python: 错误处理try详解，traceback调用栈, 调试(logging)

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摘录：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017598873256736

错误处理
调试
新增：2020-01-19 增加关于文件读取的方法tell(), seek()等知识。

错误处理

高级语言都会使用内置的一套try...except...finally...的错误处理机制, 可以更高效的处理错误，

无需程序员自己写错误处理的代码。

try

try:
print('try...')
r = 10 / int('')
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')

如果有错误，根据发生不同类型的错误，使用不同的except处理。
- int('a')会出发 ValueError
- 10/0会触发ZeroDivisionError。
- 如果没有找到expect匹配的异常，则将异常传递到外部的try语句中。会显示traceback
否则代表没有错误，则执行else。
无论是否发生异常，最后都要执行finally

常见的错误类型和继承关系

看文档Built-in Exceptions

https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy

try的好处

可以处理try子句中调用（间接调用）的函数内部发生的异常，即跨多层调用。

函数main()调用bar(), bar调用foo(), 只要期间发生错误，try就会处理。

def foo(s):
return 10 / int(s)def bar(s):
return foo(s) * 2def main():
try:
bar('')
except Exception as e:
print('Error:', e)
finally:
print('finally...')

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，然后程序终止。

错误信息是Traceback (most recent call last)...。它是一个错误路径。可以在最后查看错误原因，定位错误位置。

例子：

import systry:
f = open('example.log', 'r+')
s = f.readline()
i = int(s.stripd())
except OSError as err:
print("OS error: {}".format(err))
except ValueError:
print("Could not convert datga to a integer")
except:
print("Unexpected error", sys.exc_info()[0])
raise
else:
print(i)# OSError类, 就是IOError的别名。输入输出错误类.会升起和系统错误代码香港的错误。包括很多子类# 最后的excepte没有指定异常类，当作通配符用。
# sys.exc_info会返回，当前正在处理的exception的信息：
# 返回的值是一个tuple:包括3个value。(type， value, traceback), 如果没有对应的值返回None。

#example.log
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解释：

f = open(), 使用内建方法open。open其实是io模块的方法。
s = f.readline(), 会把example.log文件的第一行代码返回给变量s。
s.stripd()，这是❌的拼写，多写了一个字面d，系统有内置函数strip()，所以要去掉字母d，否则会执行exept子句。
代码最后一个except子句没有异常类，所以向上级抛错误。
sys.exc_info()：这个方法是sys模块的方法。用法见注释。

本例子返回的是：

Unexpected error <class 'AttributeError'>
Traceback (most recent call last):
File "linshi.py", line 6, in <module>
i = int(s.stripd())
AttributeError: 'str' object has no attribute 'stripd'

except子句的as

except Exception as inst:

as 后面的inst变量和产生的异常类的实例绑定，如果异常实例有参数，使用inst.args查看。

因为异常类BaseException类定义了object.__str__(self)方法, 这个方法返回对象自身的字符串格式，所以可以直接使用inst，查看错误。

例子：

def this_fails():
x = 1/0try:
this_fails()
except ZeroDivisionError as err:
print("Handing run-time error:", err.args)
print("Handing run-time error:", err)
#返回：
Handing run-time error: ('division by zero',)
Handing run-time error: division by zero

logging模块

可以把错误信息记录到日志。并让程序继续执行。

# err_logging.pyimport loggingdef foo(s):
return 10 / int(s)def bar(s):
return foo(s) * 2def main():
try:
bar('')
except Exception as e:
logging.exception(e)main()
print('END')

抛出异常 raise语句

raise(参数)，参数是异常类或者它的实例。如果参数是异常类，它会通过调用构造函数来暗中/隐式实例化。

内置函数有各种类型的错误。也可以自己编写函数，然后抛出错误。

# err_raise.py
class FooError(ValueError):
passdef foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / nfoo('')

编写一个错误类FooError。
用raise语句，生成FooError的实例。

尽量使用内置的函数。如ValueError, TypeError

最常用的错误处理方式：try...except...并调用一个单独的raise。

目的：

用except捕获指定❌
然后，用raise语句进行trackback。

下面代码：注释掉了raise，所以最后结果不会显示Traceback (most recent call last)的信息。

from functools import reducedef str2num(s):
return int(s) #改为float(s)即可纠正错误def calc(exp):
ss = exp.split('+')
ns = map(str2num, ss)
return reduce(lambda acc, x: acc + x, ns) #functools的方法reduce(function, iterable)def main():
try:
r = calc('99 + 88 + 7.6')
print('99 + 88 + 7.6 =', r)
except ValueError as e:
print(">>>%s" % e)
# raise
main()

加上单独的raise的作用，就是把当前错误原样抛出，可进行后续的追踪。
由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，继续往上抛错误，让顶层调用者去处理。
如果raise带了不同的异常类实例的参数，,可以把一种类型的错误转化为另一种类型：

try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('input error!')

finally的作用

finally是try语句的可选子句，它不论是否产生异常都会执行。用于定义清理操作。

但有几点特殊情况，执行的时间不一样。具体可见文档： 8.6. 定义清理操作

调试

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。

第二种：print()但看完还要删除，因此可以用assert。

不用了，可以在启动时，带上参数-O关掉assert的功能。

#err.py
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / ndef main():
foo('')
main()

$ python -O err.py

注意是大写的字母O，

第三种logging。

logging --- Python 的日志记录工具
logging.config --- 日志记录配置
logging.handlers --- 日志处理

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO) #进行配置，logging级别，默认是WARNING,所以INFO,DEBUG级别的不会被追踪s = ''
n = int(s)
logging.info('n= %d' % n)
print(10/0)

这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

级别	何时使用
`DEBUG`	细节信息，仅当诊断问题时适用。
`INFO`	确认程序按预期运行
`WARNING`	表明有已经或即将发生的意外（例如：磁盘空间不足）。程序仍按预期进行
`ERROR`	由于严重的问题，程序的某些功能已经不能正常执行
`CRITICAL`	严重的错误，表明程序已不能继续执行

默认的级别是``WARNING``，意味着只会追踪该级别及以上的事件，除非更改日志配置。

追踪的事件可以：

简单的：输出到控制台
复杂的：写入磁盘文件。

记录日志到磁盘文件：

使用basicConfig()的配置函数，更改上面的代码：

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)

这样，会在当前文件夹下生成一个example.log文件，用于记录日志信息。就是logging.info()输出的信息。

在消息中显示时间/日期

日志很重要的是，可以在之后查看，所以要加上日期时间：

logging.basicConfig(filename='example.log',format="%(levelname)s: %(asctime)s %(message)s",level=logging.INFO) #进行配置

加上参数：format="%(levelname)s: %(asctime)s %(message)s"

会在日志显示：

WARNING: 2019-11-16 19:29:46,496 n= 0

是否要深入学习？

如果日志需求很简单，上面的就足够了，否则可以看进阶日志教程和操作手册。

第四种pdb, Python自带的调试器

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = ''

带上参数-m pdb

运行时，c是continue下一个块, n是next即下一行，q是退出。

如果想要设置一个中断点，在代码中加上pdb.set_trace()方法即可，运行是到这行代码会暂停并进入调试程序。

⚠️类似Ruby/Rails的byebug。中断点是byebug, 启动脚本: byebug xxx.rb

IDE: 集成开发环境

如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有：

Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安装Python插件。

PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。

文件的定位读写

f = open("123.txt", "w+")
f.write("hello world")
content = f.read()
print(content) # 为什么打印不出内容？

这是因为有一个关于打印指针的概念。

第3行的变量content其实是""空字符串，因为文件中的指针当前指向的是文本的最后。

所以，如果希望打印第2行输入的字符，需要调整文件指针的位置。这里涉及2个方法：

tell()，判断当前指针的位置
seek(offset, from) 移动指针

seek(offset, from)有2个参数

offset:偏移量。正整数向右偏移，负数向左偏移。
from:方向
- 0:表示文件开头
- 1:表示指针当前的位置
- 2:表示文件末尾

正文

错误处理