>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2022-08-29 22:10:42
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
操作系统内核: Linux-5.10.0-17-amd64-x86_64-with-glibc2.31
Python版本: 3.9.2
7.3. 异常中的函数¶
函 数 |
描 述 |
|---|---|
|
用于过滤警告 |
|
用于发出警告 |
7.3.1. 异常和函数的联系¶
异常和函数有着天然的联系。如果不处理函数中引发的异常，它将向上传播到调用函数的地 方。如果在那里也未得到处理，异常将继续传播，直至到达主程序（全局作用域）。如果主程序中也没有异常处理程序，程序将终止并显示栈跟踪消息。来看一个示例：
>>> def faulty():
...
raise Exception('Something is wrong')
...
>>> def ignore_exception():
...
faulty()
...
>>> def handle_exception():
...
try:
...
faulty()
...
except:
...
print('Exception handled')
...
>>> ignore_exception()
Traceback (most recent call last):
File '<stdin>', line 1, in ?
File '<stdin>', line 2, in ignore_exception
File '<stdin>', line 2, in faulty
Exception: Something is wrong
>>> handle_exception()
Exception handled
如你所见，faulty中引发的异常依次从faulty和ignore_exception向外传播，最终导致显示 一条栈跟踪消息。调用handle_exception时，异常最终传播到handle_exception，并被这里的 try/except语句处理。
7.3.2. 异常之禅¶
异常处理并不是很复杂。如果你知道代码可能引发某种异常，且不希望出现这种异常时程序
终止并显示栈跟踪消息， 可添加必要的 try/except 或 try/finally
语句（或结合使用）来处理它。
有时候，可使用条件语句来达成异常处理实现的目标，但这样编写出来的代码可能不那么自
然，可读性也没那么高。 另一方面，有些任务使用 if/else
完成时看似很自然，但实际上使用 try/except 来完成要好得多。
下面来看两个示例：
假设有一个字典，你要在指定的键存在时打印与之相关联的值，否则什么都不做。实现这种 功能的代码可能类似于下面这样：
>>> def describe_person(person):
>>> print('Description of', person['name'])
>>> print('Age:', person['age'])
>>> if 'occupation' in person:
>>> print('Occupation:', person['occupation'])
如果你调用这个函数，并向它提供一个包含姓名Throatwobbler Mangrove和年龄42（但不包 含职业）的字典，输出将如下：
Description of Throatwobbler Mangrove
Age: 42
如果你在这个字典中添加职业camper，输出将如下：
Description of Throatwobbler Mangrove
Age: 42
Occupation: camper
这段代码很直观，但效率不高（ 虽然这里的重点是代码简洁 ），因为 它必须两次查找 ’occupation’键：一次检查这个键是否存在（在条件中），另一次获取这个键关联的值，以便将 8 其打印出来。下面是另一种解决方案：
>>> def describe_person(person):
>>> print('Description of', person['name'])
>>> print('Age:', person['age'])
>>> try:
>>> print('Occupation:', person['occupation'])
>>> except KeyError:
>>> pass
在这里，函数直接假设存在’occupation’键。如果这种假设正确，就能省点事：直接获取并 打印值，而无需检查这个键是否存在。如果这个键不存在，将引发KeyError异常，而except子句 将捕获这个异常。
你可能发现，检查对象是否包含特定的属性时，try/except也很有用。例如，假设你要检查 一个对象是否包含属性write，可使用类似于下面的代码：
try:
obj.write
except AttributeError:
print('The object is not writeable')
else:
print('The object is writeable')
在这里，try子句只是访问属性write，而没有使用它来做任何事情。如果引发了AttributeError 异常，说明对象没有属性write，否则就说明有这个属性。这种解决方案可替代使用getattr的解决方案，而且更自然。具体使用哪种解决方案，在很大程度上取决于个人喜好。
请注意，这里在效率方面的提高并不大（实际上是微乎其微）。一般而言，除非程序存在性能 方面的问题，否则不应过多考虑这样的优化。关键是在很多情况下，相比于使用if/else，使用 try/except语句更自然，也更符合Python的风格。因此你应养成尽可能使用try/except语句的习惯。
7.3.3. 不那么异常的情况¶
如果你只想发出警告，指出情况偏离了正轨，可使用模块warnings中的函数warn。
>>> from warnings import warn
>>>
>>> warn("I've got a bad feeling about this.")
警告只显示一次。如果再次运行最后一行代码，什么事情都不会发生。
如果其他代码在使用你的模块，可使用模块warnings中的函数filterwarnings来抑制你发出的警告（或特定类型的警告），
并指定要采取的措施，如 error 或 ignore 。
>>> from warnings import filterwarnings
>>> filterwarnings("ignore")
>>> warn("Anyone out there?")
>>> filterwarnings("error")
>>> warn("Something is very wrong!")
---------------------------------------------------------------------------
UserWarning Traceback (most recent call last)
Cell In [4], line 5
3 warn("Anyone out there?")
4 filterwarnings("error")
----> 5 warn("Something is very wrong!")
UserWarning: Something is very wrong!
如你所见，引发的异常为UserWarning。发出警告时，可指定将引发的异常（即警告类别）， 但必须是Warning的子类。如果将警告转换为错误，将使用你指定的异常。另外，还可根据异常 来过滤掉特定类型的警告。
>>> filterwarnings("error")
>>> warn("This function is really old...", DeprecationWarning)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
DeprecationWarning: This function is really old...
>>> filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
>>> warn("Another deprecation warning.", DeprecationWarning)
>>> warn("Something else.")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
UserWarning: Something else.
>>> filterwarnings("error")
>>> warn("This function is really old...", DeprecationWarning)
---------------------------------------------------------------------------
DeprecationWarning Traceback (most recent call last)
Cell In [12], line 2
1 filterwarnings("error")
----> 2 warn("This function is really old...", DeprecationWarning)
DeprecationWarning: This function is really old...
>>> filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
>>> warn("Another deprecation warning.", DeprecationWarning)
>>> warn("Something else.")
---------------------------------------------------------------------------
UserWarning Traceback (most recent call last)
Cell In [11], line 1
----> 1 warn("Something else.")
UserWarning: Something else.
除上述基本用途外，模块warnings还提供了一些高级功能。如果你对此感兴趣，请参阅库参考手册。
7.3.4. 小结¶
本章介绍了如下重要主题。
异常对象：异常情况（如发生错误）是用异常对象表示的。对于异常情况，有多种处理 方式；如果忽略，将导致程序终止。
引发异常：可使用raise语句来引发异常。它将一个异常类或异常实例作为参数，但你也 可提供两个参数（异常和错误消息）。如果在except子句中调用raise时没有提供任何参数， 它将重新引发该子句捕获的异常。
自定义的异常类：你可通过从Exception派生来创建自定义的异常。
捕获异常：要捕获异常，可在try语句中使用except子句。在except子句中，如果没有指 定异常类，将捕获所有的异常。你可指定多个异常类，方法是将它们放在元组中。如果 向except提供两个参数，第二个参数将关联到异常对象。在同一条try/except语句中，可 包含多个except子句，以便对不同的异常采取不同的措施。
else子句：除except子句外，你还可使用else子句，它在主try块没有引发异常时执行。
finally：要确保代码块（如清理代码）无论是否引发异常都将执行，可使用try/finally， 并将代码块放在finally子句中。
异常和函数：在函数中引发异常时，异常将传播到调用函数的地方（对方法来说亦如此）。
警告：警告类似于异常，但（通常）只打印一条错误消息。你可指定警告类别，它们是