【Python 异常处理】

Python 的异常处理机制是构建健壮程序的核心工具，通过 try-except 结构实现优雅的错误管理。以下是系统化指南：

一、基础异常处理结构

try:
    # 可能出错的代码
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    # 异常处理逻辑
    print("错误：除数不能为零！")

二、异常处理进阶用法

1. 捕获多个异常类型

try:
    # 可能引发多种异常的代码
    with open("data.txt") as f:
        data = f.read()
except (FileNotFoundError, UnicodeDecodeError) as e:
    print(f"文件处理失败: {str(e)}")

2. 获取异常对象信息

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"错误类型: {type(e).__name__}")  # 输出: ZeroDivisionError
    print(f"错误信息: {e}")                # 输出: division by zero
    print(f"错误轨迹: {e.__traceback__}")   # 详细堆栈跟踪

3. else 子句（无异常时执行）

try:
    num = int(input("输入数字: "))
except ValueError:
    print("输入无效！")
else:
    print(f"平方值: {num**2}")  # 仅当无异常时执行

4. finally 块（始终执行）

file = None
try:
    file = open("data.txt", "r")
    process(file)
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在")
finally:
    if file:
        file.close()  # 确保资源释放
    print("操作结束")

三、高级异常处理技巧

1. 自定义异常类型

class AuthenticationError(Exception):
    """自定义认证异常"""
    def __init__(self, message="认证失败"):
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

# 使用示例
def login(username, password):
    if not validate_credentials(username, password):
        raise AuthenticationError("用户名或密码错误")

2. 异常链（Python 3+）

try:
    process_data()
except DataError as e:
    raise DatabaseError("数据存储失败") from e  # 保留原始异常

3. 上下文管理器集成

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def safe_open(path, mode):
    file = None
    try:
        file = open(path, mode)
        yield file
    except Exception as e:
        print(f"文件操作失败: {e}")
        raise
    finally:
        if file:
            file.close()

# 使用示例
with safe_open("data.txt", "r") as f:
    print(f.read())

四、最佳实践原则

1. 精准捕获

   • 避免裸露的 except:（会捕获所有异常，包括 KeyboardInterrupt）
   • 优先捕获具体异常类型（如 ValueError 而非通用的 Exception）

2. 异常分类处理

   • 业务逻辑异常（如 InvalidInputError）与系统异常（如 ConnectionError）分层处理

3. 资源清理优先

   • 使用 with 语句自动管理资源（文件/网络连接等）
   • 在 finally 块中执行必需清理操作

4. 日志记录规范

   import logging
   logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
   
   try:
       risky_operation()
   except SpecificError as e:
       logging.error("操作失败", exc_info=True)  # 记录完整堆栈
   

5. 异常转译

   • 将底层异常转换为业务相关异常：

     try:
         db.query("SELECT ...")
     except DatabaseError as e:
         raise UserVisibleError("数据查询失败") from e
     

五、常见错误模式

1. 空 except 块

try:
    risky_code()
except:  # 危险！会捕获所有异常
    pass

2. 过度捕获

try:
    parse_data(user_input)
except Exception:  # 掩盖潜在编程错误
    return default_value

3. 异常信息丢失

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    raise RuntimeError("计算失败")  # 丢失原始异常信息

六、调试技巧

1. 查看完整堆栈跟踪

   import traceback
   try:
       problematic_code()
   except:
       traceback.print_exc()  # 打印完整错误信息
   

2. pdb 调试

   import pdb; pdb.set_trace()  # 在异常触发处启动调试器
   

3. 异常断言

   assert isinstance(value, int), "值必须为整数"
   

通过合理运用异常处理机制，可以显著提升代码健壮性。建议结合单元测试框架（如 pytest）验证异常处理逻辑，确保关键路径的容错能力。