python異常的參數

Ⅰ python 中出現異常attributeerror 是什麼異常

Python異常類

Python是面向對象語言，所以程序拋出的異常也是類。常見的Python異常有以下幾個，大家只要大致掃一眼，有個映像，等到編程的時候，相信大家肯定會不只一次跟他們照面（除非你不用Python了）。

望採納！

Ⅱ python異常值處理

如果你用 Python 編程，那麼你就無法避開異常，因為異常在這門語言里無處不在。打個比方，當你在腳本執行時按 ctrl+c 退出，解釋器就會產生一個 KeyboardInterrupt 異常。而 KeyError、ValueError、TypeError 等更是日常編程里隨處可見的老朋友。

異常處理工作由「捕獲」和「拋出」兩部分組成。「捕獲」指的是使用 try ... except 包裹特定語句，妥當的完成錯誤流程處理。而恰當的使用 raise 主動「拋出」異常，更是優雅代碼里必不可少的組成部分。

異常分類

BaseException所有異常的基類
Exception常見錯誤的基類
ArithmeticError所有數值計算錯誤的基類
Warning警告的基類

AssertError斷言語句（assert）失敗
AttributeError嘗試訪問未知的對象屬性
DeprecattionWarning關於被棄用的特徵的警告
EOFError用戶輸入文件末尾標志EOF（Ctrl+d）
FloattingPointError浮點計算錯誤
FutureWarning關於構造將來語義會有改變的警告
GeneratorExitgenerator.close()方法被調用的時候
ImportError導入模塊失敗的時候
IndexError索引超出序列的范圍
KeyError字典中查找一個不存在的關鍵字
KeyboardInterrupt用戶輸入中斷鍵（Ctrl+c）
MemoryError內存溢出（可通過刪除對象釋放內存）
NamerError嘗試訪問一個不存在的變數
NotImplementedError尚未實現的方法
OSError操作系統產生的異常（例如打開一個不存在的文件）
OverflowError數值運算超出最大限制
OverflowWarning舊的關於自動提升為長整型（long）的警告
PendingDeprecationWarning關於特徵會被遺棄的警告
ReferenceError弱引用（weakreference）試圖訪問一個已經被垃圾回收機制回收了的對象
RuntimeError一般的運行時錯誤
RuntimeWarning可疑的運行行為（runtimebehavior）的警告
StopIteration迭代器沒有更多的值
SyntaxErrorPython的語法錯誤
SyntaxWarning可疑的語法的警告
IndentationError縮進錯誤
TabErrorTab和空格混合使用
SystemErrorPython編譯器系統錯誤
SystemExitPython編譯器進程被關閉
TypeError不同類型間的無效操作
UnboundLocalError訪問一個未初始化的本地變數（NameError的子類）
UnicodeErrorUnicode相關的錯誤（ValueError的子類）
UnicodeEncodeErrorUnicode編碼時的錯誤（UnicodeError的子類）
UnicodeDecodeErrorUnicode解碼時的錯誤（UnicodeError的子類）
UserWarning用戶代碼生成的警告
ValueError傳入無效的參數
ZeroDivisionError除數為零

Ⅲ python拋出異常如何操作

8.4. 拋出異常
raise 語句允許程序員強制拋出一個指定的異常。例如:
>>> raise NameError('HiThere')
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
NameError: HiThere
要拋出的異常由 raise 的唯一參數標識。它必需是一個異常實例或異常類（繼承自 Exception 的類）。
如果你需要明確一個異常是否拋出，但不想處理它，raise 語句可以讓你很簡單的重新拋出該異常:
>>> try:
... raise NameError('HiThere')
... except NameError:
... print('An exception flew by!')
... raise
...
An exception flew by!
Traceback (most recent call last):
File "
", line 2, in ?
NameError: HiThere

Ⅳ python異常和錯誤的區別

什麼是錯誤?
錯誤分為兩種情況：第一種語法錯誤，代碼不符合解釋器或者編譯器語法;第二種邏輯錯誤，不完整或者不合法輸入或者計算出現問題。
什麼是異常?
所謂的異常就是執行過程中出現萬體導致程序無法執行，同樣分為兩種情況：第一種程序遇到邏輯或者演算法問題;第二種運行過程中計算機錯誤，內存不夠或者IO錯誤。
Python中錯誤和異常有什麼區別?
錯誤是代碼運行前的語法或者邏輯錯誤，語法錯誤在執行前修改，邏輯錯誤無法修改;
而異常分為兩個步驟，異常產生，檢查到錯誤且解釋器認為是異常，拋出異常;第二是異常處理，截獲異常，忽略或者終止程序處理異常。
從軟體方面來說，錯誤是語法或者邏輯上的問題，語法錯誤指示軟體的結構上有錯誤，導致不能被解釋器解釋或者編譯器無法編譯，這些錯誤必須在程序執行前進行糾正;當程序語法正確後，剩下的就是邏輯錯誤問題，邏輯錯誤可能是由於不完整或不合法的輸入導致，在其他情況下，可能是邏輯無法生成、計算或輸出結果需要的過程無法執行。這些錯誤通常分別被稱為域錯誤和范圍錯誤。
當Python檢測到一個錯誤時，解釋器就會指出當前已經無法繼續執行下去，這時就出現異常。
而異常它是因為程序出現了錯誤而在正常控制流以外採取的行為，這個行為分為兩個階段：首先是引起異常發生的錯誤，然後是檢測階段;
第一個階段是在發生了一個異常條件後發生的，只要檢測到錯誤並且意識到異常條件，解釋器會引發一個異常，引發也可以叫作觸發或生成，解釋器通過它通知當前控制流有錯誤發生;
Python也允許程序員自己引發異常，無論是Python解釋器還是程序員引發的，異常就是錯誤發生的信號，當前流將被打斷，用來處理這個錯誤並採取相應的操作，這就是第二個階段。
對異常的處理發生在第二階段，異常引發後，可以調用很多不同的操作，可以是忽視錯誤，或是減輕問題的影響後設法繼續執行程序，所以的這些操作都代表一種繼續，或是控制的分支，關鍵是程序員在錯誤發生時可以指示程序如何執行。
類似Python這樣支持引發和處理異常的語言，可以讓開發人員在錯誤發生時更直接地控制它們，程序員不僅僅有了檢測錯誤的能力，還可以在它們發生時採取更可靠的補救措施。

Ⅳ Python中異常重試的解決方案詳解

Python中異常重試的解決方案詳解
大家在做數據抓取的時候，經常遇到由於網路問題導致的程序保存，先前只是記錄了錯誤內容，並對錯誤內容進行後期處理。
原先的流程：
def crawl_page(url):
pass

def log_error(url):
pass

url = ""
try:
crawl_page(url)
except:
log_error(url)

改進後的流程：
attempts = 0
success = False
while attempts < 3 and not success:
try:
crawl_page(url)
success = True
except:
attempts += 1
if attempts == 3:
break

最近發現的新的解決方案：retrying

retrying是一個 Python的重試包，可以用來自動重試一些可能運行失敗的程序段。retrying提供一個裝飾器函數retry，被裝飾的函數就會在運行失敗的條件下重新執行，默認只要一直報錯就會不斷重試。
import random
from retrying import retry

@retry
def do_something_unreliable():
if random.randint(0, 10) > 1:
raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one")
else:
return "Awesome sauce!"

print do_something_unreliable()

如果我們運行have_a_try函數，那麼直到random.randint返回5，它才會執行結束，否則會一直重新執行。

retry還可以接受一些參數，這個從源碼中Retrying類的初始化函數可以看到可選的參數：

stop_max_attempt_number：用來設定最大的嘗試次數，超過該次數就停止重試
stop_max_delay：比如設置成10000，那麼從被裝飾的函數開始執行的時間點開始，到函數成功運行結束或者失敗報錯中止的時間點，只要這段時間超過10秒，函數就不會再執行了
wait_fixed：設置在兩次retrying之間的停留時間
wait_random_min和wait_random_max：用隨機的方式產生兩次retrying之間的停留時間
wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max：以指數的形式產生兩次retrying之間的停留時間，產生的值為2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier，previous_attempt_number是前面已經retry的次數，如果產生的這個值超過了wait_exponential_max的大小，那麼之後兩個retrying之間的停留值都為wait_exponential_max。這個設計迎合了exponential backoff演算法，可以減輕阻塞的情況。
我們可以指定要在出現哪些異常的時候再去retry，這個要用retry_on_exception傳入一個函數對象：
def retry_if_io_error(exception):
return isinstance(exception, IOError)

@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def read_a_file():
with open("file", "r") as f:
return f.read()

在執行read_a_file函數的過程中，如果報出異常，那麼這個異常會以形參exception傳入retry_if_io_error函數中，如果exception是IOError那麼就進行retry，如果不是就停止運行並拋出異常。

我們還可以指定要在得到哪些結果的時候去retry，這個要用retry_on_result傳入一個函數對象：

def retry_if_result_none(result):
return result is None

@retry(retry_on_result=retry_if_result_none)
def get_result():
return None

在執行get_result成功後，會將函數的返回值通過形參result的形式傳入retry_if_result_none函數中，如果返回值是None那麼就進行retry，否則就結束並返回函數值。

Ⅵ python3 異常處理裡面的 異常參數

參數前面加as.....