三个好习惯，帮你写好Python里的异常处理！

如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError 、 ValueError 、 TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。

异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try...except 包裹特定语句，妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常，更是优雅代码里必不可少的组成部分。

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在这篇文章里，我会分享与异常处理相关的 3 个好习惯。继续阅读前，我希望你已经了解了下面这些知识点：

• 异常的基本语法与用法 （建议阅读官方文档 “Errors and Exceptions”）
• 为什么要使用异常代替错误返回 （建议阅读 《让函数返回结果的技巧》 ）
• 为什么在写 Python 时鼓励使用异常  （建议阅读 “Write Cleaner Python: Use Exceptions”）

三个好习惯

1. 只做最精确的异常捕获

假如你不够了解异常机制，就难免会对它有一种天然恐惧感。你可能会觉得： 异常是一种不好的东西，好的程序就应该捕获所有的异常，让一切都平平稳稳的运行。 而抱着这种想法写出的代码，里面通常会出现大段含糊的异常捕获逻辑。

让我们用一段可执行脚本作为样例：

脚本里的 save_website_title 函数做了好几件事情。它首先通过网络获取网页内容，然后利用正则匹配出标题，最后将标题写在本地文件里。而这里有两个步骤很容易出错： 网络请求 与 本地文件操作 。所以在代码里，我们用一个大大的 try...except 语句块，将这几个步骤都包裹了起来。 安全第一 ⛑。

那么，这段看上去简洁易懂的代码，里面藏着什么问题呢？

如果你旁边刚好有一台安装了 Python 的电脑，那么你可以试着跑一遍上面的脚本。你会发现，上面的代码是不能成功执行的。而且你还会发现，无论你如何修改网址和目标文件的值，程序仍然会报错 “save failed: unable to...” 。为什么呢？

问题就藏在这个硕大无比的 try...except 语句块里。假如你把眼睛贴近屏幕，非常仔细的检查这段代码。你会发现在编写函数时，我犯了一个 小错误 ，我把获取正则匹配串的方法错打成了 obj.grop(1) ，少了一个 'u'（ obj.group(1) ）。

但正是因为那个过于庞大、含糊的异常捕获，这个由打错方法名导致的原本该被抛出的 AttibuteError 却被吞噬了。从而给我们的 debug 过程增加了不必要的麻烦。

异常捕获的目的，不是去捕获尽可能多的异常。假如我们从一开始就坚持： 只做最精准的异常捕获 。那么这样的问题就根本不会发生，精准捕获包括：

• 永远只捕获那些可能会抛出异常的语句块
• 尽量只捕获精确的异常类型，而不是模糊的  Exception

依照这个原则，我们的样例应该被改成这样：

2. 别让异常破坏抽象一致性

大约四五年前，当时的我正在开发某移动应用的后端 API 项目。如果你也有过开发后端 API 的经验，那么你一定知道，这样的系统都需要制定一套 “API 错误码规范” ，来为客户端处理调用错误时提供方便。

一个错误码返回大概长这个样子：

在制定好错误码规范后，接下来的任务就是如何实现它。当时的项目使用了 Django 框架，而 Django 的错误页面正是使用了异常机制实现的。打个比方，如果你想让一个请求返回 404 状态码，那么只要在该请求处理过程中执行 raiseHttp404 即可。

所以，我们很自然的从 Django 获得了灵感。首先，我们在项目内定义了错误码异常类： APIErrorCode 。然后依据“错误码规范”，写了很多继承该类的错误码。当需要返回错误信息给用户时，只需要做一次 raise 就能搞定。

毫无意外，所有人都很喜欢用这种方式来返回错误码。因为它用起来非常方便，无论调用栈多深，只要你想给用户返回错误码，调用 raiseerror_codes.ANY_THING 就好。

随着时间推移，项目也变得越来越庞大，抛出 APIErrorCode 的地方也越来越多。有一天，我正准备复用一个底层图片处理函数时，突然碰到了一个问题。

我看到了一段让我非常纠结的代码：

process_image 函数会尝试解析一个文件对象，如果该对象不能被作为图片正常打开，就抛出 error_codes.INVALID_IMAGE_UPLOADED（APIErrorCode子类） 异常，从而给调用方返回错误代码 JSON。

让我给你从头理理这段代码。最初编写 process_image 时，我虽然把它放在了 util.image 模块里，但当时调这个函数的地方就只有 “处理用户上传图片的 POST 请求” 而已。为了偷懒，我让函数直接抛出 APIErrorCode 异常来完成了错误处理工作。

再来说当时的问题。那时我需要写一个在后台运行的批处理图片脚本，而它刚好可以复用 process_image 函数所实现的功能。但这时不对劲的事情出现了，如果我想复用该函数，那么：

• 我必须去捕获一个名为  INVALID_IMAGE_UPLOADED 的异常
• 哪怕我的图片根本就不是来自于用户上传
• 我必须引入  APIErrorCode 异常类作为依赖来捕获异常
• 哪怕我的脚本和 Django API 根本没有任何关系

这就是异常类抽象层级不一致导致的结果。APIErrorCode 异常类的意义，在于表达一种能够直接被终端用户（人）识别并消费的“错误代码”。 它在整个项目里，属于最高层的抽象之一。 但是出于方便，我们却在底层模块里引入并抛出了它。这打破了 image.processor 模块的抽象一致性，影响了它的可复用性和可维护性。

这类情况属于“模块抛出了 高于 所属抽象层级的异常”。避免这类错误需要注意以下几点：

• 让模块只抛出与当前抽象层级一致的异常
• 比如  image.processer  模块应该抛出自己封装的  ImageOpenError  异常
• 在必要的地方进行异常包装与转换
• 比如，应该在贴近高层抽象（视图 View 函数）的地方，将图像处理模块的  ImageOpenError  低级异常包装转换为  APIErrorCode  高级异常

修改后的代码：

除了应该避免抛出 高于 当前抽象级别的异常外，我们同样应该避免泄露 低于 当前抽象级别的异常。

如果你用过 requests 模块，你可能已经发现它请求页面出错时所抛出的异常，并不是它在底层所使用的 urllib3 模块的原始异常，而是通过 requests.exceptions 包装过一次的异常。

这样做同样是为了保证异常类的抽象一致性。因为 urllib3 模块是 requests 模块依赖的底层实现细节，而这个细节有可能在未来版本发生变动。所以必须对它抛出的异常进行恰当的包装，避免未来的底层变更对 requests 用户端错误处理逻辑产生影响。

3. 异常处理不应该喧宾夺主

在前面我们提到异常捕获要精准、抽象级别要一致。但在现实世界中，如果你严格遵循这些流程，那么很有可能会碰上另外一个问题： 异常处理逻辑太多，以至于扰乱了代码核心逻辑 。具体表现就是，代码里充斥着大量的 try 、 except 、 raise 语句，让核心逻辑变得难以辨识。

让我们看一段例子：

这是一个处理用户上传头像的视图函数。这个函数内做了三件事情，并且针对每件事都做了异常捕获。如果做某件事时发生了异常，就返回对用户友好的错误到前端。

这样的处理流程纵然合理，但是显然代码里的异常处理逻辑有点“喧宾夺主”了。一眼看过去全是代码缩进，很难提炼出代码的核心逻辑。

早在 2.5 版本时，Python 语言就已经提供了对付这类场景的工具：“上下文管理器（context manager）”。上下文管理器是一种配合 with 语句使用的特殊 Python 对象，通过它，可以让异常处理工作变得更方便。

那么，如何利用上下文管理器来改善我们的异常处理流程呢？让我们直接看代码吧。

在上面的代码里，我们定义了一个名为 raise_api_error 的上下文管理器，它在进入上下文时什么也不做。但是在退出上下文时，会判断当前上下文中是否抛出了类型为 self.captures 的异常，如果有，就用 APIErrorCode 异常类替代它。

使用该上下文管理器后，整个函数可以变得更清晰简洁：

Hint：建议阅读 PEP 343 -- The "with" Statement | Python.org，了解与上下文管理器有关的更多知识。

模块 contextlib 也提供了非常多与编写上下文管理器相关的工具函数与样例。

总结

在这篇文章中，我分享了与异常处理相关的三个建议。最后再总结一下要点：

• 只捕获可能会抛出异常的语句，避免含糊的捕获逻辑
• 保持模块异常类的抽象一致性，必要时对底层异常类进行包装
• 使用“上下文管理器”可以简化重复的异常处理逻辑