pytthon-异常处理与调试



#################################python异常处理与调试#################
1.错误处理
Python语言通常都内置了一套 try...except...finally...的错误处理机制


2,错误处理
- 用 try来运行可能会出错的代码;
- 如果执行正确,则except语句块不会执行;
- 如果执行错误,直接跳转至错误处理代码,即except语句块;
- 如果有 finally语句块,不管try语句块内容是否正确,都会执行finally
语句块

-错误有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的 except语句块处理。因此可以有多个 except来捕获不同类型的错误。

-Python 的错误其实也是 class,所有的错误类型都继承自BaseException;
-在使用except捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”;


**示例：
try:          ##把可能出现异常的代码放在该语句块中   
   print 'starting .....'
   li = [1,2,3,4]
   print a  #NameError
   print li[3]
except BaseException,e:
   print '%s is error'%e
# except IndexError as e: 捕获指定的异常，如果异常IndexError，则执行下面语句
#    print e
# except NameError:
#    print 'name is not define'
else:      ##如果没有异常被捕获，则执行该代码块
   print 'no error'
finally:
    print 'end.......'



3,错误处理
解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
def func1(s):
    return func2(s)*2
def func2(s):
    return 10/int(s)
def main():
    try:
       print func1('10')
   except TypeError,e:
       print e
main()

3.记录错误（把错误信息放在filename文件（该文件自动生成）中）
-不捕获错误,Python解释器会打印出错误信息,但程序也被结束;
-捕获错误,就可以把错误信息打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去。
-Python 内置的 logging模块可以记录错误信息。
   logging.exception(e)

**示例：
import logging
logging.basicConfig(filename='err.log')
def func1(s):
    return func2(s)*2
def func2(s):
    return 10/int(s)
def main():
    try:
       print func1('0')
   except Exception as e:
       logging.exception(e)
main()




4.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;
-Python 的内置函数会抛出很多类型的错误。
-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。
-尽量使用 Python内置的错误类型
1)系统定义的异常
a = 1
if a == 1:
    raise NameError,'a == 1'

结果如图：
Traceback (most recent call last):
  File"/home/kiosk/PycharmProjects/pycharm/07/err_code.py", line 43, in<module>
   raise NameError,'a == 1'
NameError: a == 1
2）自定义类
-我们自己编写的函数也可以抛出错误。
class MyError(BaseException):
    pass
def func1(s):
    return func2(s)*2
def func2(s):
    return 10/int(s)
def main():
    try:
       print func1('0')
   except ZeroDivisionError as e:
       raise MyError
main()

5.调试-断言
-凡是用 print来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代；
-如果断言失败, assert语句本身就会抛出AssertionError
assert n!=0
assert hello() = "hello"
**示例：
def foo(s):
    n = int(s)
   return 10 / n
def main():
    foo('0')
#main()
assert foo(5) == 1   ——————》遇到异常就停止运行后面的，直接抛出错误
print 'hello'

结果如图：
Traceback (most recent call last):
  File"/home/kiosk/PycharmProjects/pycharm/07/err_code.py", line 50, in<module>
   assert foo(5) == 1
AssertionError


Python 解释器执行时可以用 -O参数来关闭assert,把所有的 assert语句
当成 pass。

示例：
在shell中：
python -O ree_code.py



6.调试- logging
-logging 不会抛出错误,而且可以输出到文件;
-logging.info() 就可以输出一段文本到日志文件中。
-logging.basicConfig(level=logging.INFO)指定记录信息的级别,有debug , info , warning , error等几个级别。
-会将比它级别高的也打印到文件中
import logging
logging.basicConfig(filename='logging.log',level=logging.WARN)
def foo(s):
    n = int(s)
   logging.info('n=%d'% n)
   logging.warn('n=%d...warn'%n)
   return 10 / n
def main():
    foo('0')
main()

结果如图：
在logging.log文件中
INFO:root:n=0
INFO:root:n=10
WARNING:root:n=10...warn


7.调试- pdb
-pdb
pdb让程序以单步方式运行,随时查看运行状态。n可以单步执行代码,p变量名 来查看变量,q结束调试,退出程序。
-pdb.set_trace
在可能出错的地方放一个 pdb.set_trace() ,就可以设置一个断点。程
序会自动在 pdb.set_trace()暂停并进入 pdb调试环境, p查看变量, c继续运
行。

import pdb
n1 = 1
n = int(n1)
print n
pdb.set_trace()
print 'world'
pdb.set_trace()
print 'hello'
s = 2
print s