异常处理：如何提高程序稳定性？
写在前面
你好，我是禅墨！
今天，我想和你聊聊 Python 的异常处理。和其他语言一样，异常处理是 Python 中一种很常见，并且很重要的机制与代码规范。
在实际工作中，很多这样的情况：一位工程师提交了代码，不过代码某处忘记了异常处理。碰巧这种异常发生的频率不低，所以在代码 push 到线上后没多久，就会收到紧急通知——服务器崩溃了。如果事情严重，对用户的影响也很大，这位工程师还得去专门的会议上做自我检讨，可以说是很惨了。这类事件层出不穷，也告诉我们，正确理解和处理程序中的异常尤为关键。
错误与异常
首先要了解，Python 中的错误和异常是什么？两者之间又有什么联系和区别呢？
通常来说，程序中的错误至少包括两种，一种是语法错误，另一种则是异常。
所谓语法错误，你应该很清楚，也就是你写的代码不符合编程规范，无法被识别与执行，比如下面这个例子：
if name is not None
print(name)
If 语句漏掉了冒号，不符合 Python 的语法规范，所以程序就会报错invalid syntax。
而异常则是指程序的语法正确，也可以被执行，但在执行过程中遇到了错误，抛出了异常，比如下面的 3 个例子：
10 / 0
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
order * 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'order' is not defined
1 + [1, 2]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'
它们语法完全正确，但显然，我们不能做除法时让分母为 0；也不能使用未定义的变量做运算；而让一个整型和一个列表相加也是不可取的。于是，当程序运行到这些地方时，就抛出了异常，并且终止运行。例子中的ZeroDivisionError NameError和TypeError，就是三种常见的异常类型。当然，Python 中还有很多其他异常类型，比如KeyError是指字典中的键找不到；FileNotFoundError是指发送了读取文件的请求，但相应的文件不存在等等，我在此不一一赘述。可自行参考文档
处理异常
刚刚讲到，如果执行到程序中某处抛出了异常，程序就会被终止并退出。你可能会问，那有没有什么办法可以不终止程序，让其照样运行下去呢？答案当然是肯定的，这也就是我们所说的异常处理，通常使用 try 和 except 来解决，比如：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
这里默认用户输入以逗号相隔的两个整形数字，将其提取后，做后续的操作（注意 input 函数会将输入转换为字符串类型）。如果我们输入a,b，程序便会抛出异常invalid literal for int() with base 10: ‘a’，然后跳出 try 这个 block。
由于程序抛出的异常类型是 ValueError，和 except block 所 catch 的异常类型相匹配，所以 except block 便会被执行，最终输出Value Error: invalid literal for int() with base 10: ‘a’，并打印出continue。
please enter two numbers separated by comma: a,b
Value Error: invalid literal for int() with base 10: ‘a’
continue
我们知道，except block 只接受与它相匹配的异常类型并执行，如果程序抛出的异常并不匹配，那么程序照样会终止并退出。
所以，还是刚刚这个例子，如果我们只输入1，程序抛出的异常就是IndexError: list index out of range，与 ValueError 不匹配，那么 except block 就不会被执行，程序便会终止并退出（continue 不会被打印）。
please enter two numbers separated by comma: 1
IndexError Traceback (most recent call last)
IndexError: list index out of range
不过，很显然，这样强调一种类型的写法有很大的局限性。那么，该怎么解决这个问题呢？
其中一种解决方案，是在 except block 中加入多种异常的类型，比如下面这样的写法：
#第一种
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except (ValueError, IndexError) as err:
print('Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
#第二种
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
print('continue')
...
这样，每次程序执行时，except block 中只要有一个 exception 类型与实际匹配即可。
不过，很多时候，我们很难保证程序覆盖所有的异常类型，所以，更通常的做法，是在最后一个 except block，声明其处理的异常类型是 Exception。Exception 是其他所有非系统异常的基类，能够匹配任意非系统异常。那么这段代码就可以写成下面这样：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
except Exception as err:
print('Other error: {}'.format(err))
print('continue')
...
或者，你也可以在 except 后面省略异常类型，这表示与任意异常相匹配（包括系统异常等）：
try:
s = input('please enter two numbers separated by comma: ')
num1 = int(s.split(',')[0].strip())
num2 = int(s.split(',')[1].strip())
...
except ValueError as err:
print('Value Error: {}'.format(err))
except IndexError as err:
print('Index Error: {}'.format(err))
except:
print('Other error')
print('continue')
...
需要注意，当程序中存在多个 except block 时，最多只有一个 except block 会被执行。换句话说，如果多个 except 声明的异常类型都与实际相匹配，那么只有最前面的 except block 会被执行，其他则被忽略。
异常处理中，还有一个很常见的用法是 finally，经常和 try、except 放在一起来用。无论发生什么情况，finally block 中的语句都会被执行，哪怕前面的 try 和 excep block 中使用了 return 语句。
一个常见的应用场景，便是文件的读取：
import sys
try:
f = open('file.txt', 'r')
.... # some data processing
except OSError as err:
print('OS error: {}'.format(err))
except:
print('Unexpected error:', sys.exc_info()[0])
finally:
f.close()
这段代码中，try block 尝试读取 file.txt 这个文件，并对其中的数据进行一系列的处理，到最后，无论是读取成功还是读取失败，程序都会执行 finally 中的语句——关闭这个文件流，确保文件的完整性。因此，在 finally 中，我们通常会放一些无论如何都要执行的语句。
值得一提的是，对于文件的读取，我们也常常使用 with open，你也许在前面的例子中已经看到过，with open 会在最后自动关闭文件，让语句更加简洁。用户自定义异常
自定义异常
前面的例子里充斥了很多 Python 内置的异常类型，你可能会问，我可以创建自己的异常类型吗？
答案是肯定是，Python 当然允许我们这么做。下面这个例子，我们创建了自定义的异常类型 MyInputError，定义并实现了初始化函数和 str 函数（直接 print 时调用）：
class MyInputError(Exception):
"""Exception raised when there're errors in input"""
def __init__(self, value): # 自定义异常类型的初始化
self.value = value
def __str__(self): # 自定义异常类型的string表达形式
return ("{} is invalid input".format(repr(self.value)))
try:
raise MyInputError(1) # 抛出MyInputError这个异常
except MyInputError as err:
print('error: {}'.format(err))
如果你执行上述代码块并输出，便会得到下面的结果：
error: 1 is invalid input
实际工作中，如果内置的异常类型无法满足我们的需求，或者为了让异常更加详细、可读，想增加一些异常类型的其他功能，我们可以自定义所需异常类型。不过，大多数情况下，Python 内置的异常类型就足够好了。
使用场景与注意点
学完了前面的基础知识，接下来我们着重谈一下，异常的使用场景与注意点。
通常来说，在程序中，如果我们不确定某段代码能否成功执行，往往这个地方就需要使用异常处理。除了上述文件读取的例子，我可以再举一个例子来说明。
大型社交网站的后台，需要针对用户发送的请求返回相应记录。用户记录往往储存在 key-value 结构的数据库中，每次有请求过来后，我们拿到用户的 ID，并用 ID 查询数据库中此人的记录，就能返回相应的结果。
而数据库返回的原始数据，往往是 json string 的形式，这就需要我们首先对 json string 进行 decode（解码），你可能很容易想到下面的方法：
import json
raw_data = queryDB(uid) # 根据用户的id，返回相应的信息
data = json.loads(raw_data)
这样的代码是不是就足够了呢？
要知道，在 json.loads() 函数中，输入的字符串如果不符合其规范，那么便无法解码，就会抛出异常，因此加上异常处理十分必要。
try:
data = json.loads(raw_data)
....
except JSONDecodeError as err:
print('JSONDecodeError: {}'.format(err))
诚然，这样的代码并没有 bug，但是让人看了摸不着头脑，也显得很冗余。如果你的代码中充斥着这种写法，无疑对阅读、协作来说都是障碍。因此，对于 flow-control（流程控制）的代码逻辑，我们一般不用异常处理。
字典这个例子，写成下面这样就很好。
if 'dob' in d:
value = d['dob']
...
写在后面
最近这几篇的阅读量上不去啊，啊啊啊啊
我就告诉自己，再坚持坚持！加油！
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