python learning Exception & Debug.py

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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
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# Exception

# 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。

# 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。

try:
    print('try...')
    r = 10 / 0
    print('result: ', r)

except ZeroDivisionError as e:
    print('except:', e)

finally:
    print('finally...')

print("END")

# 如果把除数0改成2,
# 由于没有错误发生,所以except语句块不会被执行,但是finally如果有,则一定会被执行(可以没有finally语句)。

try:
    print('try...')
    r = 10 / 2
    print('result: ', r)

except ZeroDivisionError as e:
    print('except:', e)

finally:
    print('finally...')

print("END")

# 错误应该有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的except语句块处理。

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

except ValueError as e:
    print('ValueError:', e)

except ZeroDivisionError as e:
    print('ZeroDivisionError:', e)

finally:
    print('finally...')

print('END')

# Python 的异常都是 class,文档:https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy
# 注意:捕获异常的语句会将其子类的异常也一同捕获


# 使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用
# 比如函数main()调用foo(),foo()调用bar(),结果foo()出现了除以零错误,这时,只要main()捕获到了,就可以处理: 
def foo(s):
    return 10 / int(s)

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

def main():
    try:
        bar('0')
    except Exception as e:
        print('Error:', e)
    finally:
        print('finally...')

main()


# 也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来,就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

# 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。

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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:


Traceback (most recent call last):  # 提示我们以下是错误跟踪信息

  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 101, in <module>
    main() # 调用main出错了,位置是第 111 行,而原因是
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 99, in main
    bar('0') # 调用 bar('0') 出错,位置是第 99 行,而原因是
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 96, in bar
    return foo(s) * 2 # 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 "python learning Error, Debug and Test.py", line 93, in foo
    return 10 / int(s) # return 10 / int(s)这个语句出错了,这是错误产生的源头

ZeroDivisionError: division by zero # 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。
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# 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。


import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

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')

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ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 137, in main
    bar('0')
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 133, in bar
    return foo(s) * 2
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 130, in foo
    return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END  # 继续打印了 END 表明程序打印完错误信息之后会继续执行并正常退出
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# 抛出错误

# 错误是class,捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。
# 错误并不是凭空产生的,而是有意创建并抛出的。
# Python的内置函数会抛出很多类型的错误,我们自己编写的函数也可以抛出错误。

# 如果要抛出错误,首先根据需要,可以定义一个错误的class,选择好继承关系,然后,用raise语句抛出一个错误的实例:

class FooError(ValueError):
    pass

def foo(s):
    n = int(s)
    if n == 0:
        raise FooError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n

try:
    foo('0')
except Exception as e:
    logging.exception(e)
print('END')

'''
Traceback (most recent call last):
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 176, in <module>
    foo('0')
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 173, in foo
    raise FooError('invalid value: %s' % s)
__main__.FooError: invalid value: 0
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# 只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型(比如ValueError,TypeError),尽量使用Python内置的错误类型。

# 练习:

# 运行下面的代码,根据异常信息进行分析,定位出错误源头,并修复:
from functools import reduce

def str2num(s):
    return int(s)

def calc(exp):
    ss = exp.split('+')
    ns = map(str2num, ss)
    return reduce(lambda acc, x: acc + x, ns)

def main():
    r = calc('100 + 200 + 345')
    print('100 + 200 + 345 =', r)
    r = calc('99 + 88 + 7.6')
    print('99 + 88 + 7.6 =', r)

try:
     main()
except Exception as e:
    logging.exception(e)
print('END')

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控制台输出信息如下:

100 + 200 + 345 = 645
Traceback (most recent call last):
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 212, in <module>
    main()
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 209, in main
    r = calc('99 + 88 + 7.6')
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 204, in calc
    return reduce(lambda acc, x: acc + x, ns)
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 199, in str2num
    return int(s)
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' 7.6'
'''

# 分析得知:错误在于 str2num 这个函数无法把 7.6 转换成浮点数


from functools import reduce

def str2num(s):
    if '.' in s:
        return float(s)
    else:       
        return int(s)

def calc(exp):
    ss = exp.split('+')
    ns = map(str2num, ss)
    return reduce(lambda acc, x: acc + x, ns)

def main():
    r = calc('100 + 200 + 345')
    print('100 + 200 + 345 =', r)
    r = calc('99 + 88 + 7.6')
    print('99 + 88 + 7.6 =', r)

main()


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# Debugging

# 断言

# 凡需要用到 print 来打印某个变量来查看是否正确的地方,都可以用 assert 来替代

def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n

def main():
    foo('0')


# assert的意思是,assert 后面跟着的表达式应该是True,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。

# 如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError

# main()

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控制台输出如下:

Traceback (most recent call last):
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 279, in <module>
    main()
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 272, in main
    foo('0')
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 268, in foo
    assert n != 0, 'n is zero!'
AssertionError: n is zero!
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程序中如果到处充斥着assert,和print()相比也好不到哪去。不过,启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert:

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero
关闭后,你可以把所有的assert语句当成pass来看。
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# logging

# Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息:
# 还可以把print()替换为logging。
# 和assert比,logging不会抛出错误,而且可以输出到文件:
# 语句如下:
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import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)
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'''
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "python learning Error, Debug and Test.py", line 315, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

logging的好处,它允许你指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别,当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debug和info就不起作用了。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。

logging的另一个好处是通过简单的配置,一条语句可以同时输出到不同的地方,比如console和文件。
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# pdb 单步调试

import pdb

s = '0'
n = int(s)

pdb.set_trace() # 设置断点

print(10/n)

# pdb 指令:

# 启动调试器:python -m pdb err.py

# 输入命令n可以单步执行代码:
# 任何时候都可以输入命令 p 变量名来查看变量:

# 设置断点之后,直接 python err.py 就会停在断点处
# 命令 c 继续运行

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C:\Users\Administrator\Desktop>python err.py
> c:\users\administrator\desktop\err.py(10)<module>()
-> print(10/n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 10, in <module>
    print(10/n)
ZeroDivisionError: division by zero
'''

# 比较好用的 IDE:VSCode、PyCharm
# 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。


#################################################################

# Unit Test

# to be completed

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    原文作者:畅畅酱
    原文地址: https://www.cnblogs.com/ZCplayground/p/8995905.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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