Python 异常处理与特性

本章学习知识点

  • 异常捕获：try-except-else-finally、自定义异常
  • 调试技巧：print 调试、断点调试、日志模块（logging）

在 Python 开发中，代码运行时的错误（异常）和逻辑漏洞难以完全避免。异常处理能让程序在遇到错误时优雅降级而非直接崩溃，调试技巧则能快速定位并修复漏洞。

一、异常处理

异常是程序运行时发生的意外情况（如除零错误、文件不存在、类型不匹配等）。Python 提供了 try-except 系列语句捕获异常，并通过自定义异常实现业务场景的错误封装。

1.1、异常处理结构

try-except-else-finally: 这是 Python 异常处理的标准范式，四个关键字各司其职，形成完整的错误处理闭环。其执行逻辑为：尝试执行核心代码 → 捕获指定异常 → 无异常则执行额外逻辑 → 无论是否异常都执行收尾操作。

  • 基础结构解析

    try:
    # 1. 尝试执行的核心业务代码（可能发生异常的代码）
    risky_operation()
except 异常类型1 as e:
    # 2. 捕获到「异常类型1」时执行的处理逻辑
    handle_error1(e)  # e 为异常对象，包含错误信息
except (异常类型2, 异常类型3) as e:
    # 3. 捕获多个异常（用元组包裹），统一处理
    handle_errors2_3(e)
except Exception as e:
    # 4. 捕获所有其他未明确指定的异常（兜底，不建议滥用）
    handle_all_other_errors(e)
else:
    # 5. 仅当 try 块无异常时才执行（可选）
    # 用于执行正常流程的后续操作
    normal_operation()
finally:
    # 6. 无论是否发生异常，必定执行（可选）
    # 用于资源释放等收尾操作
    release_resource()

  • 关键组件作用与实战场景

    1. try 块：精准包裹风险代码

      • 作用：仅包裹「可能触发异常的核心代码」（如文件读写、网络请求、数据类型转换、数值计算等），无关代码不纳入，避免掩盖异常真实触发位置。

      • 示例： 仅将「文件打开 + 读取」放入 try，而非整个业务逻辑

        # 推荐写法
def read_file(file_path):
    try:
        # 仅包裹可能抛异常的代码
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"文件 {file_path} 不存在")

    2. except 块：精准捕获指定异常

      • 核心原则：避免用 except Exception: 兜底捕获，需按「异常类型精准匹配」，Python 常见核心异常如下：

        异常类型 含义 典型触发场景
        TypeError 数据类型不匹配 1 + “2”（整数与字符串拼接）
        ValueError 数据值无效 int (“abc”)（非数字字符串转整数）
        ZeroDivisionError 除零错误 10 / 0（除数为 0）
        FileNotFoundError 文件 / 路径不存在 open(“nonexistent.txt”)
        KeyError 字典键不存在 {“a”:1}[“b”]
        IndexError 序列索引越界 [1,2,3][10]（列表下标超出范围）

      • 示例：按类型分别捕获，而非一刀切

        try:
    num = int(input("请输入数字："))
    res = 10 / num
except ValueError:
    print("输入的不是有效数字")
except ZeroDivisionError:
    print("不能输入0作为除数")

    3. else 块：分离正常逻辑与异常处理

      • 作用：仅在 try 块无异常时执行「正常流程的后续操作」（如数据校验通过后写入数据库、计算结果格式化等），让正常逻辑与异常处理解耦，提升可读性。

      • 示例

        try:
    num = int(input("请输入数字："))
except ValueError:
    print("输入非数字")
else:
    # 无异常时执行正常逻辑
    print(f"输入的数字是：{num}，平方值为：{num**2}")

    4. finally 块：强制释放资源

      • 核心作用：执行「必须完成的资源释放操作」（如关闭文件句柄、断开数据库连接、释放锁、终止网络请求等）。

      • 关键特性：无论 try/except/else 块中是否有 return、break 等语句，finally 块都会优先执行，确保资源不泄漏。

      • 示例

        conn = None
try:
    conn = get_db_connection()  # 建立数据库连接
    conn.execute("INSERT INTO t_user VALUES (1, 'test')")
except DatabaseError:
    print("数据库操作失败")
finally:
    # 无论是否异常，均关闭连接
    if conn:
        conn.close()

  • 实战：文件读写的完整异常处理

    • 文件读写涉及「文件不存在、权限不足、读写错误」等多种异常，用完整范式处理可确保程序稳健运行，并正确释放文件资源。

      def read_file(file_path):
    # 初始化文件句柄为 None
    file = None
    try:
        # 尝试打开文件并读取内容（核心操作）
        file = open(file_path, "r", encoding="utf-8")
        content = file.read()
    except FileNotFoundError as e:
        # 捕获「文件不存在」异常
        print(f"错误：文件 {file_path} 不存在 → {e}")
        return None
    except PermissionError as e:
        # 捕获「权限不足」异常
        print(f"错误：无权限读取文件 → {e}")
        return None
    except UnicodeDecodeError as e:
        # 捕获「编码解析」异常
        print(f"错误：文件编码不是 UTF-8 → {e}")
        return None
    else:
        # 无异常时执行：返回读取内容（正常流程）
        print(f"文件 {file_path} 读取成功，长度：{len(content)} 字节")
        return content
    finally:
        # 无论是否异常，都关闭文件（资源释放）
        if file:  # 确保文件句柄已创建
            file.close()
            print("文件句柄已关闭")

# 测试：读取存在的文件
read_file("test.txt")
# 测试：读取不存在的文件
read_file("nonexistent.txt")

      优化技巧：Python 提供 with 语句（上下文管理器），可自动管理文件、网络连接等资源，替代 finally 块的手动释放。上述代码可简化为 with open(...) as file: content = file.read()，无需手动关闭文件。

1.2、自定义异常

Python 内置异常适用于通用错误，但业务系统中需要更具体的错误描述（如「用户余额不足」「订单状态异常」）。通过自定义异常，可实现错误的分类管理和精准反馈。

  • 自定义异常实现规则

    1. 继承自 Python 内置的 Exception 类（不要继承 BaseException，它包含系统级异常如 KeyboardInterrupt）；
    2. 通过 __init__ 方法自定义异常信息，可添加业务相关的额外属性（如错误码）；
    3. 用 raise 语句主动抛出自定义异常。

  • 实战：电商订单的自定义异常

    • 针对电商订单场景，定义「余额不足、订单不存在、状态异常」三种自定义异常，实现业务错误的精准捕获和处理。

      # 1. 定义自定义异常（继承自 Exception）
class OrderError(Exception):
    """订单相关异常的基类（所有订单错误都继承此类）"""
    def __init__(self, error_code, message):
        self.error_code = error_code  # 业务错误码（便于前端处理）
        self.message = message        # 错误描述
        super().__init__(f"[{error_code}] {message}")  # 调用父类构造

class InsufficientBalanceError(OrderError):
    """余额不足异常（继承自订单异常基类）"""
    def __init__(self, balance, need):
        # 错误码：1001，携带余额和所需金额信息
        super().__init__(1001, f"余额不足，当前余额：{balance}，所需金额：{need}")

class OrderNotFoundError(OrderError):
    """订单不存在异常"""
    def __init__(self, order_id):
        super().__init__(1002, f"订单 {order_id} 不存在")

class OrderStatusError(OrderError):
    """订单状态异常（如已取消的订单再次支付）"""
    def __init__(self, order_id, current_status):
        super().__init__(1003, f"订单 {order_id} 状态异常，当前状态：{current_status}")

# 2. 业务逻辑函数（主动抛出自定义异常）
def create_order(user_id, order_id, amount):
    """创建订单：检查余额，生成订单"""
    # 模拟用户余额查询
    user_balance = 500  # 假设用户余额为 500
    # 模拟订单状态查询
    existing_orders = {"OD12345": "已支付"}  # 已存在的订单
    
    # 检查订单是否已存在
    if order_id in existing_orders:
        raise OrderStatusError(order_id, existing_orders[order_id])
    # 检查余额是否充足
    if user_balance < amount:
        raise InsufficientBalanceError(user_balance, amount)
    # 无异常则创建订单
    print(f"订单 {order_id} 创建成功，用户 {user_id} 支付金额：{amount}")

# 3. 调用业务函数（捕获自定义异常）
try:
    create_order(user_id=1001, order_id="OD12345", amount=600)
except InsufficientBalanceError as e:
    print(f"创建订单失败（余额问题）：{e.message}，错误码：{e.error_code}")
except OrderNotFoundError as e:
    print(f"创建订单失败（订单不存在）：{e.message}，错误码：{e.error_code}")
except OrderStatusError as e:
    print(f"创建订单失败（状态问题）：{e.message}，错误码：{e.error_code}")
except OrderError as e:
    # 捕获所有订单相关的其他异常（基类兜底）
    print(f"创建订单失败：{e.message}，错误码：{e.error_code}")

      运行结果：创建订单失败（状态问题）：订单 OD12345 状态异常，当前状态：已支付，错误码：1003

二、调试技巧

调试是排查代码逻辑错误、异常原因的过程。Python 提供了「简单打印调试、专业断点调试、日志记录调试」三种核心方式，分别适用于不同场景（开发初期、复杂逻辑、生产环境）。

2.1、打印调试

通过 print 语句输出变量值、代码执行流程，适用于 小型脚本、简单逻辑 的快速调试。优点是成本低、无需额外工具；缺点是调试后需删除打印语句，易遗漏。

  • 关键打印技巧

    • 打印变量类型和值：用 print(f"变量名: {var}, 类型: {type(var)}") 定位类型错误；
    • 标记执行流程：在分支、循环中打印 print("进入 if 分支")，确认代码执行路径；
    • 打印中间结果：在复杂计算中插入打印，如 print(f"步骤1结果: {res1}")，定位哪一步出现偏差。

  • 实战：打印调试定位排序逻辑错误

    def bubble_sort(nums):
    """冒泡排序函数（存在逻辑错误）"""
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        # 打印当前轮次和待排序数组
        print(f"第 {i+1} 轮开始，数组：{nums}")
        for j in range(n - i):  # 错误：应为 range(n - i - 1)
            # 打印当前比较的索引和值
            print(f"  比较 j={j} ({nums[j]}) 和 j+1={j+1} ({nums[j+1]})")
            if nums[j] > nums[j+1]:
                # 交换后打印数组
                nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
                print(f"  交换后数组：{nums}")
    return nums

# 测试排序
test_nums = [3, 1, 4, 1, 5]
sorted_nums = bubble_sort(test_nums)
print("最终排序结果：", sorted_nums)

    通过打印输出可发现：最后一轮仍在比较已排序完成的元素，且可能出现 index out of range 错误，定位到内层循环条件应为 range(n - i - 1)。

2.2、断点调试

断点调试是通过 IDE（如 PyCharm、VS Code）设置断点，让程序执行到断点处暂停，此时可逐行执行代码、查看变量实时值、观察调用栈，适用于 复杂逻辑、嵌套代码 的深度调试。

  • 流程（以 VS Code 为例）

    • 设置断点：点击代码行号左侧，出现红色圆点（断点），通常设置在「可能出错的代码行」或「逻辑分支入口」；
    • 启动调试：点击 IDE 左侧「运行和调试」图标，选择「Python 文件」启动调试，程序会执行到第一个断点处暂停；
    • 逐行执行： 「单步跳过（F10）」：执行当前行，不进入函数内部；
      • 「单步调试（F11）」：执行当前行，若为函数则进入函数内部；
      • 「继续（F5）」：从当前断点继续执行到下一个断点；
      • 「跳出（Shift+F11）」：从当前函数内部跳出。
    • 查看状态：调试面板可查看「变量」（实时值）、「调用栈」（函数调用层级）、「断点列表」（管理所有断点）。

  • 实战：断点调试定位函数返回值错误

    • 假设以下代码计算阶乘时返回值错误，用断点调试定位问题：

      def factorial(n):
    """计算 n 的阶乘（存在逻辑错误）"""
    result = 1
    if n < 0:
        return "输入不能为负数"
    while n > 0:
        result *= n
        n += 1  # 错误：应为 n -= 1
    return result

# 测试阶乘
print(factorial(5))  # 预期输出 120，实际进入死循环
# python # 开发语言
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