Python基础教程（第三版）（八）异常
学习笔记。
8.1 异常是什么
- Python使用异常
对象表示异常状态，并在遇到错误时引发异常； - 异常对象没有被捕获时，程序将
终止并显示错误信息； - 每个异常都是某个类的
实例； - 通过捕获异常，可以采取相应的措施使程序
继续进行，而不是放任整个程序失败后终止。
8.2 让事情沿你指定的轨道出错
让错误尽在你的掌握之中。
8.2.1 raise语句
raise语句用来引发异常。raise语句的参数是一个类（必须是Exception的子类）或者是实例。当用类作为参数时，将自动创建一个实例（归根结底就是一个异常实例）。
raise Exception
结果：
可以在参数后加上自己设定的相关信息。
raise Exception("我是一个天大的错误！")
关于异常类
Python内置了多个异常类，了解一下：
8.2.2 自定义的异常类
我们可以创建自己的异常类。比如模拟宇宙飞船飞行的python程序正在运行，突然飞船内的“超光速推进装置”过载，这时候就会引发异常。为了更好地表示错误，我们不必使用python内置的类，转而创建自己的子类HyperdriverError，用它来表示“超光速推进装置”的错误，这样就会更自然一些。
如何创建自己的异常类？
务必要直接或者间接的继承Exception（从它的子类继承就是间接）。
类似于这样：
class HyperdriverError(Exception):
pass
8.3 捕获异常
如果出现了异常，可以逮住它们，把它们都“做掉”。
类似于java中的try/catch，python中使用try/except处理异常。
一个🌰：比如要实现两个数相除的程序，但是如果分母为0，就会引发错误使得程序终止，我们可以捕捉ZeroDivisionError来处理异常。
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x/y)
except ZeroDivisionError:
print("分母不能为0！")
结果：
8.3.1 不用提供参数
捕获了异常之后，如果想要使得异常继续向上一层传播，可以再次使用没有参数的raise重新引发异常。
书中的一个🌰：
class Calculator:
muffled = False
def calc(self, expr):
try:
return eval(expr)
except ZeroDivisionError:
if self.muffled:
print("分母不能为0！")
else:
raise
类中定义了一个抑制开关muffled，当开关打开时，如果发生了除零错误，异常就会被捕捉到，打印“分母不能为0！”；开关关闭时，就会重新引发异常（raise），使异常向上传播。需要注意的时，在这个例子中当异常被捕捉到时，由于函数calc没有返回值，将返回None。
例子的运行演示：
# 正常情况
In [2]: calculator = Calculator()
...: calculator.calc("10/2")
Out[2]: 5.0
# 关闭抑制时
In [3]: calculator.calc("10/0")
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-510121f4d783> in <module>
----> 1 calculator.calc("10/0")
ZeroDivisionError: division by zero
# 开启抑制时
In [4]: calculator.muffled = True
In [5]: calculator.calc("10/0")
分母不能为0！
可以看到，关闭抑制时，异常继续向上传播，如果在上一层没有对其进行捕捉，就会引发程序错误并终止。
在except子句中，可以通过raise引发别的异常。在这种情况下，引发except的原始异常会作为异常上下文储存起来，并会显示在最终的错误消息中。
栗子：
try:
1/0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError("捕捉除零异常的时候再次引发了我...")
结果：
可以看到，原始异常和引发的异常都显示到了最终的消息当中。
可以通过
raise...from...提供自己的上下文，也可以用None禁用上下文。栗子：
try:
1/0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError("捕捉除零异常的时候再次引发了我...") from ValueError
结果：
try:
1/0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError("捕捉除零异常的时候再次引发了我...") from None
结果：
8.3.2 多个Except字句
在8.3节下的示例中，只捕获了除零异常，如果用户输入了非数字，会引发TypeError，使程序发生错误终止，因此可以这样写：
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x/y)
except ZeroDivisionError:
print("分母不能为0！")
except TpyeError:
print("必须输入数字！")
这样就可以处理多个异常情况。相比频繁使用if，利用异常机制可以使代码更整洁。
8.3.3 一箭双雕
可以用括号把想要捕捉的异常写进一个元组，这样就不用频繁地去写except子句了。
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x/y)
except (ZeroDivisionError, TypeError, NameError):
print("输入错误！")
当然，缺点是每种错误都会打印同一种信息。
8.3.4 捕获对象
为了弥补上面的缺陷，可以显式的捕捉异常，然后打印此类异常的相关信息：
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x/y)
except (ZeroDivisionError, TypeError, NameError) as e:
print(e)
8.3.5 一网打尽
不指定异常类，就会捕捉所有的错误：
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x/y)
except:
print("出现了一些错误")
这样做并不能知道发生了什么错误，最好还是显式捕捉错误Exception as e然后打印之。
8.3.6 万事大吉时
可以添加else语句，如果程序正常运行，那么else中的语句就会被执行：
try:
print("正在执行...")
except Exception as e:
print(e)
else:
print("执行顺利！")
结果：
利用else语句可以对上面的程序进行改良，如果用户输入有误，会让用户重复输入，直到对了为止：
while True:
try:
x = int(input("请输入分子："))
y = int(input("请输入分母："))
print(x / y)
except Exception as e:
print(e)
else:
break
敲代码的时候犯了一个错误，写成了While(True)，不应该加括号。
8.3.7 最后
还有finally子句，可用于在发生异常时执行清理工作，这个子句通常是与try配套的，无论try中发生什么异常，最终都会执行finally子句。
书中的栗子：
try:
x = 1/0
finally:
print("正在执行finally")
del x
结果：
为什么要初始化x为None呢，因为在执行1/0时，由于发生了异常，值不会赋给x，而x又没有初始化，所以在del x时又会引发新的异常。
可以把
try、except、else、finally结合使用。8.4 异常和函数
函数中的异常会一层一层向上传递（到调用它的地方），如果都没有被处理，程序就会终止并打印TraceBack（栈追踪）信息。
栗子：
def faulty():
raise Exception("Something is wrong...")
def no_handle():
faulty()
def handle_exception():
try:
faulty()
except:
print("Exception handled")
运行no_handle():
no_handle()
运行handle_exception():
handle_exception()
并不会打印栈追踪信息，而是执行except子句。
自己瞎折腾：
def faulty():
raise Exception("Something is wrong...")
def no_handle():
try:
faulty()
print("555")
except:
print("666")
def handle_exception():
try:
no_handle()
print("777")
except:
print("888")
handle_exception()
结果：
- 可以看出来，异常如果在某一层被捕捉，就不会再向上传递，所以打印出了666，而非888；
- 在try中如果出现了错误，那么try中剩下的代码就不会再执行，所以没有打印555；
- 在try中调用函数，如果被调用的函数中出现了异常但是已经在函数内部捕捉到，那么就不会向上传递，因此try依然会被执行下去，所以打印777.
8.5 异常之禅
两段代码：
def describe_person(person):
print('Description of', person['name'])
print('Age:', person['age'])
if 'occupation' in person:
print('Occupation:', person['occupation'])
def describe_person(person):
print('Description of', person['name'])
print('Age:', person['age'])
try:
print('Occupation:', person['occupation'])
except KeyError: pass
输出：
其中的person是一个字典，里面有姓名、年龄，可能有职业。
第二中代码效率更高些（高一点点），因为少筛查了一边occupation。
主要就是讲，要养成使用try/except的习惯，这样有时候会比使用其它的方法更加简洁高效。
8.6 不那么异常的情况
使用warn()引发一条警告，程序 不会被终止：
from warnings import warn
warn("This is just a warning")
print("go")
可以使用警告过滤filterwarnings()来忽略掉警告，或者将警告升高到异常。
比如：
from warnings import filterwarnings
filterwarnings("ignore")
warn("I will be ignored")
filterwarnings("error")
warn("I won`t be ignored")
警告也有类型，但都是Warning的子类，而Warning又是Exception的子类。发出或者过滤警告时可以指定类型：
filterwarnings("default", category=DeprecationWarning)
warn("This Function is really old....", DeprecationWarning)
结果：
filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
warn("This Function is really old....", DeprecationWarning)
warn("I am not a DeprecationWarning...")
结果：
关于warnings，更详细的内容请见Python文档
8.7 小结
- 异常对象：异常情况使用异常对象表示的，对于异常情况，有多种处理方式；如果忽略，将导致程序终止。
- 引发异常：使用raise来引发异常。可指定参数来重新引发新的异常，如果没有指定参数，将重新引发该子句捕捉的异常。
- 自定义异常类：可以通过Exception派生创建自定义异常类。
- 捕获异常：使用except来捕获异常。如果没有要捕获的类，将捕获所有异常。可以指定多个异常类，方法是把它们放在元组中。在同一个try/except中，可以包含多个except子句。
- else： try没有引发异常时执行else中的子句。
- finally：无论是否引发异常都将会执行。
- 异常和函数：在函数中引发异常时，异常会传播到调用它的函数。
- 警告：警告类似于异常，但（通常）只打印一条错误消息。你可以指定错误类别，它们是warning的子类。
