异常错误

这个其实和Java是非常相似的，这里只是说说它的基本用法：捕捉异常，处理异常，自定义异常，记录异常：

import logging

# 自定义错误
class MyValueError(ValueError):
    pass

# int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。
# 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('0')
    print('result:', r)
except ValueError as e:
    # 可以抛出自定义的错误
    raise MyValueError('invalid value: %s' % s)
except ZeroDivisionError as e:
    # 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
    logging.exception(e)
else:
    print('no error!')
finally:
    print('finally...')
print('END')

断言

我们调试有许多的方法，比如打断点，打印日子。这里和Java不一样的是可以使用断言来进行代码的调试，凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代，如下示例：

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

def main():
    foo('0')

assert的意思是，表达式n != 0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。

Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: n is zero!

启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert，关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。

单元测试

单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对写了一个add()函数，后面代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对add()函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。

这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。下面一个简单的单元测试示例：

# 编写一个字典类，与系统字典一样的用法
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

# 以下就是单元测试的代码

# 为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块
import unittest

# 们需要编写一个测试类，从unittest.TestCase继承。
class TestDict(unittest.TestCase):

    # 以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。
    # 初始化测试
    def test_init(self):
        d = Dict(a=1, b='test')
        # 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(d.a, 1)
        self.assertEqual(d.b, 'test')
        self.assertTrue(isinstance(d, dict))

    # 可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和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。
    def setUp(self):
        print('setUp...')

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

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

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

    # 测试[ key ]访问存在性
    def test_keyerror(self):
        d = Dict()
        # 另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error，比如通过d['empty']访问不存在的key时，断言会抛出KeyError
        with self.assertRaises(KeyError):
            value = d['empty']

    # 通过d.empty访问不存在的key时，我们期待抛出AttributeError
    def test_attrerror(self):
        d = Dict()
        with self.assertRaises(AttributeError):
            value = d.empty

    # 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,这样就可以正常的当做python脚本运行
    if __name__ == '__main__':
        unittest.main()

# 结果
F:\Pythonproject\venv1\Scripts\python.exe "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2017.3.2\helpers\pycharm\_jb_unittest_runner.py" --path F:/Pythonproject/test_dir/test_dict.py
Launching unittests with arguments python -m unittest F:/Pythonproject/test_dir/test_dict.py in F:\Pythonproject\test_dir
setUp...
tearDown...


Ran 5 tests in 0.000s

OK
setUp...
tearDown...
setUp...
tearDown...
setUp...
tearDown...
setUp...
tearDown...

Process finished with exit code 0

文档测试

在Python中有个比单元测试还要牛逼的东西那就是文档测试，什么叫做文档测试？就是你把测试的调用和期望结果用命令形式写出来，写在 ”’ ”’ 之间（也就是文档的标识符），这样，你在运行这段代码的时候就是在做测试操作，如果文档测试中的期望值与实际值有差别，那么就会报错。如下代码：

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().__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


# 加下面代码 就可以正常运行测试了，当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令行直接运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。
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。如果程序有问题，比如把getattr()方法注释掉，再运行就会报错：

**********************************************************************
File "F:/Pythonproject/test_dir/__init__.py", line 902, in __main__.Dict
Failed example:
    d1.x
Exception raised:
    Traceback (most recent call last):
      File "E:\py\Lib\doctest.py", line 1330, in __run
        compileflags, 1), test.globs)
      File "<doctest __main__.Dict[2]>", line 1, in <module>
        d1.x
    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'x'
**********************************************************************
File "F:/Pythonproject/test_dir/__init__.py", line 908, in __main__.Dict
Failed example:
    d2.c
Exception raised:
    Traceback (most recent call last):
      File "E:\py\Lib\doctest.py", line 1330, in __run
        compileflags, 1), test.globs)
      File "<doctest __main__.Dict[6]>", line 1, in <module>
        d2.c
    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'c'
**********************************************************************
1 items had failures:
   2 of   9 in __main__.Dict
***Test Failed*** 2 failures.