(Windows)Python 2.7 学习笔记 四十二 面向对象高级编程 — 错误、调试和测试 与 错误处理…相关内容

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错误、调试和测试

在程序运行过程中,总会遇到各种各样的错误。

有的错误是程序编写有问题造成的,比如本来应该输出整数结果输出了字符串,这种错误我们通常称之为 bugbug 是必须修复的。

有的错误是用户输入造成的,比如让用户输入 email 地址,结果得到一个空字符串,这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理。

还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的,比如写入文件的时候,磁盘满了,写不进去了,或者从网络抓取数据,网络突然断掉了。这类错误也称为异常,在程序中通常是必须处理的,否则,程序会因为各种问题终止并退出。

Python 内置了一套异常处理机制,来帮助我们进行错误处理。

此外,我们也需要跟踪程序的执行,查看变量的值是否正确,这个过程称为调试。Pythonpdb 可以让我们以单步方式执行代码。

最后,编写测试也很重要。有了良好的测试,就可以在程序修改后反复运行,确保程序输出符合我们编写的测试。



错误处理

在程序运行的过程中,如果发生了错误,可以事先约定返回一个错误代码,这样,就可以知道是否有错,以及出错的原因。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见。比如打开文件的函数 open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回 -1

用错误码来表示是否出错十分不便,因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起,造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错:

def foo():
    r = some_function()
    if r == (-1):
        return (-1)
    # do something
    return r

def bar():
    r = foo()
    if r == (-1):
        print 'Error'
    else:
        pass

一旦出错,还要一级一级上报,直到某个函数可以处理该错误(比如,给用户输出一个错误信息)。

所以高级语言通常都内置了一套 try…except…finally… 的错误处理机制,Python 也不例外。

try

让我们用一个例子来看看 try 的机制:

try:
    print 'try...'
    r = 10 / 0
    print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
    print 'except:', e
finally:
    print 'finally...'
print 'END'

当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用 try 来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即 except 语句块,执行完 except 后,如果有 finally 语句块,则执行 finally 语句块,至此,执行完毕。

上面的代码在计算 10 / 0 时会产生一个除法运算错误:

>>> try:
...     print 'try...'
...     r = 10 /0
...     print 'result:', r
... except ZeroDivisionError, e:
...     print 'except:', e
... finally:
...     print 'finally...'
...
... print 'END'
  File "<stdin>", line 10
    print 'END'
        ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> try:
...     print 'try...'
...     r = 10 / 0
...     print 'result:', r
... except ZeroDivisionError, e:
...     print 'except:', e
... finally:
...     print 'finally...'
...
try...
except: integer division or modulo by zero
finally...
>>>

从输出可以看到,当错误发生时,后续语句 print ‘result:’, r 不会被执行,except 由于捕获到 ZeroDivisionError,因此被执行。然后,程序继续按照流程往下走。

如果把除数 0 改为 2,则执行结果如下:

由于没有错误发生,所以 except 语句块不会被执行,但是 finally 如果有,则一定被执行(可以没有 finally 语句)。

你还可以猜测,错误应该有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的 except 语句处理。没错,可以有多个 except 来捕获不同类型的错误:

try:
    print 'try...'
    r = 10 / int('a')
    print 'result:', r
except ValueError, e:
    print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
    print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
    print 'finally...'
print 'END'

int() 函数可能会抛出 ValueError,所以我们用一个 except 捕获 ValueError,用另一个 except 捕获 ZeroDivisionError

此外,如果没有发生错误,可以在 except 语句块后面加一个 else,当没有错误发生时,会自动执行 else 语句:

try:
    print 'try...'
    r = 10 / int('a')
    print 'result:', r
except ValueError, e:
    print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
    print 'ZeroDivisionError:', e
else:
    print 'no error!'
finally:
    print 'finally...'
print 'END'

Python 的错误其实也是 class,所有的错误类型都继承自 BaseException,所以在使用 except 时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”。比如:

try:
    foo()
except StandardError, e:
    print 'StandardError'
except ValueError, e:
    print 'ValueError'

第二个 except 永远也捕获不到 ValueError,因为 ValueErrorStandardError 的子类,如果有,也被第一个 except 给捕获了。

Python 所有的错误都是从 BaseException 类派生的,常见的错误类型和继承关系看这里:

https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy

使用 try…except 捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数 main() 调用 foo()foo() 调用 bar(),结果 bar() 出错了,这时,只要 main() 捕获到了,就可以处理:

 def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    try:
        bar('0')
    except StandardError, e:
        print 'Error!'
    finally:
        print 'finally...'

也就是说,不需要在每个可能出错的地方去捕获错误,只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来,就大大减少了写 try…except…finally 的麻烦。



调用堆栈

如果错误没有被捕获,它就会一直往上抛,最后被 Python 解释器捕获,打印一个错误信息,然后程序退出。来看看 err.py:

# err.py:
def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    bar('0')

main()

执行,结果如下:

出错并不可怕,可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链:

错误信息第 1 行:

Tarceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

2 行:

File "err.py", line 11, in <module>
    main()

调用 main() 出错了,在代码文件 err.py  的第 11 行代码,但原因是第 9 行:

Fille "err.py", line 9, in main
    bar('0')

调用 bar(‘0’) 出错了,在代码文件 err.py 的第 9 行代码,但原因是第 6 行:

File "err.py", line 6, in bar
    return foo(s) * 2

原因是 return foo(s) * 2 这个语句出错了,但这还不是最终原因,继续往下看:

File "err.py", line 3, in foo
    return 10 / int(s)

原因是 return 10 / int(s) 这个语句出错了,这是错误产生的源头,因为下面打印了:

ZeroDivisionError: integer divison or modulo by zero

根据错误类型 ZeroDivisionError,我们判断,int(s) 本身并没有出错,但是 int(s) 返回 0,在计算 10 / 0 时出错,至此,找到错误源头。



记录错误

如果不捕获错误,自然可以让 Python 解释器来打印错误堆栈,但程序也被结束了。既然我们能捕获错误,就可以把错误堆栈打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去。

Python 内置的 logging 模块可以非常容易地记录错误信息:

# err.py
    import logging

def foo(s):
    return 10 / int(s)

def bar(s):
    return foo(s) * 2

def main():
    try:
        bar('0')
    except StandardError, e:
        logging.exception(e)

main()
print 'END'

同样是出错,但程序打印完错误信息后会继续执行,并正常退出:

通过配置,logging 还可以把错误记录到日志文件里,方便事后排查。



抛出错误

因为错误是 class,捕获一个错误就是捕获到该 class 的一个实例。因此,错误并不是凭空产生的,而是有意创建并抛出的。Python 的内置函数会抛出很多类型的错误,我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误,首先根据需要,可以定义一个错误的 class,选择好继承关系,然后,用 raise 语句抛出一个错误的实例:

# err.py
class FooError(StandardError):
   pass

def foo(s):
    n = int(s)
    if n == 0:
        raise FooError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n

执行,可以最后跟踪到我们自己定义的错误:

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择 Python 已有的内置的错误类型(比如 ValueErrorTypeError),尽量使用 Python 内置的错误类型。

最后,我们来看另一种错误处理的方式:

bar() 函数中,我们明明已经捕获了错误,但是,打印一个 Error! 后,又把错误通过 raise 语句抛出去了。

其实这种错误处理方式很常见,捕获错误目的只是记录一下,便于后续追踪。但是,由于当前函数不知道应该怎么处理该错误,所以,最恰当的方式是继续往上抛,让顶层调用者去处理。

raise 语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。此外,在 exceptraise 一个 Error,还可以把一种类型的错误转化成另一种类型:

try:
    10 / 0
except ZeroDivisionError:
    raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以,但是,绝不应该把一个 IOError 转换成毫不相干的 ValueError


Python 内置的 try…except…finally 用来处理错误十分方便。出错时,会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。

程序也可以主动抛出错误,让调用者来处理相应的错误。但是,应该在文档中写清楚可能抛出哪些错误,以及错误产生的原因。

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