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错误处理

约 245 个字 50 行代码 预计阅读时间 1 分钟

Raise

raise<exp>其中exp我们可以自定义

比如

Python
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raise ValueError("This is an error")

自动触发的错误类型有：

  • ValueError
  • TypeError
  • NameError

Try

处理异常的方法

Python
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try:
    <try suite>
except <exception type> as <name>:
    <except suite>
  • <try suite>: 代码块，如果没有错误发生，就会执行
  • <exception type>: 错误类型
  • <name>: 错误类型的名字
  • <except suite>: 如果有错误发生，就会执行
Python
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try:
    print(1/0)
except ZeroDivisionError as e:
    print("Error:", e)
    x = 1
Python
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def invert_safe(x):
    try:
        return 1/x
    except ZeroDivisionError as e:
        return str(e)

发生错误的时候不会卡住程序，而是会继续执行,但是b被赋值为str(e)

例子

Python
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def reduce(fn, s, initial):
  """
  >>> reduce(mul, [2, 4, 8], 1)
  64
  >>> reduce(add [1, 2, 3, 4], 0)
  10
  """
  for x in s:
    initial = fn(initial, x)
  return initial

此时会因为除法除0而报错

Python
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def reduce(fn, s, initial):
  """
  >>> reduce(mul, [2, 4, 8], 1)
  64
  >>> reduce(add [1, 2, 3, 4], 0)
  10
  """
  for x in s:
    try:
        initial = fn(initial, x)
    except ZeroDivisionError as e:
        return float('inf')#python中获得无穷大的方式
  return initial

或者

Python
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def reduce(fn, s, initial):
  if not s:
    return initial
  else:
    first, rest = s[0], s[1:]
    return reduce(f, rest, fn(initial, first))

def divide_all(n, ds):
  try:
    return reduce(truediv, ds, n)
  except ZeroDivisionError as e:
    return float('inf')

这样写的好处是,我们在reduce中不需要处理错误,而是在divide_all中处理错误

我们编写一个函数,这个函数中我们知道正在调用一个可能引发零除错误的函数调用reduce,我们可以在现在写的函数中处理这个错误,而不是在reduce中处理

所以是这个函数知道try reduce之后返回的值,并且处理错误

reduce负责减法,divide_all负责处理错误

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