Python 异常处理在异步编程中的写法

答案:在Python异步编程中,异常需通过await触发并用try-except捕获;使用asyncio.gather时可设return_exceptions=True避免中断;Task异常需显式await或result()触发;超时场景需捕获TimeoutError,关键在于正确处理await层级以防遗漏异常。

python 异常处理在异步编程中的写法

在 Python 异步编程中,异常处理与同步代码类似,但需注意协程的执行方式和上下文。使用 try-except 块可以捕获异步函数中的异常,但必须在 await 表达式上进行捕获,因为异常通常是在等待协程完成时抛出的。

基本异常捕获(单个 await)

在 async 函数中调用另一个协程时,如果该协程抛出异常,需要在 try 中 await 它:

import asyncioasync def might_fail():    await asyncio.sleep(1)    raise ValueError("出错了!")async def main():    try:        await might_fail()    except ValueError as e:        print(f"捕获到异常: {e}")asyncio.run(main())

并发任务中的异常处理(gather)

asyncio.gather 可以并发运行多个协程,并集中处理异常。默认情况下,只要有一个协程出错,gather 就会抛出异常。可以通过设置 return_exceptions=True 来避免中断,让所有任务继续执行。

async def task1():    raise RuntimeError("任务1失败")async def task2():    return "任务2成功"async def task3():    return "任务3成功"async def main():    results = await asyncio.gather(        task1(), task2(), task3(),        return_exceptions=True    )        for result in results:        if isinstance(result, Exception):            print(f"任务出错: {result}")        else:            print(f"任务结果: {result}")asyncio.run(main())

使用 Task 和 wait 处理异常

通过创建 Task 并使用 asyncio.wait,可以更灵活地控制异常处理时机。任务即使出错也不会立即抛出,而是等到你显式调用 result()await 时才触发。

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

async def bad_task():    await asyncio.sleep(1)    raise KeyError("键错误")async def main():    task = asyncio.create_task(bad_task())        try:        await task    except KeyError as e:        print(f"捕获任务异常: {e}")

异常在回调或超时场景中的处理

使用 asyncio.wait_for 设置超时时,可能会抛出 TimeoutError,也需要捕获:

async def slow_function():    await asyncio.sleep(10)async def main():    try:        await asyncio.wait_for(slow_function(), timeout=3)    except asyncio.TimeoutError:        print("函数执行超时")

基本上就这些。关键是理解:异步异常不会自动传播,必须通过 await 触发并用 try-except 捕获。并发场景推荐使用 gather + return_exceptions 或监控 Task 状态来确保不遗漏错误。写法不复杂,但容易忽略 await 层级导致异常未被捕获。

以上就是Python 异常处理在异步编程中的写法的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/1381647.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年12月14日 23:08:30
下一篇 2025年12月9日 23:14:17

相关推荐

  • Python 文件流式传输的实现技巧

    流式传输通过分块处理避免内存溢出,适用于大文件读写、网络下载及Web服务。使用yield按块读取文件,结合requests.stream=True实现高效下载,Flask中用生成器响应文件请求,临时处理推荐tempfile安全操作,核心是保持边读边处理,合理设置缓冲区大小以平衡性能与资源消耗。 在处…

    2025年12月14日
    000
  • python处理绝对路径和相对路径函数有哪些?

    Python 中处理绝对路径和相对路径主要依赖 os.path 和 pathlib 模块。以下是常用函数及其用途说明。 获取绝对路径 将相对路径转换为绝对路径,常用以下方法:os.path.abspath(path):返回指定路径的绝对路径,自动解析 . 和 ..os.path.realpath(p…

    2025年12月14日
    000
  • Python实现客户列表按年月分批次管理教程

    本教程详细讲解如何使用python将一个大型客户列表高效地分批(例如每批500个),并按时间顺序(如“jan-2024”、“feb-2024”)将这些客户批次分配到对应的月份和年份。文章将涵盖关键的列表分块技术、按时间序列生成标识符的方法,以及如何将两者映射成易于管理的字典结构,以实现客户资源的时间…

    2025年12月14日
    000
  • 从NumPy数组列表高效构建带命名列的Pandas DataFrame

    本教程详细指导如何将包含多个numpy数组的列表,高效地整合为一个统一的pandas dataframe。我们将利用python的字典推导式结合pandas的`concat`、`rename`和`reset_index`函数,为每个原始数组自动生成一个标识列,并优化dataframe的列名,从而实现…

    2025年12月14日
    000
  • 使用NumPy本地加载TensorFlow数据集(.npz)的实用指南

    本教程旨在解决tensorflow在网络受限环境下无法通过`tf.keras.datasets.mnist.load_data()`在线下载数据集的问题。我们将详细介绍如何将预先下载的`.npz`格式数据集(如mnist)从本地文件系统加载到python环境中,并正确解析为训练和测试数据,避免常见的…

    2025年12月14日
    000
  • PyQuery爬取网页时如何设置自定义User-Agent请求头

    本教程详细介绍了在使用pyquery库进行网页抓取时,如何通过设置自定义user-agent请求头来模拟真实的浏览器行为。通过在pyquery构造函数中传入`headers`字典,您可以轻松指定user-agent,从而有效规避部分网站的反爬机制,提高抓取成功率。 在使用Python进行网页抓取时,…

    2025年12月14日
    000
  • Python临时文件操作指南:避免“文件被占用”与自动删除问题

    本教程深入探讨了Python `tempfile`模块中临时文件的处理技巧,特别是如何避免在使用 `TemporaryFile` 时遇到的“文件被占用”错误或文件自动删除问题。通过介绍 `NamedTemporaryFile` 并结合 `delete=False` 参数,文章提供了在文件关闭前执行复…

    2025年12月14日
    000
  • Python文件操作指南:高效读取与处理文本数据

    本教程详细讲解了在Python中正确读取和处理文本文件的方法,以常见的密码列表验证场景为例。文章涵盖了文件打开、逐行读取、处理换行符、资源管理以及更高效的`with open`语句和`readlines()`函数的使用,旨在帮助开发者避免常见错误,编写出健壮且可读性强的代码。 在Python编程中,…

    2025年12月14日
    000
  • 解决Windows上Python与C++子进程二进制数据通信的EOF问题

    在Windows平台上,当Python程序尝试通过`stdin`向C++子进程传递大量二进制数据时,C++的`fread`函数可能会提前遇到EOF,导致数据读取不完整。这通常是由于Windows默认将`stdin`视为文本模式流,会将特定的二进制字节(如`x1A`)解释为文件结束符。本文将详细介绍这…

    2025年12月14日
    000
  • 从图片EXIF数据中提取并校正GPS坐标的Python教程

    本教程详细阐述了如何使用python从图片exif数据中提取gps经纬度信息。文章深入解析了exif中gps数据的存储格式(度分秒),并重点讲解了如何根据经纬度参考(南北半球、东西半球)正确转换并应用符号,以避免常见的坐标错误。教程提供了完整的示例代码,并涵盖了使用`geopy`库进行反向地理编码,…

    2025年12月14日
    000
  • Python临时文件操作:解决复制与外部访问难题

    在Python中处理临时文件时,`tempfile.TemporaryFile`因其自动清理机制,常导致文件被占用或在外部操作前被删除的问题。本文将深入探讨这一挑战,并提供使用`tempfile.NamedTemporaryFile`结合`delete=False`的专业解决方案,确保临时文件在外部…

    2025年12月14日
    000
  • Python 异常链 Exception chaining 的概念

    异常链用于在抛出新异常时保留原始异常信息,帮助追踪错误根源。Python支持隐式和显式两种异常链:隐式链自动将except块中引发的新异常关联到当前异常,通过raise…from…可显式指定原因;使用raise…from None则可清除原异常信息。例如打开文件失…

    2025年12月14日
    000
  • Python 二进制文件的读取与写入

    Python中读写二进制文件需用’rb’或’wb’等带’b’的模式,配合bytes类型操作,读取时返回bytes对象,可分块处理大文件,写入时需确保数据为bytes类型,避免编码错误,注意文件会被覆盖或追加。 Python 中读…

    2025年12月14日
    000
  • python模块引入的三种方式

    import模块名可避免命名冲突,需用模块前缀访问;2. from模块名import成员可直接使用指定功能,适用于少量函数;3. from模块名import*易引发命名冲突,降低可读性,不推荐使用。 在Python中,模块引入主要有三种方式,每种方式适用于不同的场景,理解它们的区别有助于写出更清晰、…

    2025年12月14日
    000
  • python中remove()方法如何使用删除后的值?

    要获取被删除的值,需用index()和pop()组合:先通过index()找到值的索引,再用pop()删除并返回该值。示例:my_list = [10, 20, 30, 40]; value_to_remove = 30; try: index = my_list.index(value_to_re…

    2025年12月14日
    000
  • Python 文件数据缓存与内存映射 mmap

    答案:处理大文件时,小文件高频读取用内存缓存,大文件随机访问用mmap。缓存减少重复I/O,适合中小文件;mmap映射文件到内存,按需加载,支持随机读写和跨进程共享,适用于大文件处理。 处理大文件时,直接读取可能消耗大量内存和时间。Python 提供了多种方式优化文件数据访问,其中 数据缓存 和 m…

    2025年12月14日
    000
  • defaultdict在python中接收调用对象

    答案:defaultdict通过传入可调用对象为不存在的键生成默认值,如list、int、lambda等,访问缺失键时自动调用该对象创建值,常用于分组、计数等场景。 在 Python 中,defaultdict 来自 collections 模块,它的特点是在访问不存在的键时,会自动创建一个默认值。…

    2025年12月14日
    000
  • 在TensorFlow中本地加载.npz格式数据集的实用指南

    当tensorflow内置数据集加载功能因网络限制而失败时,本文提供了一种高效且可靠的替代方案。我们将详细介绍如何手动下载`.npz`格式的数据集(如mnist),并利用numpy库将其直接加载到python环境中,从而避免网络连接问题,确保机器学习项目的顺利进行。 在进行机器学习项目时,我们经常需…

    2025年12月14日
    000
  • Python编程中解决IndexError:优化最长公共前缀算法

    本教程深入探讨python中最长公共前缀算法常见的`indexerror: string index out of range`运行时错误。文章分析了错误发生的根本原因——未正确选择参考字符串进行字符比较和长度迭代,并提出通过选取最短字符串作为参考的优化方案。通过详细的代码示例和逻辑解析,帮助开发者…

    2025年12月14日
    000
  • PLY Lexer规则定义最佳实践:Token返回与优先级管理

    本文深入探讨python ply库在构建词法分析器时常见的两个关键问题:token规则函数未正确返回token对象,以及token规则之间的优先级冲突。通过详细分析`pass`语句的误用和通用规则对特定规则的遮蔽效应,文章提供了两种有效的解决方案,包括在通用规则中内联处理特定关键字和调整规则定义顺序…

    2025年12月14日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信