python异常处理通过try-except块捕获错误，提升程序健壮性；1.使用try-except块处理异常，try包含可能出错代码，except处理特定异常如zerodivisionerror；2.添加else和finally子句，else在无异常时执行，finally无论是否异常均执行，用于清理资源；3.自定义异常需继承exception类，通过raise抛出；4.函数中使用raise语句手动抛出异常，供调用者捕获；5.使用assert进行调试，条件为假时引发assertionerror；6.记录异常信息使用logging模块，配置日志级别并记录堆栈信息；7.最佳实践包括捕获具体异常、避免冗余代码、清理资源及合理记录日志。
异常处理，简单来说，就是让你的Python程序在遇到错误时，不至于直接崩溃，而是优雅地“摔倒”，然后还能尝试爬起来继续走。
掌握Python异常处理，能有效提升代码的健壮性和用户体验。
如何使用try-except块处理异常？
最基本的异常处理结构是try-except块。try块包含可能引发异常的代码，而except块则定义了如何处理这些异常。
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try:
# 可能会出错的代码
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
# 处理 ZeroDivisionError 异常
print("除数不能为零!")
except Exception as e:
# 处理其他类型的异常
print(f"发生了其他错误: {e}")这里，如果try块中的代码引发了ZeroDivisionError（除数为零），程序会跳转到对应的except块执行。如果引发了其他类型的异常，则会执行Exception块。Exception是所有异常的基类，可以捕获所有未被显式处理的异常。
一个建议是，尽量捕获特定类型的异常，而不是直接使用Exception。 这样可以更精确地处理错误，避免隐藏潜在的问题。
多个except块和else、finally子句怎么用？
除了基本的try-except，还可以添加else和finally子句，使异常处理更加完善。
-
else块：如果try块中的代码没有引发任何异常，则执行else块。 -
finally块：无论是否发生异常，finally块中的代码都会被执行。通常用于清理资源，例如关闭文件。
try:
f = open("myfile.txt", "r")
content = f.read()
# 可能会出错的代码
result = int(content)
except FileNotFoundError:
print("文件未找到!")
except ValueError:
print("文件内容不是有效的数字!")
except Exception as e:
print(f"发生了其他错误: {e}")
else:
print("文件读取和转换成功!")
finally:
if 'f' in locals() and f: # 确保文件对象存在且已打开
f.close()
print("文件已关闭。")这个例子中，如果文件成功打开并读取，且内容是有效的数字，则会执行else块。无论是否发生异常，finally块都会确保文件被关闭。 注意，这里加了判断if 'f' in locals() and f:，是为了防止FileNotFoundError时f未定义导致finally块出错。
如何自定义异常？
有时候，Python内置的异常类型不足以描述你的程序可能遇到的所有错误。这时，可以自定义异常。
class MyCustomError(Exception):
"""自定义异常类"""
def __init__(self, message):
self.message = message
super().__init__(message)
def process_data(data):
if not isinstance(data, list):
raise MyCustomError("数据必须是列表!")
# 其他处理数据的代码
try:
process_data("not a list")
except MyCustomError as e:
print(f"自定义异常: {e}")自定义异常类需要继承自Exception类。可以添加自定义的属性和方法，以便更好地描述异常情况。
如何在函数中抛出异常？
使用raise语句可以手动抛出异常。这在函数中特别有用，可以将错误信息传递给调用者。
def divide(x, y):
if y == 0:
raise ValueError("除数不能为零!")
return x / y
try:
result = divide(10, 0)
except ValueError as e:
print(f"函数抛出异常: {e}")当divide函数的y参数为0时，会抛出一个ValueError异常。调用者可以使用try-except块来捕获并处理这个异常。
如何使用断言（assert）进行调试？
断言是一种在代码中插入检查点的简单方法。如果断言条件为假，则会引发AssertionError异常。
def apply_discount(price, discount):
assert 0 <= discount <= 1, "折扣必须在0到1之间"
return price * (1 - discount)
try:
final_price = apply_discount(100, 1.2)
except AssertionError as e:
print(f"断言失败: {e}")断言主要用于调试阶段，帮助开发者快速发现代码中的错误。在生产环境中，通常会禁用断言，因为它们可能会影响性能。 可以通过 -O 或 -OO 命令行选项来禁用断言。
如何记录异常信息？
记录异常信息对于调试和监控程序非常重要。可以使用Python的logging模块来记录异常信息。
import logging
logging.basicConfig(filename="error.log", level=logging.ERROR)
def connect_to_database():
try:
# 尝试连接数据库的代码
pass # 假设这里会抛出异常
except Exception as e:
logging.error(f"连接数据库失败: {e}", exc_info=True)
connect_to_database()logging.error函数用于记录错误信息。exc_info=True参数可以记录完整的异常堆栈信息，方便定位问题。 建议配置合适的日志级别，以便只记录重要的错误信息。
异常处理的最佳实践有哪些？
- 只捕获你知道如何处理的异常：避免捕获所有异常而不进行适当的处理。
-
使用具体的异常类型：尽量捕获特定类型的异常，而不是直接使用
Exception。 -
避免在
try块中放置过多的代码：try块应该只包含可能引发异常的代码。 -
使用
finally块清理资源：确保在任何情况下都释放资源，例如关闭文件或数据库连接。 -
记录异常信息：使用
logging模块记录异常信息，方便调试和监控。 - 不要过度使用异常处理：异常处理应该用于处理意外情况，而不是作为正常的控制流。
掌握这些技巧，可以编写出更加健壮和可靠的Python程序。
