异常处理机制详解：`try...except` 不只是兜底！

飞Link

于 2025-08-06 15:33:53 发布

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分类专栏：《Python零基础到高手》文章标签： python 服务器开发语言

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异常处理机制详解：`try...except` 不只是兜底！

作者：FeiLink

在实际开发中，程序出错在所难免，而 Python 提供的异常处理机制可以让你在出错时不中断整个程序流程。很多初学者将 try...except 误解为“救命工具”或“最后防线”，其实它更是编写健壮、高容错程序的核心机制之一。

本章将全面讲解 try...except 的语法、用法、常见误区与进阶技巧，并通过真实的小项目加深理解。

📌 一、为什么需要异常处理？

没有异常处理的代码：

f = open("not_exist.txt", "r")
print(f.read())

运行结果：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'not_exist.txt'

💥 程序直接崩溃。

使用异常处理的代码：

try:
    f = open("not_exist.txt", "r")
    print(f.read())
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在，请检查文件路径。")

输出：

文件不存在，请检查文件路径。

✅ 程序继续运行，不影响后续逻辑。

🧱 二、异常处理语法结构

try:
    # 可能出错的代码
except 异常类型1:
    # 针对异常类型1 的处理逻辑
except 异常类型2 as e:
    # 可以打印或记录异常信息 e
else:
    # 如果 try 中没有发生任何异常，就执行这里
finally:
    # 无论是否出错，都会执行这里（常用于资源清理）

示例：完整结构使用演示

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print("除以零错误：", e)
else:
    print("无异常时执行")
finally:
    print("无论如何都会执行")

输出：

除以零错误： division by zero
无论如何都会执行

🧠 三、常见异常类型总结

异常类型	含义
`ZeroDivisionError`	除数为 0
`FileNotFoundError`	文件不存在
`ValueError`	类型转换错误等
`IndexError`	索引越界
`KeyError`	字典中键不存在
`TypeError`	类型不匹配的操作

❌ 四、常见错误写法与反例分析

错误示例 1：捕获所有异常但不处理

try:
    risky_operation()
except:
    pass  # 啥也不管

🔴 问题：

错误被“吞掉”，调试困难；
不知道出了什么问题；
极度不推荐！

✅ 改进写法：

try:
    risky_operation()
except Exception as e:
    print("出错了：", e)

错误示例 2：写错异常名称

try:
    int("abc")
except ValueEror:  # 拼写错误
    print("转换失败")

输出：

NameError: name 'ValueEror' is not defined

✅ 正确写法：except ValueError:（拼写要精确）

🛠 五、实际场景：用户输入校验

def get_age():
    try:
        age = int(input("请输入年龄："))
        print(f"你今年 {age} 岁")
    except ValueError:
        print("请输入一个合法的数字！")

get_age()

🎯 效果：防止用户输入非数字导致程序崩溃。

💡 六、进阶技巧：自定义异常类

class PasswordTooShort(Exception):
    pass

def check_password(pwd):
    if len(pwd) < 6:
        raise PasswordTooShort("密码长度不能小于6位")

try:
    check_password("123")
except PasswordTooShort as e:
    print("密码错误：", e)

🔍 好处：

可以为你的系统定义业务相关的错误
更灵活控制异常流程

📦 七、实战项目：数据清洗脚本（异常保护 + 文件操作）

任务描述： 从一个 CSV 文件中提取用户数据，对非法数据跳过并记录日志。

def process_user_data(file_path):
    clean_data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            try:
                name, age = line.strip().split(",")
                age = int(age)
                clean_data.append((name, age))
            except Exception as e:
                print(f"第{line_num}行数据出错：{e}")
    return clean_data

result = process_user_data("users.csv")
print("有效数据：", result)