错误、调试和测试

错误处理

在程序运行的过程中,如果发生了错误,可以事先约定返回一个错误代码,这样,就可以知道是否有错,以及出错的原因。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回-1
用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错.

try

一旦出错,还要一级一级上报,直到某个函数可以处理该错误(比如,给用户输出一个错误信息)。
所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制,Python也不例外。
用一个例子来看看try的机制:

try:
    print('try...')
    r = 10 / 0
    print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
    print('except:', e)
finally:
    print('finally...')
print('END')

当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用try来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即except语句块,执行完except后,如果有finally语句块,则执行finally语句块,至此,执行完毕。
上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误:

try...
except: division by zero
finally...
END

从输出可以看到,当错误发生时,后续语句print('result:', r)不会被执行,except由于捕获到ZeroDivisionError,因此被执行。最后,finally语句被执行。然后,程序继续按照流程往下走。
此外,如果没有错误发生,可以在except语句块后面加一个else,当没有错误发生时,会自动执行else语句:

try:
    print('try...')
    r = 10 / int('2')
    print('result:', r)
except ValueError as e:
    print('ValueError:', e)
except ZeroDivisionError as e:
    print('ZeroDivisionError:', e)
else:
    print('no error!')
finally:
    print('finally...')
print('END')

Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”:

try:
    foo()
except ValueError as e:
    print('ValueError')
except UnicodeError as e:
    print('UnicodeError')

第二个except永远也捕获不到UnicodeError,因为UnicodeError是ValueError的子类,如果有,也被第一个except给捕获了。

调用栈

如果错误没有被捕获,它就会一直往上抛,最后被Python解释器捕获,打印一个错误信息,然后程序退出。来看看err.py

# err.py:
def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    bar('0')

main()
#执行,结果如下
$ python3 err.py
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 11, in 
    main()
  File "err.py", line 9, in main
    bar('0')
  File "err.py", line 6, in bar
    return foo(s) * 2
  File "err.py", line 3, in foo
    return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero

出错并不可怕,可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链:

Traceback (most recent call last):#错误信息第1行,告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2~3行:

  File "err.py", line 11, in 
    main()

调用main()出错了,在代码文件err.py的第11行代码,但原因是第9行:

  File "err.py", line 9, in main
    bar('0')

调用bar('0')出错了,在代码文件err.py的第9行代码,但原因是第6行:

  File "err.py", line 6, in bar
    return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了,但这还不是最终原因,继续往下看:

  File "err.py", line 3, in foo
    return 10 / int(s)

原因是return 10 / int(s)这个语句出错了,这是错误产生的源头,因为下面打印了:

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

根据错误类型ZeroDivisionError,我们判断,int(s)本身并没有出错,但是int(s)返回0,在计算10 / 0时出错,至此,找到错误源头。

记录错误

如果不捕获错误,自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈,但程序也被结束了。既然我们能捕获错误,就可以把错误堆栈打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息:

# err_logging.py

import logging

def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    try:
        bar('0')
    except Exception as e:
        logging.exception(e)

main()
print('END')

同样是出错,但程序打印完错误信息后会继续执行,并正常退出:

$ python3 err_logging.py
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
  File "err_logging.py", line 13, in main
    bar('0')
  File "err_logging.py", line 9, in bar
    return foo(s) * 2
  File "err_logging.py", line 6, in foo
    return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END

抛出错误

调试

程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug。
第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看:

def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>> n = %d' % n)
    return 10 / n
def main():
    foo('0')
main()

执行后在输出中查找打印的变量值:

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

print()最大的坏处是将来还得删掉它,想想程序里到处都是print(),运行结果也会包含很多垃圾信息。所以,我们又有第二种方法。

断言

凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代.

logging / pdb / pdb.set_trace() / IDE

单元测试

如果你听说过“测试驱动开发”(TDD:Test-Driven Development),单元测试就不陌生。
单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
mydict.py代码如下:

class Dict(dict):

    def __init__(self, **kw):
        super().__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

为了编写单元测试,我们需要引入Python自带的unittest模块,编写mydict_test.py如下:

import unittest

from mydict import Dict

class TestDict(unittest.TestCase):

    def test_init(self):
        d = Dict(a=1, b='test')
        self.assertEqual(d.a, 1)
        self.assertEqual(d.b, 'test')
        self.assertTrue(isinstance(d, dict))

    def test_key(self):
        d = Dict()
        d['key'] = 'value'
        self.assertEqual(d.key, 'value')

    def test_attr(self):
        d = Dict()
        d.key = 'value'
        self.assertTrue('key' in d)
        self.assertEqual(d['key'], 'value')

    def test_keyerror(self):
        d = Dict()
        with self.assertRaises(KeyError):
            value = d['empty']

    def test_attrerror(self):
        d = Dict()
        with self.assertRaises(AttributeError):
            value = d.empty

编写单元测试时,我们需要编写一个测试类,从unittest.TestCase继承。
test开头的方法就是测试方法,不以test开头的方法不被认为是测试方法,测试的时候不会被执行。
对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断,我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEqual()

self.assertEqual(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等

运行单元测试

一旦编写好单元测试,我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码:

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行:

$ python mydict_test.py

setUp与tearDown

可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。
setUp()tearDown()方法有什么用呢?设想你的测试需要启动一个数据库,这时,就可以在setUp()方法中连接数据库,在tearDown()方法中关闭数据库,这样,不必在每个测试方法中重复相同的代码:

class TestDict(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print('setUp...')

    def tearDown(self):
        print('tearDown...')

可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...tearDown...

# mydict2.py
class Dict(dict):
    '''
    Simple dict but also support access as x.y style.

    >>> d1 = Dict()
    >>> d1['x'] = 100
    >>> d1.x
    100
    >>> d1.y = 200
    >>> d1['y']
    200
    >>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')
    >>> d2.c
    '3'
    >>> d2['empty']
    Traceback (most recent call last):
        ...
    KeyError: 'empty'
    >>> d2.empty
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty'
    '''
    def __init__(self, **kw):
        super(Dict, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

if __name__=='__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

什么输出也没有。这说明我们编写的doctest运行都是正确的。

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