Python 异常处理完全指南
目录
- 一、异常处理基础
- 1. 基本语法结构
- 二、常见异常类型
- 1. 内置异常层次
- 2. 常见异常示例
- 三、多重异常处理
- 1. 合并捕获
- 2. 分层处理
- 四、finally与else子句
- 1. finally 应用场景
- 2. else 使用技巧
- 五、自定义异常
- 1. 创建异常类
- 2. 异常继承体系
- 六、异常链与上下文
- 1. raise from 语法
- 2. 异常上下文查看
- 七、最佳实践与陷阱
- 综合实战案例
一、异常处理基础
1. 基本语法结构
try:# 可能引发异常的代码result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:# 处理特定异常print("不能除以零!")
except Exception as e:# 通用异常处理print(f"发生错误: {e}")
else:# 无异常时执行print("计算成功")
finally:# 始终执行的清理代码print("清理资源")
- 异常传播机制
二、常见异常类型
1. 内置异常层次
所有异常类都继承 BaseException
BaseException├── KeyboardInterrupt├── SystemExit└── Exception├── ArithmeticError│ ├── ZeroDivisionError│ └── FloatingPointError├── LookupError│ ├── IndexError│ └── KeyError├── OSError│ ├── FileNotFoundError│ └── PermissionError└── ValueError
2. 常见异常示例
# 文件操作
try:with open("nonexist.txt") as f:content = f.read()
except FileNotFoundError:print("文件不存在")# 类型转换
try:num = int("abc")
except ValueError:print("无效的数字格式")# 字典操作
d = {"key": "value"}
try:print(d["missing"])
except KeyError:print("键不存在")
三、多重异常处理
1. 合并捕获
try:# 可能抛出多种异常的代码
except (TypeError, ValueError) as e:print(f"输入类型错误: {e}")
2. 分层处理
try:data = json.loads(invalid_json)
except json.JSONDecodeError:print("JSON解析失败")
except Exception:print("其他未知错误")
四、finally与else子句
1. finally 应用场景
file = None
try:file = open("data.txt", "r")process(file)
except IOError:print("文件操作错误")
finally:if file:file.close() # 确保资源释放
2. else 使用技巧
try:result = risky_operation()
except NetworkError:handle_error()
else:save_result(result) # 仅在成功时执行
五、自定义异常
1. 创建异常类
class InvalidEmailError(ValueError):"""自定义邮箱格式异常"""def __init__(self, email):super().__init__(f"无效邮箱格式: {email}")self.email = email# 使用示例
email = "user@"
if "@" not in email or "." not in email.split("@")[1]:raise InvalidEmailError(email)
2. 异常继承体系
class DatabaseError(Exception):"""数据库操作基类异常"""class ConnectionError(DatabaseError):"""数据库连接异常"""class QueryError(DatabaseError):"""SQL查询异常"""
六、异常链与上下文
1. raise from 语法
try:config = load_config()
except FileNotFoundError as e:raise RuntimeError("配置加载失败") from e
2. 异常上下文查看
try:# 可能出错的代码
except Exception as e:print("原始异常:", e.__cause__)print("上下文:", e.__context__)
七、最佳实践与陷阱
✅ 推荐做法
- 具体异常捕获优先
- 添加有意义的错误信息
raise ValueError(f"无效参数值: {value}")
- 日志记录异常
import logging
try:process()
except Exception:logging.exception("处理失败")
⚠️ 避免陷阱
- 捕获过于宽泛的异常
try:...
except: # 捕获所有异常,包括KeyboardInterruptpass
- 忽略异常
try:...
except Exception:pass # 静默失败
- 重复抛出异常
try:...
except Exception as e:print(e)raise # 保留原始堆栈信息
综合实战案例
网络请求重试机制
import requests
from time import sleepdef fetch_data(url, retries=3):for attempt in range(retries):try:response = requests.get(url, timeout=5)response.raise_for_status()return response.json()except requests.HTTPError as e:print(f"HTTP错误: {e}")except requests.Timeout:print("请求超时")except requests.RequestException:print("网络连接问题")if attempt < retries - 1:sleep(2 ** attempt) # 指数退避raise Exception(f"请求失败,已重试{retries}次")# 使用示例
data = fetch_data("https://api.example.com/data")
通过掌握这些异常处理技巧,您可以:
- 编写更健壮的程序
- 提高错误诊断效率
- 创建更友好的用户交互体验
- 构建可维护的异常处理体系
建议在实际开发中结合具体业务场景,设计合理的异常处理策略,并定期审查异常处理代码的有效性