Python 异常处理允许程序优雅地处理意外事件（例如无效输入或丢失文件）而不会崩溃。Python 不是突然终止，而是允许您检测问题、响应问题并在可能的情况下继续执行。

让我们看一个例子以更好地理解它：

基本示例：处理简单异常

下面是一个基本示例，演示如何捕获异常并优雅地处理它：

n = 10

try:

    res = n / 0

except ZeroDivisionError:

    print("Can't be divided by zero!")

输出

Can't be divided by zero!

说明：将数字除以 0 会引发 ZeroDivisionError。try 块包含可能失败的代码，并且 except 块捕获错误，打印安全消息而不是停止程序。

错误和异常之间的区别

错误和异常都是程序中的问题，但它们的严重性和处理方式不同。让我们看看如何：

• 错误：程序逻辑中存在无法处理的严重问题。示例包括语法错误或内存错误。
• 异常：运行时发生的不太严重的问题，可以使用异常处理进行管理（例如，无效输入、丢失文件）。

示例：此示例显示了语法错误和运行时异常之间的区别。

# Syntax Error (Error)

print("Hello world"  # Missing closing parenthesis

​

# ZeroDivisionError (Exception)

n = 10

res = n / 0

说明：语法错误会完全停止代码运行，而像 ZeroDivisionError 这样的异常会在执行过程中发生，并且可以通过异常处理捕获。

语法和用法

Python 提供了四个主要关键字来处理异常：try、except、else，最后每个关键字都扮演着独特的角色。让我们看看语法：

try：
# 除 SomeException 之外的代码
：
# 代码
else：
# 代码
finally：
# 代码

• try：运行可能导致错误的风险代码。
• except：如果发生错误，则捕获并处理错误。
• else：仅当 try 中没有发生异常时才执行。
• final：无论发生什么情况，都会运行，这对关闭文件等清理任务有用。

示例：此代码尝试除法并使用 try-except-else-finally 正常处理错误。

try:

    n = 0

    res = 100 / n

except ZeroDivisionError:

    print("You can't divide by zero!")

except ValueError:

    print("Enter a valid number!")

else:

    print("Result is", res)

finally:

    print("Execution complete.")

输出

You can't divide by zero!
Execution complete.

解释：try 块尝试除法，除了块捕获特定错误，否则块仅在没有发生错误时执行，而 finally 块始终运行，表示执行结束。

请参阅 Python 内置异常 了解一些常见的异常。

Python 捕获异常

在 Python 中处理异常时，我们可以通过指定我们期望的异常类型来更有效地处理错误。这可以使代码更安全，也更易于调试。

1. 捕获特定异常

捕获特定异常会使代码以不同的方式响应不同的异常类型。它恰恰使您的代码更安全、更易于调试。它通过仅对您预期的确切问题做出反应来避免掩盖错误。

示例：此代码处理具有不同消息的 ValueError 和 ZeroDivisionError。

try:

    x = int("str")  # This will cause ValueError

    inv = 1 / x   # Inverse calculation

except ValueError:

    print("Not Valid!")

except ZeroDivisionError:

    print("Zero has no inverse!")

输出

Not Valid!

说明：发生 ValueError 是因为 “str” 无法转换为整数。如果转换成功但 x 为 0，则会捕获 ZeroDivisionError。

2. 捕获多个异常

如果我们需要以相同的方式处理多个异常，我们可以在单个块中捕获它们，或者如果不同类型的异常需要不同的处理，我们可以将它们分开。

示例：此代码尝试转换列表元素并处理 ValueError、TypeError 和 IndexError。

a = ["10", "twenty", 30] # Mixed list of integers and strings

try:

    total = int(a[0]) + int(a[1])  # 'twenty' cannot be converted to int

except (ValueError, TypeError) as e:

    print("Error", e)

except IndexError:

    print("Index out of range.")

输出

Error invalid literal for int() with base 10: 'twenty'

说明：尝试将“twenty”转换为整数时引发 ValueError。如果使用不兼容的类型，则可能会发生 TypeError，而如果列表索引超出范围，则会触发 IndexError。

3. 包罗万象的处理者及其风险

有时我们可能会使用包罗万象的处理程序来捕获任何异常，但它可以隐藏有用的调试信息。

示例：此代码尝试将字符串除以数字，这会导致 TypeError。

try:

    res = "100" / 20 # Risky operation: dividing string by number

except ArithmeticError:

    print("Arithmetic problem.")

except:

    print("Something went wrong!")

输出

Something went wrong!

说明：发生 TypeError 是因为您无法将字符串除以数字。裸露的 except 会捕获它，但这可能会使调试变得更加困难，因为实际的错误类型是隐藏的。仅将裸除用作最后的手段安全网。

引发异常

我们在 Python 中使用 raise 关键字引发异常， 后跟我们要触发的异常类的实例。我们可以从内置异常中进行选择，也可以通过继承 Python 的内置 Exception 类来定义我们自己的自定义异常。

基本语法：

raise ExceptionType（“错误消息”）

示例：如果给出了无效的年龄，则此代码会引发 ValueError。

def set(age):

    if age < 0:

        raise ValueError("Age cannot be negative.")

    print(f"Age set to {age}")

​

try:

    set(-5)

except ValueError as e:

    print(e)

输出

Age cannot be negative.

说明：该函数检查年龄是否无效。如果是，则引发 ValueError。这可以防止无效状态进入程序。

自定义异常

您还可以通过定义继承自 Python 内置 Exception 类的新类来创建自定义异常。这对于特定于应用程序的错误很有用。让我们看一个例子来了解如何作。

示例：此代码定义自定义 AgeError 并将其用于验证。

class AgeError(Exception):

    pass

​

def set(age):

    if age < 0:

        raise AgeError("Age cannot be negative.")

    print(f"Age set to {age}")

​

try:

    set(-5)

except AgeError as e:

    print(e)

输出

Age cannot be negative.

说明：这里，AgeError 是一种自定义异常类型。这使得错误消息在大型应用程序中更有意义。

优势

下面是使用异常处理的一些好处：

• 提高可靠性：程序不会在意外输入时崩溃。
• 关注点分离：错误处理代码与业务逻辑保持分离。
• 更干净的代码：分散在代码中的条件检查更少。
• 有用的调试：回溯准确显示问题发生的位置。

弊

异常处理也有一些缺点，如下所列：

• 性能开销：处理异常比简单的条件检查慢。
• 增加复杂性：多种异常类型可能会使代码复杂化。
• 安全风险：处理不善的异常可能会泄露敏感细节。