Python 中的异常与错误处理

错误和异常可能导致意外行为，甚至让程序停止执行。Python 提供了多种函数和机制来处理这些问题，从而提高代码的健壮性。本文将通过示例学习各种错误类型和内置函数。

• 错误（error）是代码中的严重问题，通常无法在运行时恢复，例如语法格式错误或缩进错误。
• 异常（exception）是在运行时发生的事件，会打断程序的正常流程，但可以被捕获并处理，使程序得以继续。

虽然异常发生在运行时，但某些错误（如 SyntaxError 和 IndentationError）会在程序运行前被解析器捕获。

简单来说，错误是正常应用不应捕获的致命问题，而异常是程序应该捕获并处理的情况。

接下来通过各种示例进一步了解错误与异常。为便于运行这些示例，您可以免费创建一个 DataLab 工作簿，其中预装了 Python 并包含所有代码样例。

Python 中的错误

下面是一个语法错误示例：函数外部的 return 没有意义。我们不应在程序中处理这类错误，而是要正确定义一个返回字符串的函数。

return "DataCamp"技术支持

Input In [1]
    return "DataCamp"
    ^
SyntaxError: 'return' outside function
技术支持

我们定义了函数，但缩进不正确。缩进错误不应在运行时处理，应该手动修复或使用代码格式化工具。

def fun():
return "DataCamp"    技术支持

Input In [2]
    return "DataCamp"
    ^
IndentationError: expected an indented block
技术支持

Python 中的异常

我们遇到了一个 ZeroDivisionError（异常）。可以在运行时使用 try 和 except 块来处理。

test = 1/0技术支持

---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)
Input In [4], in <cell line: 1>()
----> 1 test = 1/0

ZeroDivisionError: division by zero技术支持

NameError 异常很常见，通常是未找到变量。我们可以通过替换变量或打印警告来处理该异常。

y = test技术支持

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [5], in <cell line: 1>()
----> 1 y = test

NameError
技术支持

Python 内置异常

以下是 Python 默认异常及其说明：

1. AssertionError：当 assert 语句失败时引发。

2. EOFError：当 input() 函数遇到文件结束条件时引发。

3. AttributeError：当属性赋值或引用失败时引发。

4. TabError：当缩进由不一致的制表符或空格组成时引发。

5. ImportError：当导入模块失败时引发。

6. IndexError：当序列的索引超出范围时发生。

7. KeyboardInterrupt：当用户输入中断键（Ctrl + C 或 Delete）时引发。

8. RuntimeError：当错误不属于任何特定类别时发生。

9. NameError：当在局部或全局作用域中找不到变量时引发。

10. MemoryError：当程序内存耗尽时引发。

11. ValueError：当操作或函数接收到类型正确但值不正确的参数时发生。

12. ZeroDivisionError：当用零去除某个值或变量时引发。

13. SyntaxError：当 Python 语法错误时由解析器引发。

14. IndentationError：当缩进不正确时发生。

15. SystemError：当解释器检测到内部错误时引发。

您可以在文档中找到完整的错误与异常列表。

通过我们的 Object-Oriented Programming in Python 课程学习 Python 异常。课程将教您如何创建类，并利用继承与多态来复用与优化代码。

使用 try、except、else 与 finally 进行异常处理

了解错误与异常之后，我们将通过 try、except、else 和 finally 块来学习如何处理它们。

所谓“处理”，是什么意思？在常规情况下，这些错误会停止代码执行并显示错误信息。为了构建稳定的系统，我们需要预判这些错误，并提供替代方案或警告信息。

本节将学习每个代码块的作用，以及如何用它们来编写健壮的代码。

The try and except statement 

在 Python 中处理异常最简单的方式是使用 try 和 except 块。

1. 运行 try 语句下的代码。

2. 当引发异常时，执行 except 语句下的代码。

这样，代码不会在错误或异常处停止，而是转入替代方案。

简单示例

第一个示例中，我们尝试打印未定义的变量 x。在常规情况下，这会抛出错误并停止执行，但借助 try 和 except 块，我们可以改变控制流。

• 程序先运行 try 语句下的代码。
• 由于 x 未定义，所以会运行 except 语句并打印警告。

try:
   print(x)
except:
   print("An exception has occurred!")技术支持

An exception has occurred!技术支持

多个 except 语句示例

第二个示例中，我们使用多个 except 语句来处理多种异常类型。

• 如果引发 ZeroDivisionError，程序将打印 “You cannot divide a value with zero.”
• 其余异常将打印 “Something else went wrong.”

这样就可以编写在不崩溃的情况下同时处理多种异常的灵活代码。

注意：避免使用不带异常类型的裸 except: 子句——它会捕获所有内容，包括 KeyboardInterrupt 和 SystemExit，从而可能导致程序无法退出并隐藏无关的缺陷。务必只捕获您预期的特定异常，例如 except ZeroDivisionError:。

try:
   print(1/0)
        except ZeroDivisionError:
   print("You cannot divide a value with zero")
except:
   print("Something else went wrong")技术支持

You cannot divide a value with zero技术支持

加载文件示例

现在来看一个更实际的例子。

在下面的代码中，我们尝试读取 CSV 文件。当引发 FileNotFoundError 异常时，代码会打印该错误以及关于 data.csv 的附加提示。

没错，我们可以在不中断执行的情况下打印默认错误消息。

try:
   with open('data.csv') as file:
       read_data = file.read()
except FileNotFoundError as fnf_error:
   print(fnf_error)
   print("Explanation: We cannot load the 'data.csv' file")
技术支持

[Errno 2] No such file or directory: 'data.csv'
Explanation: We cannot load the 'data.csv' file技术支持

The try with else clause

我们已经学习了 try 和 except，接下来学习 else 语句。

当 try 语句未引发异常时，代码会进入 else 块。它是一种补救或回退选项，适用于您预期脚本某部分可能会产生异常的情况。通常用于简短的准备或校验环节，以避免掩盖某些错误。

注意：在 try-except 结构中，else 需要放在所有 except 语句之后。

简单示例

我们在 ZeroDivisionError 示例中加入 else。如您所见，当没有异常时，会执行 else 下的 print 函数并显示结果。

try:
   result = 1/3
except ZeroDivisionError as err:
   print(err)
else:
   print(f"Your answer is {result}")技术支持

Your answer is 0.3333333333333333技术支持

带 else 的 IndexError 示例

我们通过创建一个简单函数并在多种场景下测试来进一步学习。

find_nth_value() 函数以 x（列表）和 n（索引编号）为参数。我们使用了 try、except 和 else 来处理 IndexError 异常。

x = [5,8,9,13]

def find_nth_value(x,n):
    try:
        result = x[n]
    except IndexError as err:
        print(err)
    else:
        print("Your answer is ", result)技术支持

列表 x 含有四个值，我们将分别测试第 6 和第 2 个索引。

# Testing
find_nth_value(x,6)
find_nth_value(x,2)技术支持

• 当 n=6 时，引发 IndexError，我们看到了默认错误消息 “list index out of range”。
• 当 n=2 时，没有引发异常，函数打印了 else 语句下的结果。

list index out of range
Your answer is  9技术支持

Python 中的 finally 关键字

在 try-except 结构中，无论是否有异常，finally 关键字总会被执行。finally 块总是在 try、except 和 else 之后执行，不受是否引发或捕获异常的影响。它非常适合用于资源清理和对象关闭，尤其是关闭文件。

divide 函数用于处理 ZeroDivisionError 异常，并在没有异常时显示结果。无论结果如何，都会运行 finally，以绿色打印 “Code by DataCamp”。

def divide(x,y):
    try:
        result = x/y
    except ZeroDivisionError:
        print("Please change 'y' argument to non-zero value")
    except:
        print("Something went wrong")
    else:
        print(f"Your answer is {result}")
    finally:
        print("\033[92m Code by DataCamp\033[00m")
技术支持

第一次测试中，我们用 1 除以 0，会引发 ZeroDivisionError 并打印消息。可以看到，错误信息之后还有一行输出。

divide(1,0)技术支持

Please change 'y' argument to non-zero value
 Code by DataCamp技术支持

当输入有效时，会执行 else 和 finally 并显示结果。

divide(3,4)技术支持

Your answer is 0.75
 Code by DataCamp技术支持

如果第二个参数传入字符串而不是整数，会引发不同于 ZeroDivisionError 的异常，并显示不同的信息。

divide(1,'g')技术支持

Something went wrong
 Code by DataCamp技术支持

这三种场景有一个共同点：代码总会运行 finally 下的打印语句。

如果您是 Python 新手，并希望像专业程序员一样编码，可以尝试我们的 Python Programming 技能路径。您将学习高效编码、Python 函数、软件工程、单元测试与面向对象编程。

Python 中的嵌套异常处理

当我们希望程序按顺序处理多类异常时，需要使用嵌套异常处理。例如，可以在 else 语句下再添加一个 try-except 块。如果第一段代码未引发异常，就接着检查第二段代码。

修改 divide 函数

我们在前面的 divide 函数基础上修改，在 else 语句下添加了一个嵌套的 try-except 块。这样，如果没有 AttributeError，就进入 else，并检查新代码是否会引发 ZeroDivisionError。

def divide(x,y):
    
    try:
        value = 50
        x.append(value)
    
    except AttributeError as atr_err:
        print(atr_err)
        
    else:
        try:
            result = [i / y for i in x]
            print( result )
 except ZeroDivisionError:
            print("Please change 'y' argument to non-zero value")

    finally:
        print("\033[92m Code by DataCamp\033[00m")技术支持

第一种场景中，我们提供含四个值的列表 x 和分母 3。脚本会向列表添加 50，将列表中的每个值除以 3，并显示结果。

x = [40,65,70,87]
divide(x,3)技术支持

函数成功执行，未引发任何异常。

[13.333333333333334, 21.666666666666668, 23.333333333333332, 29.0, 16.666666666666668]
 Code by DataCamp技术支持

如果第一个参数传入整数而不是列表，会引发 AttributeError。

divide(4,3)技术支持

'int' object has no attribute 'append'
 Code by DataCamp技术支持

最后一种场景中，传入列表，但第二个参数为 0，在 else 语句下引发 ZeroDivisionError。

divide(x,0)技术支持

Please change 'y' argument to non-zero value
 Code by DataCamp技术支持

文件编辑示例

我们来看更贴近实际的例子：加载文件、写入文本并关闭文件。

file_editor() 函数将：

• 检查 open() 函数是否引发 FileNotFoundError。
• 如果外层未引发异常，则检查 write() 函数的异常。
• 无论如何，在打开文件后都会通过 finally 语句关闭文件。
• 如果外层 try 语句引发异常，将返回带有无效文件路径的错误消息。

def file_editor(path,text):
    try:
      data = open(path)

      try:
        data.write(text)

      except:
        print("Unable to write the data. Please add an append: 'a' or write: 'w' parameter to the open() function.")

      finally:
        data.close()

    except:
      print(f"{path} file is not found!!")技术支持

第一种场景中，我们提供文件路径与文本。

path = "data.txt"
text = "DataLab: Share your data analysis in a cloud-based environment--no installation required."

file_editor(path,text)技术支持

外层异常被引发。

data.txt file is not found!!技术支持

要解决“找不到文件”的异常，我们需要使用 Linux 的 echo 命令创建 data.txt 文件。

!echo "File by DataCamp" > "data.txt"技术支持

之后，重新运行 file_editor() 函数。

file_editor(path,text)技术支持

此次引发了内层异常，因为 write() 函数无法写入文本。

Unable to write the data. Please add an append: 'a' or write: 'w' parameter to the open() function.技术支持

要解决该问题，需要将第三行从 data = open(path) 改为 data = open(path, 'a')，这样即可向文件追加新文本。

再次运行函数后，文本已成功写入文件。

file_editor(path,text)技术支持

并不推荐使用嵌套异常处理，因为它会增加异常处理的复杂度；开发者通常使用多个 try-except 块来实现简单的顺序异常处理。

注意：您也可以在 try 或 except 下添加嵌套的 try-except 块，具体取决于您的需求。

在 Python 中抛出异常

除了捕获异常之外，您还可以使用 raise 关键字主动抛出异常。这对于执行业务规则或输入校验很有用，可以在问题进一步传导并导致更难调试的失败之前发出信号。

要抛出异常，需要使用 raise 关键字并跟随异常名称。

抛出 ValueError 示例

我们可以在 if/else 语句中直接使用 raise 抛出异常。

如下示例中，若值超过 1,000 则抛出 ValueError。我们把值改为 2,000，使 if 条件为 TRUE，并抛出带自定义消息的 ValueError。自定义错误消息有助于快速定位问题。

value = 2_000
if value > 1_000:   
    # raise the ValueError
    raise ValueError("Please add a value lower than 1,000")
else:
    print("Congratulations! You are the winner!!")技术支持

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)

----> 4     raise ValueError("Please add a value lower than 1,000")
      5 else:
      6     print("Congratulations! You are the winner!!")

ValueError: Please add a value lower than 1,000技术支持

抛出异常示例

只要条件满足，我们也可以抛出任意内置异常。在此示例中，我们抛出了一个通用 Exception 并携带错误消息。

if value > 1_000:   
    # raise the Exception
    raise Exception("Please add a value lower than 1,000")
else:
    print("Congratulations! You are the winner!!")技术支持

---------------------------------------------------------------------------
Exception                                 Traceback (most recent call last)
----> 3     raise Exception("Please add a value lower than 1,000")
      4 else:
      5     print("Congratulations! You are the winner!!")

Exception: Please add a value lower than 1,000技术支持

处理已抛出的异常示例

我们也可以自定义异常，并用 try-except 来处理。

在此示例中，我们把抛出 ValueError 的逻辑放在 try 语句下。

它如何工作？不是抛出异常并终止程序，而是显示我们提供的错误消息。

value = 2_000
try:
    if value > 1_000:
          
        # raise the ValueError
        raise ValueError("Please add a value lower than 1,000")
    else:
        print("Congratulations! You are the winner!!")
              
# if false then raise the value error
except ValueError as e:
        print(e)技术支持

这种异常处理有助于我们为 Python 未涵盖、但特定于您应用需求的错误做好准备。

Please add a value lower than 1,000技术支持

使用 raise ... from 进行异常链

除了单独抛出异常外，还可以使用 raise ... from 进行异常链。这样会保留原始异常作为上下文，使当一个错误引发另一个错误时，回溯信息更清晰。

try:
    open("config.json")
except FileNotFoundError as e:
    raise RuntimeError("App failed to start: config file missing") from e技术支持

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'config.json'

The above exception was the direct cause of the following exception:

RuntimeError: App failed to start: config file missing技术支持

其中 from e 会在新异常上设置 __cause__ 属性，使阅读回溯的人可以明确看到其触发原因。这在大型应用中尤为有用，因为异常会跨越多个代码层级。

Python 3.10 - 3.13 中异常处理的新变化

自本文最初发布以来，较新的 Python 版本（如 3.10 与 3.11）对异常处理引入了一些重要改进：

1. Python 3.10 的结构化模式匹配

Python 3.10 引入了结构化模式匹配，可在 match 语句中按错误类型匹配，从而更优雅地处理异常。对于需要处理多种异常类型、且希望可读性更强的场景尤其有用。例如：

try:
    result = 1 / 0
except Exception as e:
    match e:
        case ZeroDivisionError():
            print("You cannot divide by zero.")
        case NameError():
            print("Variable not defined.")
        case _:
            print("An unexpected error occurred.")
技术支持

2. 更精细的回溯定位（Python 3.11）

Python 3.11 的回溯现在能显示更精确的错误位置，使调试异常更容易。

在 Python 3.11 之前：

value = (1 + 2) * (3 / 0)技术支持

ZeroDivisionError: division by zero
技术支持

在 Python 3.11 中，回溯会精确标注引发异常的子表达式：

ZeroDivisionError: division by zero
       (1 + 2) * (3 / 0)
                      ^技术支持

3. 异常组与 except*（Python 3.11）

Python 3.11 引入异常组，可使用 except* 在单个代码块中处理多个异常。这在管理异步代码或可能同时出现多个异常的场景中很有用。例如：

try:
    raise ExceptionGroup("Multiple errors", [ValueError("Bad value"), TypeError("Bad type")])
except* ValueError as ve:
    print(f"Handling ValueError: {ve}")
except* TypeError as te:
    print(f"Handling TypeError: {te}")技术支持

4. 异常的 add_note 方法（Python 3.11）

异常对象现在具有 add_note() 方法，开发者可以为异常添加自定义说明，便于调试。例如：

try:
    raise ValueError("Invalid input")
except ValueError as e:
    e.add_note("This happened while processing user input.")
    e.add_note("Consider validating input before processing.")
    raise技术支持

ValueError: Invalid input
Notes:
- This happened while processing user input.
- Consider validating input before processing.技术支持

5. PEP 654：更好地处理嵌套异常

借助异常组，嵌套异常在复杂工作流（如多进程或异步任务）中更易调试与处理。

6. 改进的错误消息（Python 3.12）

Python 3.12 延续了让错误消息更具体且可操作的长期改进。例如，NameError 现在会建议作用域内拼写相近的变量，而常见类型上的属性错误也会给出更有针对性的提示：

# Python 3.12+
my_list = [1, 2, 3]
my_list.appendd(4)技术支持

AttributeError: 'list' object has no attribute 'appendd'. Did you mean: 'append'?技术支持

7. 彩色回溯（Python 3.13）

Python 3.13 在交互式解释器中默认引入彩色回溯。错误类型、行号和消息以不同颜色高亮，尤其在包含多个异常链的长回溯中，有助于更快定位问题。

结论

单元测试（unit testing）与异常处理是 Python 编程的核心组成部分，使您的代码具备生产可用性并尽可能避免错误。本文学习了 Python 中的异常与错误，以及如何处理它们；同时了解了更复杂的嵌套 try-except 结构，并可按需创建自定义异常块。

这些工具与机制很重要，但多数情况下，简单的 try 与 except 块就能完成主要工作：try 负责捕获代码引发的异常，except 负责处理这些异常。

如果您仍感困惑、尚不知从何入手，建议学习我们的 Introduction to Functions in Python 课程，以理解作用域、lambda 函数与错误处理。您也可以加入 Python Programmer 职业路径，系统提升技能，成为专业的 Python 开发者。