python 获取异常类型

最新推荐文章于 2025-06-11 16:12:25 发布

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博客内容给出了一个错误输出结果，显示为ValueError('No JSON object could be decoded',)，表明在进行JSON解码时出现问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import json


def austin():
    try:
        json_data = ""
        json.loads(json_data)
    except Exception as e:
        print repr(e)


if __name__ == '__main__':
    austin()

输出结果：ValueError('No JSON object could be decoded',)

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Python 获取异常（Exception）信息的几种方法

s13166803785的博客

02-01

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异常信息的获取对于程序的调试非常重要，可以有助于快速定位有错误程序语句的位置。下面介绍几种 Python 中获取异常信息的方法，这里获取异常（Exception）信息采用 try…except… 程序结构。如下所示：try:print(x)print(e)

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648

大家好，我是辣条哥！今天给大家讲讲我们刚开始写代码是都会出现的问题-我们刚开始常见的异常以及处理方法！异常是指在程序运行过程中出现的错误或异常情况，例如除以0、访问不存在的变量等。Python提供了一些内置的异常类型，同时也支持自定义异常类型。🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系。

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python 异常类型

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写一个文本文件text：内容为西安培华学院截图:读取文本文件的内容截图:复制这个文件text，拷贝为text2找一张图片，复制这个图片到copy.jpg 结果截图:给定一个列表[“string1”, “string2”, “string3”], 将列表内容写入文件，每一个元素一行截图: 常遇见的>=5中异常的处理以及用异常处理来进行读写文件的文件关闭如何主动抛出异常Python 使用 raise 语句抛出一个指定的异常，raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异

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python中异常类型有哪些?小编就知道有IOError,不知道还有哪些？正是因为你内心没有爱，所以你不停地从外面寻找爱来填满自己。Python中的异常Python中的异常Traceback (most recent call last): File "", liTypeError: must be real number, not str 你的第一行代码在运行的时候发生了错误，返回了一个类型错误...

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如果这个异常对象没有进行处理和捕捉，程序就会用所谓的回溯(traceback，-种错误信息)终止执行，这些信息包括错误的名称(如NameError)、原因和错误发生的行号。SyntaxError异常是唯一不在运行时发生的异常，它代表着Python代码中有一个不正确的结构，使得程序无法执行。上述信息表明，在Car的实例中定义了color属性，所以可以使用car.color的方式访问;当使用字典中不存在的键访问值时，会引发KeyError 异常。当使用序列中不存在的索引时，会引发IndexErr异常。

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python内置的常见的异常类型： 1.AttributeError：访问对象属性时引发的异常，如属性不存在或不支持赋值等。 2.ImportError：导入模块出错引发的异常（无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误）。 3.IndexError ：下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] 4.IndentationError：没使用正确缩进时引发的异常（语法错误（...

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beautiful77moon的博客

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### 如何在Python中捕获并记录异常信息 #### 使用 `try` 和 `except` 为了安全地执行可能会引发异常的代码，在 Python 中可以使用 `try...except` 结构来捕获异常。当尝试运行一段代码时，如果发生错误，则跳过该部分继续执行后续语句，并允许程序正常结束而不是崩溃。 ```python try: # 可能会发生异常的操作 result = 1 / 0 except ZeroDivisionError as e: print(f"除零错误: {e}") ``` 此段代码展示了如何通过指定特定类型的异常来进行捕捉[^2]。 #### 利用 `traceback` 获取详细的堆栈追踪信息对于更复杂的调试需求，可以通过导入 `traceback` 模块获得完整的调用链路以及每一步骤中的变量状态等详细信息： ```python import traceback def divide(a, b): try: return a / b except Exception: with open("error_log.txt", "a") as f: f.write(traceback.format_exc()) raise ``` 上述例子说明了怎样把异常详情保存到文件里以便日后审查[^1]。 #### 日志模块 `logging` 的应用除了直接输出或存储文本形式的日志外，还可以借助于内置库——`logging` 来管理不同级别的消息（如 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR）。这有助于更好地控制哪些信息应该被显示给开发者或是最终用户。 ```python import logging logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.FileHandler('app.log') formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) try: risky_operation() except ValueError as ve: logger.error("Value error occurred.", exc_info=True) finally: handler.close() ``` 这里配置了一个简单的日志处理器并将它附加到了名为 `__name__` 的 Logger 上；一旦遇到 `ValueError` 类型的异常就会将其记录下来。 #### 装饰器模式下的异常处理有时希望在整个应用程序范围内统一处理某些种类的异常而不需要重复书写相同的逻辑。此时可考虑采用装饰器的方式简化代码结构: ```python from functools import wraps def exception_handler(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as ex: print(f"{func.__name__} 函数发生了异常：{ex}") raise return wrapper @exception_handler def some_function(): pass ``` 这段代码定义了一个通用的异常处理器作为装饰器应用于其他函数之上[^3]。