前言

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以下文章来源于SAMshare，作者SonerYıldırım

 

每个软件程序员的梦想是编写一个可以平稳运行的程序。但是，起初情况并非如此。发生错误时，将停止执行代码。

意外的情况或状况可能会导致错误。Python将这些情况视为异常，并根据异常类型引发不同类型的错误。

ValueError，TypeError，AttributeError和SyntaxError是这些异常的一些示例。好消息是Python还提供了处理异常的方法。

考虑以下要求用户输入数字并打印数字平方的代码。

a = int(input("Please enter a number: "))
print(f'{a} squared is {a*a}')

 

只要输入是数字，它就可以正常工作。但是，如果用户输入一个字符串，python将引发ValueError：

 

我们可以在代码中实现try-except块，以更好地处理此异常。例如，我们可以向用户返回更简单的错误消息，或者要求他们提供其他输入。

try:
   a = int(input("Please enter a number: "))
   print(f'{a} squared is {a*a}')
except:
   print("Wrong input type! You must enter a number!")

 

在上述情况下，代码会更清楚地告知用户有关错误的信息。

如果由于try块中的代码引发了异常，则执行将继续使用except块中的语句。因此，由程序员决定如何处理异常。

普通的try-except块将捕获任何类型的错误。但是，我们可以更具体一些。例如，我们可能只对特定类型的错误感兴趣，或者希望以不同方式处理不同类型的错误。

可以使用except语句指定错误的类型。考虑下面的代码，要求用户从列表中输入一个数字。然后，它根据输入从字典返回一个名称。

dict_a = {1:'Max', 2:'Ashley', 3:'John'}
number = int(input(f'Pick a number from the list: {list(dict_a.keys())}'))

 

如果用户输入的数字不在给定列表中，我们将收到KeyError。如果输入的不是数字，我们将得到ValueError。我们可以使用两个except语句来处理这两种情况。

try:
   dict_a = {1:'Max', 2:'Ashley', 3:'John'}
   number = int(input(f'Pick a number from the list: 
   {list(dict_a.keys())}'))
   print(dict_a[number])
except KeyError:
   print(f'{number} is not in the list')
except ValueError:
   print('You must enter a number!')

 

 

Python还允许引发您自己的异常。这是自定义默认异常的一种。raise关键字和错误类型用于创建您自己的异常。

try:
   a = int(input("Please enter a number: "))
   print(f'{a} squared is {a*a}')
except:
   raise ValueError("You must enter a number!")

 

如果是非数字输入，这是错误消息。

ValueError: You must enter a number!

 

让我们做另一个例子，展示如何在函数中使用try-except块。

avg_value函数返回数字列表的平均值。

a = [1, 2, 3]
def avg_value(lst):
   avg = sum(lst) / len(lst)
   return avgprint(avg_value(a))

 

如果我们将一个空列表传递给此函数，则它将给出ZeroDivisionError，因为空列表的长度为零。

我们可以在函数中实现try-except块来处理此异常。

def avg_value(lst):
   try:
      avg = sum(lst) / len(lst)
      return avg
   except:
      print('Warning: Empty list')
      return 0

 

如果列表为空，该函数将显示警告并返回0。

a = []
print(avg_value(a))

#Warning: Empty list
#0

 

try和except块用于处理异常。断言用于确保条件与功能要求兼容。

如果断言为假，则该函数不会继续。因此，断言可以是防御性编程的示例。程序员确保一切都按预期进行。

让我们在avg_value函数中实现断言。我们必须确保列表不为空。

def avg_value(lst):
   assert not len(lst) == 0, 'No values'
   avg = sum(lst) / len(lst)
   return avg

 

如果列表的长度为零，则该函数立即终止。否则，它将持续到结束。

如果assert语句中的条件为false，则将引发AssertionError：

a = []
print(avg_value(a))
AssertionError: No values

 

断言对于查找代码中的错误非常有用。因此，它们可用于支持测试。