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3.3 错误检查
虽然前面已经介绍了异常，但本节补充一些有关错误检查和异常处理的其它细节。
程序是如何运行失败的
Python 不对函数参数类型或值进行检查或者校验。函数可以处理与函数内部语句兼容的任何数据。
def add(x, y): return x + y
add(3, 4) # 7add('Hello', 'World') # 'HelloWorld'add('3', '4') # '34'
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如果函数中有错误，它们将（作为异常）在运行时出现。
def add(x, y): return x + y
>>> add(3, '4')Traceback (most recent call last):...TypeError: unsupported operand type(s) for +:'int' and 'str'>>>
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为了验证代码，强烈建议进行测试（稍后介绍）。
异常
异常用于发出错误信号。
要自己触发异常，请使用 raise 语句：
if name not in authorized: raise RuntimeError(f'{name} not authorized')
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要捕获异常，请使用 try-except 语句：
try: authenticate(username)except RuntimeError as e: print(e)
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异常处理
异常传递到第一个匹配的 except ：
def grok(): ... raise RuntimeError('Whoa!') # Exception raised here
def spam(): grok() # Call that will raise exception
def bar(): try: spam() except RuntimeError as e: # Exception caught here ...
def foo(): try: bar() except RuntimeError as e: # Exception does NOT arrive here ...
foo()
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要处理异常，请将语句放到 except 块里面。 except 块里面可以添加要处理该错误的任何语句。
def grok(): ... raise RuntimeError('Whoa!')
def bar(): try: grok() except RuntimeError as e: # Exception caught here statements # Use this statements statements ...
bar()
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异常处理之后，从 try-except 之后的第一个语句继续执行。
def grok(): ... raise RuntimeError('Whoa!')
def bar(): try: grok() except RuntimeError as e: # Exception caught here statements statements ... statements # Resumes execution here statements # And continues here ...
bar()
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内置异常
有非常多的內建异常。通常，异常名称表明出了什么问题（例如，因为提供错误的值而触发 ValueError）。下述列表不是一份详尽的清单，请访问 文档 以获取更多信息。
ArithmeticErrorAssertionErrorEnvironmentErrorEOFErrorImportErrorIndexErrorKeyboardInterruptKeyErrorMemoryErrorNameErrorReferenceErrorRuntimeErrorSyntaxErrorSystemErrorTypeErrorValueError
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异常值
异常具有一个关联值。它包含有关错误的更明确的信息。
raise RuntimeError('Invalid user name')
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这个值是异常实例的一部分，它被放置在提供给 except 的变量中。
try: ...except RuntimeError as e: # `e` holds the exception raised ...
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e 是异常类型的一个实例。但是，当打印的时候，它通常看起来像一个字符串。
except RuntimeError as e: print('Failed : Reason', e)
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捕获多个异常
可以使用多个 except 块捕获不同类型的异常：
try: ...except LookupError as e: ...except RuntimeError as e: ...except IOError as e: ...except KeyboardInterrupt as e: ...
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或者，如果处理不同异常的语句是相同的，则可以对它们进行分组：
try: ...except (IOError,LookupError,RuntimeError) as e: ...
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捕获所有的异常
要捕获所有的异常，请使用 Exception 。如下所示：
try: ...except Exception: # DANGER. See below print('An error occurred')
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通常，像这样编写代码是个坏主意，因为这说明不知道程序为什么会失败。
捕获异常的错误方式
这里是一个使用异常的错误方式。
try: go_do_something()except Exception: print('Computer says no')
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这将捕获所有可能的错误，并且，当代码因为某些根本没想到的原因（如卸载 Python 模块等）运行失败时，可能无法进行调试。
更好的方式
如果想要捕获所有的错误，这有一个更明智的方法。
try: go_do_something()except Exception as e: print('Computer says no. Reason :', e)
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它报告了失败的明确原因。当编写捕获所有可能异常的代码时，拥有查看/报告错误的机制几乎总是一个好主意。
不过，通常来说，最好在合理的范围内尽量窄地捕获异常。仅捕获能处理的异常。让其它错误通过——也许其它代码可以处理。
重新触发异常
使用 raise 传递捕获的错误。
try: go_do_something()except Exception as e: print('Computer says no. Reason :', e) raise
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这允许你采取措施（例如：记录日志）并将错误传递给调用者。
异常的最佳实践
不要捕获异常，而是失败发生时“停止运行，发出预警”（Fail fast and loud）。如果重要的话，别人会处理的。只有你是那个人的时候才捕获异常。即，只捕获可以恢复并正常运行的错误。
`finally` 语句
finally 语句指定无论是否发生异常都必须运行的代码。
lock = Lock()...lock.acquire()try: ...finally: lock.release() # this will ALWAYS be executed. With and without exception.
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通常使用 finally 语句安全地管理资源（尤其是锁，文件等）。
`with` 语句
在现代代码中，try-finally 语句通常被 with 语句取代。
lock = Lock()with lock: # lock acquired ...# lock released
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一个更熟悉的例子：
with open(filename) as f: # Use the file ...# File closed
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with 语句定义资源的使用上下文。当执行离开上下文时，资源被释放。with 语句仅适用于经过专门编程以支持它的某些对象。
练习
练习 3.8：触发异常
在上一节中编写的 parse_csv() 函数允许选择用户指定的列，但是只有输入数据文件具有列标题时才会生效。
请修改代码，以便在同时传递 select 和 has_headers=False 参数时触发异常。例如：
>>> parse_csv('Data/prices.csv', select=['name','price'], has_headers=False)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "fileparse.py", line 9, in parse_csv raise RuntimeError("select argument requires column headers")RuntimeError: select argument requires column headers>>>
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添加此检查后，你可能会问是否应该在函数中执行其它类型的完整性检查。例如，检查文件名是字符串，列表还是其它类型？
一般来说，最好是跳过此类测试，输入错误的时候让程序运行失败。回溯信息会指出问题的根源，并且帮助调试。
添加上述检查的主要原因是为了避免在无意义的模式下运行代码（例如，使用要求列标题的特性，但是同时指定没有标题）。
这表明调用代码部分出现一个编程错误。检查“不应发生”的情况通常是个好主意。
练习 3.9：捕获异常
你编写的 parse_csv() 函数用于处理文件的全部内容。但是，在现实世界中，输入文件可能包含损坏的数据，丢失的数据或者脏数据。尝试下面这个实验：
>>> portfolio = parse_csv('Data/missing.csv', types=[str, int, float])Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "fileparse.py", line 36, in parse_csv row = [func(val) for func, val in zip(types, row)]ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''>>>
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请修改 parse_csv() 函数以便捕获所有在记录创建期间生成的 ValueError 异常，并为无法转换的行打印警告消息。
错误消息应该包括行号以及有关失败原因的信息。要测试函数，尝试读取上面的 Data/missing.csv 文件，例如：
>>> portfolio = parse_csv('Data/missing.csv', types=[str, int, float])Row 4: Couldn't convert ['MSFT', '', '51.23']Row 4: Reason invalid literal for int() with base 10: ''Row 7: Couldn't convert ['IBM', '', '70.44']Row 7: Reason invalid literal for int() with base 10: ''>>>>>> portfolio[{'price': 32.2, 'name': 'AA', 'shares': 100}, {'price': 91.1, 'name': 'IBM', 'shares': 50}, {'price': 83.44, 'name': 'CAT', 'shares': 150}, {'price': 40.37, 'name': 'GE', 'shares': 95}, {'price': 65.1, 'name': 'MSFT', 'shares': 50}]>>>
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练习 3.10：隐藏错误
请修改 parse_csv()函数，以便用户明确需要时可以隐藏解析的错误消息，例如：
>>> portfolio = parse_csv('Data/missing.csv', types=[str,int,float], silence_errors=True)>>> portfolio[{'price': 32.2, 'name': 'AA', 'shares': 100}, {'price': 91.1, 'name': 'IBM', 'shares': 50}, {'price': 83.44, 'name': 'CAT', 'shares': 150}, {'price': 40.37, 'name': 'GE', 'shares': 95}, {'price': 65.1, 'name': 'MSFT', 'shares': 50}]>>>
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在大部分的程序中，错误处理是最难做好的事情之一。一般来说，不应该默默地忽略错误。相反，最好是报告问题，并且让用户选择是否隐藏错误信息（如果它们选择这样做）。
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注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh
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