arguments
arguments <- commandArgs(trailingOnly=TRUE)
a <- arguments[1]
# Define a division function that can issue warnings and errors
myDivide <- function(d, a) {
if (a == 'warning') {
return_value <- 'myDivide warning result'
warning("myDivide warning message")
} else if (a == 'error') {
return_value <- 'myDivide error result'
stop("myDivide error message")
} else {
return_value = d / as.numeric(a)
}
return(return_value)
}
# Evalute the desired series of expressions inside of tryCatch
result <- tryCatch({
b <- 2
c <- b^2
d <- c+2
if (a == 'suppress-warnings') {
e <- suppressWarnings(myDivide(d,a))
} else {
e <- myDivide(d,a) # 6/a
}
f <- e + 100
}, warning = function(war) {
# warning handler picks up where error was generated
print(paste("MY_WARNING: ",war))
b <- "changing 'b' inside the warning handler has no effect"
e <- myDivide(d,0.1) # =60
f <- e + 100
return(f)
}, error = function(err) {
# warning handler picks up where error was generated
print(paste("MY_ERROR: ",err))
b <- "changing 'b' inside the error handler has no effect"
e <- myDivide(d,0.01) # =600
f <- e + 100
return(f)
}, finally = {
print(paste("a =",a))
print(paste("b =",b))
print(paste("c =",c))
print(paste("d =",d))
# NOTE: Finally is evaluated in the context of of the inital
# NOTE: tryCatch block and 'e' will not exist if a warning
# NOTE: or error occurred.
#print(paste("e =",e))
}) # END tryCatch
print(paste("result =",result))参考资料
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Debugging, condition handling, and defensive programming
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Using R — Basic error Handing with tryCatch()
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R语言-处理异常值或报错的三个示例
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如何使用tryCatch处理R语言执行中的异常
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R语言使用tryCatch进行简单的错误处理
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how-to-skip-an-error-in-a-loop
-
skip-to-next-value-of-loop-upon-error-in-r-trycatch
-
How can I check whether a function call results in a warning?
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Exception handling in R
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tolstoy.newcastle.edu.au
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stackoverflow.com/search
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github.com/search