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 / 0except 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。
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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 / ytry: 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 logginglogging.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。
以上就是Python异常处理怎么写？避免程序崩溃的技巧的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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