5.3 Python3 错误和异常

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于 2025-06-27 10:03:39 发布

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分类专栏： Python 文章标签： python 错误和异常

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在 Python 中，错误和异常是程序运行时可能遇到的问题。正确处理它们可以使程序更加健壮。

1. 错误类型

Python中的错误主要分为两类：

语法错误(SyntaxError)：代码不符合Python语法规则
异常(Exception)：运行时检测到的错误

语法错误(SyntaxError)：代码不符合 Python 语法规则
```
print("Hello world'
# 错误：缺少闭合引号
```
名称错误(NameError)：使用未定义的变量
```
print(undefined_variable)
```
类型错误(TypeError)：对不兼容类型进行操作
```
"2" + 2
```
索引错误(IndexError)：访问不存在的索引
```
lst = [1, 2, 3]
print(lst[3])
```
键错误(KeyError)：访问字典中不存在的键
```
d = {'a': 1}
print(d['b'])
```
属性错误(AttributeError)：访问不存在的属性
```
s = "hello"
s.append('!')
```
值错误(ValueError)：传入无效参数
```
int("abc")
```

2. 异常处理

异常捕捉可以使用 try/except 语句

else 子句将在 try 子句没有发生任何异常的时候执行

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

基本异常处理结构：

try:
    # 可能引发异常的代码
    result = 10 / int(input("输入除数: "))
except ValueError:
    print("请输入数字!")
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为零!")
except Exception as e:  # 捕获所有其他异常
    print(f"发生未知错误: {e}")
else:
    print(f"结果为: {result}")  # 无异常时执行
finally:
    print("执行结束")  # 无论是否异常都会执行

3. 抛出异常

使用raise主动抛出异常

def login(username, password):
    if not username or not password:
        raise ValueError("用户名和密码不能为空")
    if len(password) < 6:
        raise ValueError("密码长度不能少于6位")
    # 验证逻辑...

try:
    login("", "123")
except ValueError as e:
    print(f"登录失败: {e}")

4. 自定义异常

可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。

创建自定义异常类：

class InsufficientFundsError(Exception):
    """账户余额不足异常"""
    def __init__(self, balance, amount):
        self.balance = balance
        self.amount = amount
        super().__init__(f"余额不足! 当前余额:{balance}, 需要:{amount}")

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.balance = balance
    
    def withdraw(self, amount):
        if amount > self.balance:
            raise InsufficientFundsError(self.balance, amount)
        self.balance -= amount
        return self.balance

try:
    account = BankAccount(100)
    account.withdraw(150)
except InsufficientFundsError as e:
    print(e)  # 输出: 余额不足! 当前余额:100, 需要:150

5. 定义清理行为

使用finally确保资源释放

file = None
try:
    file = open("data.txt", "r")
    data = file.read()
    print(data)
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在")
finally:
    if file:  # 确保文件对象被关闭
        file.close()
    print("资源清理完成")

更简洁的方式是使用with语句：

try:
    with open("data.txt", "r") as file:
        data = file.read()
        print(data)
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在")

6. 断言

使用assert进行调试检查

def calculate_average(numbers):
    assert len(numbers) > 0, "数字列表不能为空"
    return sum(numbers) / len(numbers)

try:
    print(calculate_average([]))  # 触发AssertionError
except AssertionError as e:
    print(f"断言错误: {e}")

7. 应用实例

实例1：用户输入验证

def get_positive_number():
    while True:
        try:
            num = float(input("请输入正数: "))
            if num <= 0:
                raise ValueError("必须输入正数")
            return num
        except ValueError as e:
            print(f"无效输入: {e}")

number = get_positive_number()
print(f"您输入的正数是: {number}")

实例2：文件处理

def process_file(filename):
    try:
        with open(filename, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
            print(f"文件内容({len(lines)}行):")
            for i, line in enumerate(lines, 1):
                print(f"{i}: {line.strip()}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误: 文件 '{filename}' 不存在")
    except PermissionError:
        print(f"错误: 没有权限读取文件 '{filename}'")
    except Exception as e:
        print(f"处理文件时发生未知错误: {e}")

process_file("example.txt")

实例3：API请求处理

import requests

def fetch_data(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 如果请求失败会抛出HTTPError
        return response.json()
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("请求超时")
    except requests.exceptions.HTTPError as err:
        print(f"HTTP错误: {err}")
    except requests.exceptions.RequestException as err:
        print(f"请求错误: {err}")
    except ValueError as err:
        print(f"JSON解析错误: {err}")
    return None

data = fetch_data("https://api.example.com/data")
if data:
    print("获取数据成功:", data)

通过合理使用异常处理机制，可以编写出更加健壮、可维护的Python代码。