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SICP Python 描述 3.4 異常

pkhope / 1202人閱讀

摘要：的最常見的作用是構(gòu)造異常實例并拋出它。子句組只在執(zhí)行過程中的異常產(chǎn)生時執(zhí)行。每個子句指定了需要處理的異常的特定類。將強制轉(zhuǎn)為字符串會得到由返回的人類可讀的字符串。

3.4 異常 
來源：3.4   Exceptions


譯者：飛龍


協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0

程序員必須總是留意程序中可能出現(xiàn)的錯誤。例子數(shù)不勝數(shù)：一個函數(shù)可能不會收到它預(yù)期的信息，必需的資源可能會丟失，或者網(wǎng)絡(luò)上的連接可能丟失。在設(shè)計系統(tǒng)時，程序員必須預(yù)料到可能產(chǎn)生的異常情況并且采取適當(dāng)?shù)卮胧﹣硖幚硭鼈儭?/p>

處理程序中的錯誤沒有單一的正確方式。為提供一些持久性服務(wù)而設(shè)計的程序，例如 Web 服務(wù)器 應(yīng)該對錯誤健壯，將它們記錄到日志中為之后考慮，而且在盡可能長的時間內(nèi)繼續(xù)接受新的請求。另一方面，Python 解釋器通過立即終止以及打印錯誤信息來處理錯誤，便于程序員在錯誤發(fā)生時處理它。在任何情況下，程序員必須決定程序如何對異常條件做出反應(yīng)。

異常是這一節(jié)的話題，它為程序的錯誤處理提供了通用的機制。產(chǎn)生異常是一種技巧，終止程序正常執(zhí)行流，發(fā)射異常情況產(chǎn)生的信號，并直接返回到用于響應(yīng)異常情況的程序的封閉部分。Python 解釋器每次在檢測到語句或表達式錯誤時拋出異常。用戶也可以使用raise或assert語句來拋出異常。

拋出異常。異常是一個對象實例，它的類直接或間接繼承自BaseException類。第一章引入的assert語句產(chǎn)生AssertionError類的異常。通常，異常實例可以使用raise語句來拋出。raise語句的通用形式在 Python 文檔中描述。raise的最常見的作用是構(gòu)造異常實例并拋出它。

>>> raise Exception("An error occurred")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
Exception: an error occurred

當(dāng)異常產(chǎn)生時，當(dāng)前代碼塊的語句不會繼續(xù)執(zhí)行。除非異常被解決了（下面會描述），解釋器會直接返回到“讀取-求值-打印”交互式循環(huán)中，或者在 Python 以文件參數(shù)啟動的情況下會完全終止。此外，解釋器會打印?；厮?，它是結(jié)構(gòu)化的文本塊，描述了執(zhí)行分支中的一系列嵌套的活動函數(shù)，它們是異常產(chǎn)生的位置。在上面的例子中，文件名稱表示異常由用戶在交互式會話中產(chǎn)生，而不是文件中的代碼。

處理異常。異常可以使用封閉的try語句來處理。try語句由多個子句組成，第一個子句以try開始，剩下的以except開始。

try:
    
except  as :
    
...

當(dāng)try語句執(zhí)行時，總是會立即執(zhí)行。except子句組只在執(zhí)行過程中的異常產(chǎn)生時執(zhí)行。每個except子句指定了需要處理的異常的特定類。例如，如果是AssertionError，那么任何繼承自AssertionError的類實例都會被處理，標(biāo)識符 綁定到所產(chǎn)生的異常對象上，但是這個綁定在之外并不有效。

例如，我們可以使用try語句來處理異常，在異常發(fā)生時將x綁定為0。

>>> try:
        x = 1/0
    except ZeroDivisionError as e:
        print("handling a", type(e))
        x = 0
handling a 
>>> x
0

try語句能夠處理產(chǎn)生在函數(shù)體中的異常，函數(shù)在中調(diào)用。當(dāng)異常產(chǎn)生時，控制流會直接跳到最近的try語句的能夠處理該異常類型的的主體中。

>>> def invert(x):
        result = 1/x  # Raises a ZeroDivisionError if x is 0
        print("Never printed if x is 0")
        return result
>>> def invert_safe(x):
        try:
            return invert(x)
        except ZeroDivisionError as e:
            return str(e)
>>> invert_safe(2)
Never printed if x is 0
0.5
>>> invert_safe(0)
"division by zero"

這個例子表明，invert中的print表達式永遠不會求值，反之，控制流跳到了handler中的except子句組中。將ZeroDivisionError e強制轉(zhuǎn)為字符串會得到由handler: "division by zero"返回的人類可讀的字符串。

3.4.1 異常對象

異常對象本身就帶有屬性，例如在assert語句中的錯誤信息，以及有關(guān)異常產(chǎn)生處的信息。用戶定義的異常類可以攜帶額外的屬性。

在第一章中，我們實現(xiàn)了牛頓法來尋找任何函數(shù)的零點。下面的例子定義了一個異常類，無論何時ValueError出現(xiàn)，它都返回迭代改進過程中所發(fā)現(xiàn)的最佳猜測值。數(shù)學(xué)錯誤（ValueError的一種）在sqrt在負數(shù)上調(diào)用時產(chǎn)生。這個異常由拋出IterImproveError處理，它將牛頓迭代法的最新猜測值儲存為參數(shù)。

首先，我們定義了新的類，繼承自Exception。

>>> class IterImproveError(Exception):
        def __init__(self, last_guess):
            self.last_guess = last_guess

下面，我們定義了IterImprove，我們的通用迭代改進算法的一個版本。這個版本通過拋出IterImproveError異常，儲存最新的猜測值來處理任何ValueError。像之前一樣，iter_improve接受兩個函數(shù)作為參數(shù)，每個函數(shù)都接受單一的數(shù)值參數(shù)。update函數(shù)返回新的猜測值，而done函數(shù)返回布爾值，表明改進是否收斂到了正確的值。

>>> def iter_improve(update, done, guess=1, max_updates=1000):
        k = 0
        try:
            while not done(guess) and k < max_updates:
                guess = update(guess)
                k = k + 1
            return guess
        except ValueError:
            raise IterImproveError(guess)

最后，我們定義了find_root，它返回iter_improve的結(jié)果。iter_improve應(yīng)用于由newton_update返回的牛頓更新函數(shù)。newton_update定義在第一章，在這個例子中無需任何改變。find_root的這個版本通過返回它的最后一個猜測之來處理IterImproveError。

>>> def find_root(f, guess=1):
        def done(x):
            return f(x) == 0
        try:
            return iter_improve(newton_update(f), done, guess)
        except IterImproveError as e:
            return e.last_guess

考慮使用find_root來尋找2 * x ** 2 + sqrt(x)的零點。這個函數(shù)的一個零點是0，但是在任何負數(shù)上求解它會產(chǎn)生ValueError。我們第一章的牛頓法實現(xiàn)會產(chǎn)生異常，并且不能返回任何零點的猜測值。我們的修訂版實現(xiàn)在錯誤之前返回了最新的猜測值。

>>> from math import sqrt
>>> find_root(lambda x: 2*x*x + sqrt(x))
-0.030211203830201594

雖然這個近似值仍舊距離正確的答案0很遠，一些應(yīng)用更傾向于這個近似值而不是ValueError。

異常是另一個技巧，幫助我們將程序細節(jié)劃分為模塊化的部分。在這個例子中，Python 的異常機制允許我們分離迭代改進的邏輯，它在try子句組中沒有發(fā)生改變，以及錯誤處理的邏輯，它出現(xiàn)在except子句中。我們也會發(fā)現(xiàn)，異常在使用 Python 實現(xiàn)解釋器時是個非常實用的特性。

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