python之异常捕获处理
文章目录
- 1、try对应一个except
- 2、try对应多个except
- 3、如何捕获所有的异常？
- 4、警告是异常吗？
- 5、捕获异常结合应用
-
- try……except……else
- try...except...finally
- 总结
python中通常用 try……except对程序进行异常捕获处理，以下将用浅显易懂的例子，让你对知识融会贯通！
许多场景中，我们都需要利用异常捕获来处理程序中的异常，比如：处理大量数据时/调用模型时/使用循环时，都有可能因为数据的千奇百怪报出异常，而我们希望针对出现的异常有对应的解决方式，以保证程序完整且正确的运行。这时使用try……except 方法就能完美解决。
try……except的使用方法：想要运行的程序放在try中，而如果有任何问题出现，以except中语句的方式处理它
try:
except :
……
1、try对应一个except
例：要将列表中的每一个元素变为整数
>>>li = [1,2,'-','/','',5]
>>>li_new = []
>>>for i in li:
li_new.append(int(i))
此时报出了“ ‘-’ 不可转成整型 ” 的异常
>>>li_new
[1, 2]
面对这种异常，我们可以按自己指定的异常处理方式去处理它，比如遇到不可转为整型的元素，直接转为0
>>>li = [1,2,'-','/','',5]
>>>li_new = []
>>>for i in li:
try:
li_new.append(int(i))
except:
li_new.append(0)
>>>li_new
[1, 2, 0, 0, 0, 5]
由以上的例子我们可以看出，当 Python 遇到 try 语句时，它尝试执行其中的语句：
1、如果这些语句执行没有错误，控制随后转到 try … except 后的下一个语句。
2、如果在其中某处发生错误， Python 会查找具有匹配 错误类型的 except 子句。
3、如果找到合适的 except，则执行处理程序代码。
2、try对应多个except
当我们随着知识的增长，你已经开始写函数了~（此处掌声）那么，你写了如下一个函数，尝试用程序解决开方问题：
# 导入模块
>>>import math
>>>def get_sqrt(x):
return math.sqrt(x)
>>>get_sqrt(2)
1.4142135623730951
这个函数可以轻易对任意非负数进行开平方的运算，你充满信心的把程序发给小明，对他说：“你可以用这个函数进行开方计算，保证万无一失！”
然后还没有学过开平方计算的小明进行了如下操作：
>>>get_sqrt(-2)
小明说：“你这个用不了啊？这是什么结果？”
你恍然大悟：“我写的函数前提是用的人得知道只能用非负数呀！这不行，我得再改改。”
既然会发生“数值错误”，那就针对这个错误进行异常捕获。
# 如果不进行异常处理，那么调用函数会直接报错
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except ValueError:
return 'No such result'
>>>get_sqrt(-2)
'No such result'
做了异常捕获后，你更是充满信心，这次绝对不会报错了，于是你把函数发给李华，“常常需要别人帮忙用英语写信”的李华此时也信心满满地将’x’传入了函数：
>>>get_sqrt('x')
此时报出的错误是“类型错误：必须是一个数字而不是字符串”
这还不简单！再来个except 接着做异常处理：
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except ValueError:
return 'No such result'
except TypeError:
return 'Invalid given'
>>>get_sqrt('x')
'Invalid given'
你成功的解决了另一个报错问题，但是这还只是一个简单的函数，如果之后你写了更复杂的程序，有许多你无法测试出的异常并避免，怎么办呢？到底能有多少种异常呢？
所有内置异常都继承了Exception类
── Exception
├── ArithmeticError
│ ├── FloatingPointError
│ ├── OverflowError
│ └── ZeroDivisionError
├── AssertionError
├── AttributeError
├── BufferError
├── EOFError
├── ExceptionGroup [BaseExceptionGroup]
├── ImportError
│ └── ModuleNotFoundError
├── LookupError
│ ├── IndexError
│ └── KeyError
├── MemoryError
├── NameError
│ └── UnboundLocalError
├── OSError
│ ├── BlockingIOError
│ ├── ChildProcessError
│ ├── ConnectionError
│ │ ├── BrokenPipeError
│ │ ├── ConnectionAbortedError
│ │ ├── ConnectionRefusedError
│ │ └── ConnectionResetError
│ ├── FileExistsError
│ ├── FileNotFoundError
│ ├── InterruptedError
│ ├── IsADirectoryError
│ ├── NotADirectoryError
│ ├── PermissionError
│ ├── ProcessLookupError
│ └── TimeoutError
├── ReferenceError
├── RuntimeError
│ ├── NotImplementedError
│ └── RecursionError
├── StopAsyncIteration
├── StopIteration
├── SyntaxError
│ └── IndentationError
│ └── TabError
├── SystemError
├── TypeError
├── ValueError
│ └── UnicodeError
│ ├── UnicodeDecodeError
│ ├── UnicodeEncodeError
│ └── UnicodeTranslateError
└── Warning
├── BytesWarning
├── DeprecationWarning
├── EncodingWarning
├── FutureWarning
├── ImportWarning
├── PendingDeprecationWarning
├── ResourceWarning
├── RuntimeWarning
├── SyntaxWarning
├── UnicodeWarning
└── UserWarning
有这么多的异常类型，如果想要给每一个异常都编写对应的except是不可能的。
3、如何捕获所有的异常？
# 方法一：设定一个except代码组，用来捕捉指定异常外的所有异常
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except ValueError:
return 'No such result'
except TypeError:
return 'Invalid given'
except:
return 'Other error'
# 方法二：pass——忽略异常
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except:
pass
# pass为忽略异常，并不显示出现了什么问题，并不推荐使用
虽然以上两种方法不会暴露跟踪回溯的消息，但是不再知道代码遇到的特定问题。
了解出现了什么异常很重要，这样方便在处理异常的同时得到与之关联的数据。
# 方法三： except Exception
# 使用 Exception 就可以让一个 except 捕捉所有异常
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except Exception as ex:
return str(ex)
# 不输出对应错误类型，直接输出错误
>>>get_sqrt(-2)
'math domain error'
>>>get_sqrt('x')
'must be real number, not str'
如果你想知道异常更多的信息，还可以使用sys模块。
方法四：sys模块
'''
sys模块中的exc_info()可以提供当前处理的异常的有关信息
'''
# 导入模块
>>>import sys
>>>def get_sqrt(x):
try:
return math.sqrt(x)
except:
ex = sys.exc_info()
return ex
>>>get_sqrt(-2)
(ValueError, ValueError('math domain error'), <traceback at 0x7f96c0057b40>)
>>>get_sqrt('x')
(TypeError,
TypeError('must be real number, not str'),
<traceback at 0x7f96b27cd7d0>)
exc_info()返回一个三元组，第一个值为异常类型；第二个值为详细描述异常的问题；第三个值是回溯跟踪对象。
4、警告是异常吗？
# 导入模块
>>>import pandas as pd
>>>df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
>>>dff = df.query('A == 2')
>>>dff['A'] = 3
切片后直接赋值，出现了警告提示。exception类中也有Warning，那么使用处理异常的方法能否解决警告呢？
>>>try:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
dff = df.query('A == 2')
dff['A'] = 3
except Warning as ex:
print(ex)
# 将警告设置为异常
# 导入模块
>>>import warnings
>>>warnings.filterwarnings('error')
>>>try:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
dff = df.query('A == 2')
dff['A'] = 3
except Warning as ex:
print(ex)
5、捕获异常结合应用
try……except……else
# 如果语句没有异常，执行完try后执行else
# 如果有异常，只执行except
>>>i = 0
>>>while i < 3:
try:
a = input('input number:')
print(math.sqrt(int(a)))
except ValueError:
print('No such result')
except TypeError:
print('Invalid given')
except Exception as ex:
print(ex)
else:
print("output number is",math.sqrt(int(a)))
i+=1
try…except…finally
# 无论执行try还是except，都会接着执行finally
>>>i = 0
>>>while i <3:
try:
a = input('input number:')
print(math.sqrt(int(a)))
except ValueError:
print('No such result')
except TypeError:
print('Invalid given')
except Exception as ex:
print(ex)
finally:
print("我执行啦")
i+=1
总结
由以上的例子我们可以学到：
1、异常捕获处理的方法：try……except 组合语句，将能正常运行的语句放在try后面，将会出现异常并进行异常处理的语句放在except后面。
2、如果一个except 不能解决所有异常，那么可以使用多个except解决。
3、捕获所有异常的方法：exception类和 sys模块的exc_info()函数。
4、想要捕获警告，可以先将警告设置为异常，再使用异常捕获方法。
5、异常捕获处理的更多结合应用：
1）try……except……else 中 try 和 else一起执行，遇到异常执行except；
2）try……except……finally 中 finally的语句在执行异常捕获之后都会执行
虽然知道了这么多异常捕获的知识点，但是希望大家都能不遇到异常（手动狗头）
