Python之异常处理、模块与包

发布时间：2019-08-29 07:34:28编辑：auto阅读（1511）

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错误与异常处理

程序中错误分成两种

1. 语法错误：过不了Python解释器

2. 逻辑错误

异常处理

什么是异常处理

Python解释器检测到错误，触发异常，在发生异常时捕捉异常，如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，是程序不会崩溃，这就是异常处理

异常处理机制就是来增强程序的健壮性与容错性

常用异常

AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]
KeyError 试图访问字典里不存在的键
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，
导致你以为正在访问它
ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的

基本语法

try:
    被检测的代码块
except 异常类型 [as x]：
    try中一旦检测到异常，就执行这个位置的逻辑
except 其他异常类型 [as e]：
    执行此处的逻辑

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try:
    被检测的代码块
except Exception as x：
    print(e)

exception万能异常，不管抛出什么异常都能捕捉到，用一种方法去处理，但是如果想对于不同的异常需要定制不同的处理逻辑，还是要用多分支进行处理

异常的其他形式

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError as e:
    print(e)
except KeyError as e:
    print(e)
except ValueError as e:
    print(e)
#except Exception as e:
#    print(e)
else:
    print('try内代码块没有异常则执行我')
finally:
    print('无论异常与否,都会执行该模块,通常是进行清理工作')

主动抛出异常

#_*_coding:utf-8_*_

try:
    raise TypeError('类型错误')
except Exception as e:
    print(e)

自定义异常

#_*_coding:utf-8_*_

class EgonException(BaseException):
    def __init__(self,msg):
        self.msg=msg
    def __str__(self):
        return self.msg

try:
    raise EgonException('类型错误')
except EgonException as e:
    print(e)

断言

1 # assert 条件
2  
3 assert 1 == 1
4  
5 assert 1 == 2

try..except的方式比较if的方式的好处

1. 把错误处理和真正的工作分开来

2. 代码更易组织，更清晰，复杂的工作任务更容易实现

3. 毫无疑问，更安全了，不至于由于一些小的疏忽而使程序意外崩溃了

try..except这种异常处理机制就是取代if那种方式，让你的程序在不牺牲可读性的前提下增强健壮性和容错性

异常处理中为每一个异常定制了异常类型（python中统一了类与类型，类型即类），对于同一种异常，一个except就可以捕捉到，可以同时处理多段代码的异常（无需‘写多个if判断式’）减少了代码，增强了可读性

什么时候用异常处理

try...except应该尽量少用，因为它本身就是你附加给你的程序的一种异常处理的逻辑，与你的主要的工作是没有关系的,这种东西加的多了，会导致你的代码可读性变差,只有在有些异常无法预知的情况下，才应该加上try...except，其他的逻辑错误应该尽量修正

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模块与包

什么是模块？

一个模块就是一个包含了Python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀

为何要使用模块？

随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，通常将程序分成一个个的文件，这样程序的结构更加清晰，方便管理，这时不仅仅可以把文件当做脚本去执行，还可以当做模块导入到其他模块中，实现了功能的重复利用。

导入模块会触发以下事件：

• 第一件事：创建名称空间，用来存放所导入模块中定义的名字

• 第二件事：基于刚刚创建的名称空间执行所导入的模块

• 第三件事：创建模块名指向该名称空间，模块.名字 进行操作

如何使用模块

模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句）。

import sys
sys.module #可以查看当前已经加载的模块

可以为模块起别名 import time as mytime print(mytime.time())

可以在一行导入多个模块，但不建议这么做

import sys,re,os  #最好分多行进行模块的导入

from...import...

使用此种方式导入的模块，可以直接使用被导入模块中命名空间的名字，而不用再使用模块名.名字 的方式了，但是此时如果有重名的会有覆盖的效果，原理就是python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系

from...import*

可以将所有不是以下划线开头的名字都导入到当前位置，但是一般不建议这么做，因为不知道导入了哪些名字，有可能会覆盖掉之前已经定义的名字，而且可读性差。

可以使用all来控制*(用来发布新版本时)

__all__=['name1','name2']  #这样在另外一个文件中导入时就只能导入列表中的这两个名字

把模块当做脚本执行

可以通过模块的全局变量name来查看模块名name = 'main' #当做脚本运行

模块搜索路径

加载模块时先看内存中是否加载---再找同名的内建模块---再找sys.path给出的目录列表

需要特别注意的是：自定义的模块名不要与系统的内置模块重名

包

包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式

1. 包的本质就是一个包含init.py文件的目录

2. 凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，但是导入后在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包、模块、函数、类

3. from后的import导入的模块必须是明确的一个，不能带点，否则会有语法错误

4. 第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的init.py文件，此文件可以为空也可以放一些初始化包的代码

绝对导入和相对导入

• 绝对导入：以最顶层的包作为起始

• 相对导入：用'.'、'..'的方式作为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）

需要特别注意的是：可以用import导入内置或者第三方的模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from...import...的绝对或者相对导入，且包的相对导入只能用from的形式

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