python中异常

① python中程序异常都能被处理吗

“异常”是Python对象，表示一个错误。

如果不想出现异常后程序自动停止运行，编程的人，就要主动捕捉异常，并自己作出相应处理。

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。

下面是try/except的示例，说明了怎样处理各种异常：

try:

<语句> #运行别的代码

except <名字>：

<语句> #如果在try部份引发了'name'异常

except <名字>，<数据>:

<语句> #如果引发了'name'异常，获得附加的数据

else:

<语句> #如果没有异常发生

Python的各种标准异常是预先定义好的。基本上包括了常见的异常情况，主要有以下内容。

异常名称 描述

BaseException 所有异常的基类

SystemExit 解释器请求退出

KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C)

Exception 常规错误的基类

StopIteration 迭代器没有更多的值

GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出

StandardError 所有的内建标准异常的基类

ArithmeticError 所有数值计算错误的基类

FloatingPointError 浮点计算错误

OverflowError 数值运算超出最大限制

ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型)

AssertionError 断言语句失败

AttributeError 对象没有这个属性

EOFError 没有内建输入,到达EOF 标记

EnvironmentError 操作系统错误的基类

IOError 输入/输出操作失败

OSError 操作系统错误

WindowsError 系统调用失败

ImportError 导入模块/对象失败

LookupError 无效数据查询的基类

IndexError 序列中没有此索引(index)

KeyError 映射中没有这个键

MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)

NameError 未声明/初始化对象 (没有属性)

UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量

ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象

RuntimeError 一般的运行时错误

NotImplementedError 尚未实现的方法

SyntaxError Python 语法错误

IndentationError 缩进错误

TabError Tab 和空格混用

SystemError 一般的解释器系统错误

TypeError 对类型无效的操作

ValueError 传入无效的参数

UnicodeError Unicode 相关的错误

UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误

UnicodeEncodeError Unicode 编码时错误

UnicodeTranslateError Unicode 转换时错误

Warning 警告的基类

DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告

FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告

OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告

PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告

RuntimeWarning 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告

SyntaxWarning 可疑的语法的警告

UserWarning 用户代码生成的警告

Python系统处理异常就是提示一下，停止运行。不想停止，只有自己处理。

可以不带类型，所有异常执行同一组语句：

try:
正常的操作
except:
发生异常，执行这块代码
else:
如果没有异常执行这块代码

也可以多个异常共用一段代码：

ry:
正常的操作
except(Exception1[, Exception2[,...ExceptionN]]]):
发生以上多个异常中的一个，执行这块代码
else:
如果没有异常执行这块代码

还有一种格式，可以有finally部分：

try:
fh = open("testfile", "w")
try:
fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
finally:
print "关闭文件"
fh.close()except IOError:
print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。

finally块中的所有语句执行后，异常被再次触发，并执行except块代码。

参数的内容不同于异常。

除了标准异常，我们也可以自己定义异常，并进行处理,这时用到raise语句：

raise [Exception [, args [, traceback]]]

语句中 Exception 是异常的类型（例如，NameError）参数标准异常中任一种，args 是自已提供的异常参数。

最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。

相应的异常处理程序示例如下：

try:
正常语句，内含raise语句

except Exception,err:
触发自定义异常

else:
其余代码

② python异常的种类

try except 处理异常真舒服！！！

python异常的种类

③ python中异常处理的使用方法

8.3. 异常处理
通过编程处理选择的异常是可行的。看一下下面的例子：它会一直要求用户输入，直到输入一个合法的整数为止，但允许用户中断这个程序（使用 Control-C 或系统支持的任何方法）。注意：用户产生的中断会引发一个 KeyboardInterrupt 异常。
>>> while True:
... try:
... x = int(input("Please enter a number: "))
... break
... except ValueError:
... print("Oops! That was no valid number. Try again...")
...
try 语句按如下方式工作。
首先，执行 try 子句 （在 try 和 except 关键字之间的部分）。
如果没有异常发生， except 子句 在 try 语句执行完毕后就被忽略了。
如果在 try 子句执行过程中发生了异常，那么该子句其余的部分就会被忽略。
如果异常匹配于 except 关键字后面指定的异常类型，就执行对应的except子句。然后继续执行 try 语句之后的代码。
如果发生了一个异常，在 except 子句中没有与之匹配的分支，它就会传递到上一级 try 语句中。
如果最终仍找不到对应的处理语句，它就成为一个 未处理异常，终止程序运行，显示提示信息。
一个 try 语句可能包含多个 except 子句，分别指定处理不同的异常。至多只会有一个分支被执行。异常处理程序只会处理对应的 try 子句中发生的异常，在同一个 try 语句中，其他子句中发生的异常则不做处理。一个 except 子句可以在括号中列出多个异常的名字，例如:
... except (RuntimeError, TypeError, NameError):
... pass
最后一个 except 子句可以省略异常名称，以作为通配符使用。你需要慎用此法，因为它会轻易隐藏一个实际的程序错误！可以使用这种方法打印一条错误信息，然后重新抛出异常（允许调用者处理这个异常):

④ python中的异常类的认识理解

9.8. 异常也是类
用户自定义异常也可以是类。利用这个机制可以创建可扩展的异常体系。
以下是两种新的，有效的（语义上的）异常抛出形式，使用 raise 语句:
raise Class
raise Instance
第一种形式中，Class 必须是 type 或其派生类的一个实例。第二种形式是以下形式的简写:
raise Class()
发生的异常其类型如果是 except 子句中列出的类，或者是其派生类，那么它们就是相符的（反过来说－－发生的异常其类型如果是异常子句中列出的类的基类，它们就不相符）。例如，以下代码会按顺序打印 B，C，D:
class B(Exception):
pass
class C(B):
pass
class D(C):
pass
for cls in [B, C, D]:
try:
raise cls()
except D:
print("D")
except C:
print("C")
except B:
print("B")
要注意的是如果异常子句的顺序颠倒过来（ execpt B 在最前），它就会打印 B，B，B－－第一个匹配的异常被触发。
打印一个异常类的错误信息时，先打印类名，然后是一个空格、一个冒号，然后使用内置函数 str() 将类转换得到的完整字符串。

⑤ python如何自定义异常

8.5. 用户自定义异常
在程序中可以通过创建新的异常类型来命名自己的异常（Python 类的内容请参见 类 ）。异常类通常应该直接或间接的从 Exception 类派生，例如:
>>> class MyError(Exception):
... def __init__(self, value):
... self.value = value
... def __str__(self):
... return repr(self.value)
...
>>> try:
... raise MyError(2*2)
... except MyError as e:
... print('My exception occurred, value:', e.value)
...
My exception occurred, value: 4
>>> raise MyError('oops!')
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
__main__.MyError: 'oops!'
在这个例子中，Exception 默认的 __init__() 被覆盖。新的方式简单的创建 value 属性。这就替换了原来创建 args 属性的方式。
异常类中可以定义任何其它类中可以定义的东西，但是通常为了保持简单，只在其中加入几个属性信息，以供异常处理句柄提取。如果一个新创建的模块中需要抛出几种不同的错误时，一个通常的作法是为该模块定义一个异常基类，然后针对不同的错误类型派生出对应的异常子类:
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this mole."""
pass
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def __init__(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
class TransitionError(Error):
"""Raised when an operation attempts a state transition that's not
allowed.
Attributes:
previous -- state at beginning of transition
next -- attempted new state
message -- explanation of why the specific transition is not allowed
"""
def __init__(self, previous, next, message):
self.previous = previous
self.next = next
self.message = message
与标准异常相似，大多数异常的命名都以 “Error” 结尾。
很多标准模块中都定义了自己的异常，用以报告在他们所定义的函数中可能发生的错误。

⑥ 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

⑦ 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。

⑧ python中的异常处理

捕捉异常可以使用try/except语句。
try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。
如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。
try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印默认的出错信息）。
如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。

⑨ Python 运行报错NameError出现原因，怎么解决

python程序，报错NameError: name XX is not defined 是没有声明造成的，需要在文件的前两行进行声明编码，声明方法为：

1、写一个python文件，文件中有中文字符，且未声明编码。