python异常的参数

Ⅰ python 中出现异常attributeerror 是什么异常

Python异常类

Python是面向对象语言，所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个，大家只要大致扫一眼，有个映像，等到编程的时候，相信大家肯定会不只一次跟他们照面（除非你不用Python了）。

望采纳！

Ⅱ python异常值处理

如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、ValueError、TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。

异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try ... except 包裹特定语句，妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常，更是优雅代码里必不可少的组成部分。

异常分类

BaseException所有异常的基类
Exception常见错误的基类
ArithmeticError所有数值计算错误的基类
Warning警告的基类

AssertError断言语句（assert）失败
AttributeError尝试访问未知的对象属性
DeprecattionWarning关于被弃用的特征的警告
EOFError用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d）
FloattingPointError浮点计算错误
FutureWarning关于构造将来语义会有改变的警告
GeneratorExitgenerator.close()方法被调用的时候
ImportError导入模块失败的时候
IndexError索引超出序列的范围
KeyError字典中查找一个不存在的关键字
KeyboardInterrupt用户输入中断键（Ctrl+c）
MemoryError内存溢出（可通过删除对象释放内存）
NamerError尝试访问一个不存在的变量
NotImplementedError尚未实现的方法
OSError操作系统产生的异常（例如打开一个不存在的文件）
OverflowError数值运算超出最大限制
OverflowWarning旧的关于自动提升为长整型（long）的警告
PendingDeprecationWarning关于特征会被遗弃的警告
ReferenceError弱引用（weakreference）试图访问一个已经被垃圾回收机制回收了的对象
RuntimeError一般的运行时错误
RuntimeWarning可疑的运行行为（runtimebehavior）的警告
StopIteration迭代器没有更多的值
SyntaxErrorPython的语法错误
SyntaxWarning可疑的语法的警告
IndentationError缩进错误
TabErrorTab和空格混合使用
SystemErrorPython编译器系统错误
SystemExitPython编译器进程被关闭
TypeError不同类型间的无效操作
UnboundLocalError访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类）
UnicodeErrorUnicode相关的错误（ValueError的子类）
UnicodeEncodeErrorUnicode编码时的错误（UnicodeError的子类）
UnicodeDecodeErrorUnicode解码时的错误（UnicodeError的子类）
UserWarning用户代码生成的警告
ValueError传入无效的参数
ZeroDivisionError除数为零

Ⅲ python抛出异常如何操作

8.4. 抛出异常
raise 语句允许程序员强制抛出一个指定的异常。例如:
>>> raise NameError('HiThere')
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
NameError: HiThere
要抛出的异常由 raise 的唯一参数标识。它必需是一个异常实例或异常类（继承自 Exception 的类）。
如果你需要明确一个异常是否抛出，但不想处理它，raise 语句可以让你很简单的重新抛出该异常:
>>> 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异常和错误的区别

什么是错误?
错误分为两种情况：第一种语法错误，代码不符合解释器或者编译器语法;第二种逻辑错误，不完整或者不合法输入或者计算出现问题。
什么是异常?
所谓的异常就是执行过程中出现万体导致程序无法执行，同样分为两种情况：第一种程序遇到逻辑或者算法问题;第二种运行过程中计算机错误，内存不够或者IO错误。
Python中错误和异常有什么区别?
错误是代码运行前的语法或者逻辑错误，语法错误在执行前修改，逻辑错误无法修改;
而异常分为两个步骤，异常产生，检查到错误且解释器认为是异常，抛出异常;第二是异常处理，截获异常，忽略或者终止程序处理异常。
从软件方面来说，错误是语法或者逻辑上的问题，语法错误指示软件的结构上有错误，导致不能被解释器解释或者编译器无法编译，这些错误必须在程序执行前进行纠正;当程序语法正确后，剩下的就是逻辑错误问题，逻辑错误可能是由于不完整或不合法的输入导致，在其他情况下，可能是逻辑无法生成、计算或输出结果需要的过程无法执行。这些错误通常分别被称为域错误和范围错误。
当Python检测到一个错误时，解释器就会指出当前已经无法继续执行下去，这时就出现异常。
而异常它是因为程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为，这个行为分为两个阶段：首先是引起异常发生的错误，然后是检测阶段;
第一个阶段是在发生了一个异常条件后发生的，只要检测到错误并且意识到异常条件，解释器会引发一个异常，引发也可以叫作触发或生成，解释器通过它通知当前控制流有错误发生;
Python也允许程序员自己引发异常，无论是Python解释器还是程序员引发的，异常就是错误发生的信号，当前流将被打断，用来处理这个错误并采取相应的操作，这就是第二个阶段。
对异常的处理发生在第二阶段，异常引发后，可以调用很多不同的操作，可以是忽视错误，或是减轻问题的影响后设法继续执行程序，所以的这些操作都代表一种继续，或是控制的分支，关键是程序员在错误发生时可以指示程序如何执行。
类似Python这样支持引发和处理异常的语言，可以让开发人员在错误发生时更直接地控制它们，程序员不仅仅有了检测错误的能力，还可以在它们发生时采取更可靠的补救措施。

Ⅳ Python中异常重试的解决方案详解

Python中异常重试的解决方案详解
大家在做数据抓取的时候，经常遇到由于网络问题导致的程序保存，先前只是记录了错误内容，并对错误内容进行后期处理。
原先的流程：
def crawl_page(url):
pass

def log_error(url):
pass

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

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

最近发现的新的解决方案：retrying

retrying是一个 Python的重试包，可以用来自动重试一些可能运行失败的程序段。retrying提供一个装饰器函数retry，被装饰的函数就会在运行失败的条件下重新执行，默认只要一直报错就会不断重试。
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()

如果我们运行have_a_try函数，那么直到random.randint返回5，它才会执行结束，否则会一直重新执行。

retry还可以接受一些参数，这个从源码中Retrying类的初始化函数可以看到可选的参数：

stop_max_attempt_number：用来设定最大的尝试次数，超过该次数就停止重试
stop_max_delay：比如设置成10000，那么从被装饰的函数开始执行的时间点开始，到函数成功运行结束或者失败报错中止的时间点，只要这段时间超过10秒，函数就不会再执行了
wait_fixed：设置在两次retrying之间的停留时间
wait_random_min和wait_random_max：用随机的方式产生两次retrying之间的停留时间
wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max：以指数的形式产生两次retrying之间的停留时间，产生的值为2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier，previous_attempt_number是前面已经retry的次数，如果产生的这个值超过了wait_exponential_max的大小，那么之后两个retrying之间的停留值都为wait_exponential_max。这个设计迎合了exponential backoff算法，可以减轻阻塞的情况。
我们可以指定要在出现哪些异常的时候再去retry，这个要用retry_on_exception传入一个函数对象：
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()

在执行read_a_file函数的过程中，如果报出异常，那么这个异常会以形参exception传入retry_if_io_error函数中，如果exception是IOError那么就进行retry，如果不是就停止运行并抛出异常。

我们还可以指定要在得到哪些结果的时候去retry，这个要用retry_on_result传入一个函数对象：

def retry_if_result_none(result):
return result is None

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

在执行get_result成功后，会将函数的返回值通过形参result的形式传入retry_if_result_none函数中，如果返回值是None那么就进行retry，否则就结束并返回函数值。

Ⅵ python3 异常处理里面的 异常参数

参数前面加as.....