python的抛错函数,python函数常见问题

python运行错误怎么办？

一、python的错误处理：

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在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错以及出错的原因。

在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件的描述符（就是一个整数），出错时返回-1用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须大量的代码来判断是否出错：def foo():

r = somefunction() if r == (-1): return (-1) return rdef bar():

r = foo() if r == (-1): print("Error") else: pass一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）

所以，高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，python也不例外。try

让我们用一个例子来看看try的机制try: print("try....")

r = 10 / 0 print("result", r)except ZeroDivisionError as e: print("except:", e)finally: print("finally...")print("END....")

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行

而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块

执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。

上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：try....except: division by zerofinally...

END....从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print("result:", r)不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError因此被执行。

最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。

如果把除数0 变成2，则执行结果如下try....

result 5.0finally...

END....由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有则一定会被执行，当然finally也可以没有

你还可以猜测，错误应该有很多种类，日过发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。

没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：try: print("try.....")

r = 10 / int("a") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)finally: print("finally...")print("END...")

int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError

此外，如果没有错误发生，可以再except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句。try: print("try...")

r = 10 / int("2") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)else: print("No error!")finally: print("finally...")print("END")

python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException,

所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。

比如：try:

foo()except ValueError as e: print("ValueError")except UnicodeError as e: print("UnicodeError")

第二个except永远也捕获不到UnicodeError, 因为UnicodeError是ValueError的子类

如果有，也是被第一个except给捕获了。

python所有的错误都是BaseException类派生的。

所有常见的错误类型和继承关系看这里：

使用try...exccept捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main（）调用foo（）

foo（）调用bar（），结果bar（）出错了，这时，只要main（）捕获到了，就可以处理：def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:

bar("0") except Exception as e: print("Error:", e) finally: print("finally...")

也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获异常，只要在合适的层次去捕获就可以了。

这样一来，就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。

二、调用堆栈

如果错误没有被捕获，他就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main():

bar("0")

main()

执行结果为：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module

main()

File "C:/Python36/test.py", line 8, in main

bar("0")

File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar return foo(s) * 2

File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

出错并不可怕，可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。

我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。

错误第一行：

Traceback (most recent call last):

这告诉我们的是错误的跟踪信息。

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module main()

说明调用main（）出错了，在代码文件test.py中第10行，但是原因是第8行：

File"C:/Python36/test.py", line8, in main

bar("0")

调用bar("0")出错了，在代码文件test.py中第8行，但原因是第5行：

File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了，在test.py中第5行，但原因是第2行

File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

这时我们找到了源头，原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了，错误为ZeroDivisionError

三、记录错误

如果不捕获错误，自然可以让python解释器来打印出错误堆栈，但是程序也被结束了。

既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：import loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:

bar("0") except Exception as e:

logging.exception(e)

main()print("END")

输出结果为：

ERROR:root:division by zero

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 12, in main

bar("0")

File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar return foo(s) * 2

File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: division by zero

END

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

四、抛出错误

因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。

因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。

python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后用raise语句抛出一个错误的实例：class FooError(ValueError): passdef foo(s):

n = int(s) if n == 0: raise FooError("invalid value: %s" % s) return 10 / n

foo("0")

输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 10, in module

foo("0")

File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo raise FooError("invalid value: %s" % s)

FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。

如果可以选择python已有的内置错误类型（比如ValueError, TypeError）,尽量使用python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理方式：def foo(s):

n = int(s) if n == 0: raise ValueError("invalid value: %s" % s) return 10 / ndef bar(): try:

foo("0") except ValueError as e: print("ValieError") raisebar()

在bar（）函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个ValueError之后

又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗

其实，这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。

捕获错误目的只是记录一下，便于或许追踪。

但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。

好比一个员工处理不了一个问题时，就把问题一直往上抛，最终会抛给CEO去解决。

注意：raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。

此外，在except中raise一个Error，还可以改写错误类型try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError("do not input zero!")

输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Python36/test.py", line 4, in module raise ValueError("do not input zero!")

ValueError: do not input zero!只要是合理的转换逻辑就可以，但是，绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.

总结：

python内置的 try...except...finally 用来处理错误十分方便。

出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是关键的。

程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。

但是应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。

我执行一段python脚本报错了，怎么解决

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。

用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

复制代码代码如下:

def foo():

r = some_function()

if r==(-1):

return (-1)

# do something

return r

def bar():

r = foo()

if r==(-1):

print 'Error'

else:

pass

一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）。

所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。

try

让我们用一个例子来看看try的机制：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / 0

print 'result:', r

except ZeroDivisionError, e:

print 'except:', e

finally:

print 'finally...'

print 'END'

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。

上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：

复制代码代码如下:

try...

except: integer division or modulo by zero

finally...

END

从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print 'result:', r不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。

如果把除数0改成2，则执行结果如下：

复制代码代码如下:

try...

result: 5

finally...

END

由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）。

你还可以猜测，错误应该有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / int('a')

print 'result:', r

except ValueError, e:

print 'ValueError:', e

except ZeroDivisionError, e:

print 'ZeroDivisionError:', e

finally:

print 'finally...'

print 'END'

int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。

此外，如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / int('a')

print 'result:', r

except ValueError, e:

print 'ValueError:', e

except ZeroDivisionError, e:

print 'ZeroDivisionError:', e

else:

print 'no error!'

finally:

print 'finally...'

print 'END'

Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：

复制代码代码如下:

try:

foo()

except StandardError, e:

print 'StandardError'

except ValueError, e:

print 'ValueError'

第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。

Python所有的错误都是从BaseException类派生的

使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：

复制代码代码如下:

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

try:

bar('0')

except StandardError, e:

print 'Error!'

finally:

print 'finally...'

也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

调用堆栈

如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。来看看err.py：

复制代码代码如下:

# err.py:

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

bar('0')

main()

执行，结果如下：

复制代码代码如下:

$ python err.py

Traceback (most recent call last):

File "err.py", line 11, in module

main()

File "err.py", line 9, in main

bar('0')

File "err.py", line 6, in bar

return foo(s) * 2

File "err.py", line 3, in foo

return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：

错误信息第1行：

复制代码代码如下:

Traceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 11, in module

main()

调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 9, in main

bar('0')

调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 6, in bar

return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 3, in foo

return 10 / int(s)

原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：

复制代码代码如下:

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。

记录错误

如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：

复制代码代码如下:

# err.py

import logging

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

try:

bar('0')

except StandardError, e:

logging.exception(e)

main()

print 'END'

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：

复制代码代码如下:

$ python err.py

ERROR:root:integer division or modulo by zero

Traceback (most recent call last):

File "err.py", line 12, in main

bar('0')

File "err.py", line 8, in bar

return foo(s) * 2

File "err.py", line 5, in foo

return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

END

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

抛出错误

因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：

复制代码代码如下:

# err.py

class FooError(StandardError):

pass

def foo(s):

n = int(s)

if n==0:

raise FooError('invalid value: %s' % s)

return 10 / n

执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：

复制代码代码如下:

$ python err.py

Traceback (most recent call last):

...

__main__.FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理的方式：

复制代码代码如下:

# err.py

def foo(s):

n = int(s)

return 10 / n

def bar(s):

try:

return foo(s) * 2

except StandardError, e:

print 'Error!'

raise

def main():

bar('0')

main()

在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？

其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。

raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：

复制代码代码如下:

try:

10 / 0

except ZeroDivisionError:

raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。

小结

Python内置的try...except...finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。

程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。但是，应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。

Python哈希函数什么情况下抛出异常

抛出异常是停止运行这个函数中的代码。

哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。哈希算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。

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python的抛错函数,python函数常见问题

python运行错误怎么办？

我执行一段python脚本报错了，怎么解决

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