程式撰寫中, 一定會有一些錯誤, 這些bug除了造成運算結果的不正確, 嚴重的還會引發程式閃退. 比如不小心除以0了. 除以0還是個小事. 但如果將資料寫到硬碟, 寫了一半, 磁碟滿了, 傳送到網路傳到一半斷線了, 那該怎麼辦! 直接閃退死給他看, 還是說偵測到錯誤, 發送解決的請求, 然後再試一次?
白痴也知道會是第二種. 問題是如何去偵測這種不知什麼時候會發作的錯誤呢
try-except就是當今的濟世良方. 請先看一下如下代碼
try:
a=10
b=0
c=a/b
print("c=%d" %c)
exit()
except ZeroDivisionError:
print("除到0了啦")
exit()
finally:
print("這裏是finally")
上面因為除到0, 所以就會跳到 except中, 列出錯誤訊息後, 執行exit()結束掉. 但很奇怪的是, 都結束了, 為什麼還會印出finally區塊裏面的訊息呢. 這是因為finally非常的頑強, 不論有沒有發生exception, 都會執行finally, 甚至是exit(), 要死, 也要執行完finally才會死
語法
完整語法如下, 比Java多了一個else的區塊
try:
pass
except ZeroDivisionError:
print("zero")
except ValueError:
print("vaule")
else:
print("else")
finally:
print("finally")
Except類別
Python 的例外類別都是繼承了BaseException. 在多個except時, 最前面必需是子類別, 後面才是父類別. 因為父類別的範圍較大, 如果寫在前面的話, 會把所有例外都攔截下來, 那麼後面的子類別就無英雄用武之地了.
Call Stack
大陸翻成調用棧. 不過從這個名詞去看, 不太容易理解, 先以下面的例子作說明.
在math函數中, 發生除以0的錯誤, 但在math並沒有處理, 所以錯誤會丟回上一層的函數. 每一層函數都是一個stack, 所以這種把錯誤交給上一層函數去處理的方式, 稱為Call Stack.
到最上層如果也沒處理的話, 就丟給系統處理, 然後就閃退GG了.
def math(x, y):
return x/y
def main():
try:
r=math(10,0)
except ZeroDivisionError:
print("Divide by zero")
except ValueError:
print("VauleError")
else:
print("No Error")
finally:
print("This is finally")
if __name__=="__main__":
main()
log
print(e) 只會印出簡單的說明, 如division by zero. 而logging.exception(e)可以把整個stack的錯誤全都印出來
except ZeroDivisionError as e:
print(e)
logging.exception(e)
結果 :
直接印 : division by zero
ERROR:root:division by zero
This is finally
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/oop1.py", line 7, in main
r=math(10,0)
File "D:/python/oop1.py", line 3, in math
return x/y
ZeroDivisionError: division by zero
自訂例外
如果要定義自訂例外, 則可以撰寫class, 並繼承相關的例外, 再使用raise 將例外丟出, 如下範例
import logging
class MathError(ValueError):
pass
def math(x, y):
if y==0:
raise MathError("被除數不能為0啦")
return x/y
def main():
try:
r=math(10,0)
except ValueError as e:
print(e)
if __name__=="__main__":
main()
重丟
下面代碼中, 抓到例外後, 可以再繼續丟給上一層, 只要寫raise即可, 不需註明要任的例外, 就會把本身的例外往上丟. 當然也可以寫其他的例外, 轉化成其他的例外物件.
def main():
try:
r=math(10,0)
except ValueError as e:
print(e)
raise
寫程式時, 通常會先驗証邏輯計算是否正確. 比如要將資料寫入資料庫, 當然不會在寫完資料收集的程式碼後, 就馬上接著寫連線資料庫的程式. 總得要先列印出來看看抓到的資料是否正確嘛, 不然寫入資料庫的資料都是錯了, 資料庫不就整個毀了.
列印資料, 當然就是用print()印到螢幕上檢查囉. 另外某個變數, 計算後的結果是不是符合我們的期待, 也通常會先印出來看看.
print()好用歸好用, 但當測試完後, 就要手動刪除, 不然留著一直列印, 是很消耗CPU的資源的.
Assert
中文是斷言的意思. 這好比是在發誓一樣~~我發誓我一定會變有錢人, 不然你就給它爛掉.
assert n!=0, ‘除到0了啦’
前面的 n!=0就是在發誓, 後面的字串就是沒有達成的後果
當前面的保証沒達成, 就會發送AssertionError的例外, 此例外的訊息就是後面的那串字串.
def math(x, y):
assert y!=0, "除到0了啦"
return x/y
def main():
try:
r=math(10,0)
except AssertionError as e:
print(e)
if __name__=="__main__":
main()
結果 :
除到0了啦
當然一大堆assert也是很煩的, 所以可以在執行程式時, 下達大寫的O關閉 assert的動作
python -O myapp.py
logging
logging.info(‘字串’) 是用來取代print()的, 它就是直接把字串印出來而以. 但可以利用level等級來控制何時要列印. Logging才是程式debug的終極武器.
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def math(x, y):
logging.info('y的值為 %d' % y)
return x/y
def main():
try:
r=math(10,0)
except ZeroDivisionError:
pass
if __name__=="__main__":
main()
結果 :
INFO:root:y的值為 0
level共有四個等級, debug, info, warning, error. Debug 等級最低, 無論什麼狀況都會執行, error最高, 只有發生錯誤時才會執行.
pdb
pdb是python的單行執行除錯器, 可以一步一步的執行
python -m pdb myapp.py
進入互動模式後可以執如下指令
n : 下一步
l : 是小寫的L, list的意思, 把程式碼印出,並會有箭頭指向目前執行的位置
p 變數名 : 列出變數的值
q : 結束單行偵測
(Pdb) l 7 try: 8 r=math(10,0) 9 except ZeroDivisionError: 10 pass 11 if __name__=="__main__": 12 -> main() [EOF]
pdb.set_trace()
pdb.set_trace()是設定一個中斷點, 也就是執行到此處就停止, 進入pdb互動模式, 同樣也是 p 變數 可列印變數直, n是下一步, c 繼續執行.
import logging
import pdb
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
def math(x, y):
logging.info('y的值為 %d' % y)
pdb.set_trace()
return x/y
def main():
try:
r=math(10,0)
except ZeroDivisionError:
pass
if __name__=="__main__":
main()
IDE設定中斷點
在行數旁按一下, 會出現紅色的點, 右按鍵選擇”All”, 然後從 Run/debug xxx.py即可
