深入理解Python中的try-except语句,避免代码崩溃的噩梦

简介: 深入理解Python中的try-except语句,避免代码崩溃的噩梦

不管是开发Python、Java、JavaScript程序,还是写C++、PHP、GO、Ruby代码。都离不开try ... except异常处理。至于为什么,一切为了程序/产品/项目的稳定运行。如果一个程序项目或者说小一点一个文件中没有一个try-except处理,那么这个程序是有漏洞的、是不稳定的,很容易就会崩溃的。


而我们经常在代码开发时,特别是框架项目开发时,多个模块(文件)是会存在调用的情况,有单向的,也有双向的。而在此时如果程序发生异常,try-except只会基于当前位置进行信息打印(我说的是Except as e),很难去定位到模块调用,也就是源头文件的位置。今天分享的内容就是如何定位源头文件及行数。

Python try-except例子:


在这个例子中,我们将除法运算代码封装到了一个名为divide的函数中。函数的第一个参数a表示被除数,第二个参数b表示除数。在函数体中,我们使用try except语句对除以0的异常进行了处理。如果程序没有遇到ZeroDivisionError异常,那么函数将成功计算结果并返回。如果程序遇到ZeroDivisionError异常,我们将输出具体的错误信息并返回None。

def divide(a, b):
    try:
        c = a / b
        return c
    except ZeroDivisionError as e:
        print(e)
        return None
# 调用函数进行除法运算
result = divide(10, 0)
print(result)

输出结果:

Divide by zero error

定位源头文件(报错源)


大多时候我们在大工程或者复杂程序里,仅仅打印e只能简单的显示出程序出错的信息,有时我们仅仅根据这个信息很难定位,错误究竟发生在哪一个文件、哪一行代码,这时候比较笨的调试方法就是去掉try-except再跑一次让程序崩溃显示出具体的信息。


而比较快速便捷的定位错误信息就是定位到发生错误具体的行和文件,其实我们可以利用错误对象e,它其实是有相关的属性可调用的。

def divide(a, b):
    try:
        c = a / b
        return c
    except ZeroDivisionError as e:
        # 通过e的属性打印具体文件名称和行号
        print(f"Error Occurred At, 
              f"File: {e.__traceback__.tb_frame.f_code.co_filename}, "
              f"Line: {e.__traceback__.tb_lineno}")
        print("Divide by zero error")
        return None
# 调用函数进行除法运算
result = divide(10, 0)
print(result)

输出结果:

Error Occurred At, File: 文件路径, Line: 错误行号
Divide by zero error
None

或者还可以借助内置模块traceback实现

import traceback
import sys
def divide(a, b):
    try:
        c = a / b
        return c
    except ZeroDivisionError as e:
        # 借助traceback实现 
        tb_list = traceback.extract_tb(sys.exc_info()[2])
        filename, line_no, func_name, code_str = tb_list[-1]
        print(f"Error Occurred At, 
              f"File: {filename}, "
              f"Line: {line_no}")
        print("Divide by zero error")
        return None
# 调用函数进行除法运算
result = divide(10, 0)
print(result)

进阶用法


这个时候还会有一些问题,就是源头报错文件是一个三方库或者内置库,比如文件位置是python环境site-packages中,那我们打印出来并没有太大的用处,我们想打印的是我们自己写的代码报错位置,而不是内置模块或安装的第三方模块报错的位置信息,只有找到自定义代码位置,才好进行优化修正。

可以使用traceback.extract_stack()替换traceback.extract_tb(),以排除第三方库的源代码位置。

import traceback
import sys
def divide(a, b):
    try:
        c = a / b
        return c
    except ZeroDivisionError as e:
        # 借助traceback实现 
        tb_list = traceback.extract_stack()[:-1]  # 最后一项是当前调用的位置,而不是异常发生的位置
        filename, line_no, func_name, code_str = tb_list[-1]
        print(f"Error Occurred At, 
              f"File: {filename}, "
              f"Line: {line_no}")
        print("Divide by zero error")
        return None
# 调用函数进行除法运算
result = divide(10, 0)
print(result)

使用traceback.extract_stack()方法获取异常发生的完整堆栈信息。然后,使用list slicing来去掉最后一个元素,因为这个元素代表当前调用的位置,而不是异常发生的位置。最后一个元素通常是包含你的调用代码的位置,所以你不想把它包含进来。然后,从可用的堆栈信息中提取最后一个源代码文件名、行号、函数名和代码行来确定异常发生的位置。


这个方法不会包含第三方库的源代码位置,并且只会提取与你的代码相关的源代码位置。


还可以使用Python标准库中的inspect模块的currentframe()函数来获取当前帧。然后,你可以使用traceback.extract_stack()方法来提取堆栈信息,然后使用堆栈信息来逐步比较源文件路径,以找到与当前工程相关的源文件路径。

import os
import inspect
import traceback
def get_project_traceback():
    # 获取当前帧
    frame = inspect.currentframe()
    # 提取堆栈信息(前两个元素是filter和get_project_traceback函数本身的位置)
    tb_list = traceback.extract_stack(frame)[2:]
    # 找到与当前工程相关的源文件路径
    for filename, line_no, func_name, code_str in reversed(tb_list):
        if os.getcwd() in filename:
            return filename, line_no, func_name, code_str
    # 如果都没有找到,则返回最后一个源文件
    filename, line_no, func_name, code_str = tb_list[-1]
    return filename, line_no, func_name, code_str
def divide(a, b):
    try:
        c = a / b
        return c
    except ZeroDivisionError as e:
        filename, line_no, func_name, code_str = get_project_traceback()
        print(f"Error Occurred At, 
              f"File: {filename}, "
              f"Line: {line_no}")
        print("Divide by zero error")
        return None
# 调用函数进行除法运算
result = divide(10, 0)
print(result)

上述代码中,get_project_traceback函数首先使用inspect.currentframe()函数获取当前帧,然后使用traceback.extract_stack(frame)方法提取堆栈信息,前两个元素是filter和get_project_traceback函数本身的位置,所以从第3个元素开始获取。接着,函数使用os.getcwd()来获取当前工程的路径,并逐个比较每个源文件路径,找到与当前工程相关的源文件路径。如果都没有找到,则返回最后一个源文件。


在主代码块中,通过调用get_project_traceback函数来获取与当前工程相关的堆栈信息。当一个异常发生时,该代码段将获取该异常的信息并使用get_project_traceback函数来打印与当前工程相关的堆栈信息。

相关文章
|
4天前
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
6天前
|
SQL JavaScript 前端开发
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
根据《用Java、Python来开发Hive应用》一文,建立了使用Python、来开发Hive应用的方法,产生的代码如下
22 6
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
|
2天前
|
设计模式 开发框架 缓存
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【9月更文挑战第16天】在Python的世界里,装饰器宛如一位巧手魔术师,轻轻一挥魔杖,便能让我们的函数和类焕发新生。本文将带你领略装饰器的魔力,从基础概念到实战应用,一步步解锁装饰器的强大潜能。让我们一起踏上这段奇妙的旅程,探索如何用装饰器简化代码,增强功能。
|
8天前
|
设计模式 缓存 开发者
Python中的装饰器:简化代码,提高可读性
【9月更文挑战第10天】在Python编程的世界中,装饰器是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原函数代码的情况下增加额外的功能。本文将通过简单易懂的语言和生动的例子,带你了解装饰器的概念、使用方法及其在实际开发中的应用价值。我们将一起探索如何利用装饰器来简化代码结构,提升代码的可读性和可维护性,让你的编程之旅更加顺畅。
|
4天前
|
XML 数据格式 Python
Python技巧:将HTML实体代码转换为文本的方法
在选择方法时,考虑到实际的应用场景和需求是很重要的。通常,使用标准库的 `html`模块就足以满足大多数基本需求。对于复杂的HTML文档处理,则可能需要 `BeautifulSoup`。而在特殊场合,或者为了最大限度的控制和定制化,可以考虑正则表达式。
21 12
|
4天前
|
测试技术 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【9月更文挑战第14天】在编程世界中,我们总是寻找使代码更简洁、更强大的方法。Python的装饰器正是这样一项工具,它允许我们在不修改原有函数代码的情况下,增加额外的功能。本文将通过实际示例,引导你理解装饰器的基本概念,展示如何创建和应用它们,以及如何利用装饰器简化日常编程任务。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和技巧,让你的代码更加高效和优雅。
21 12
|
5天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【9月更文挑战第13天】本文深入探讨了Python中一个强大而常被误解的特性——装饰器。我们将从基础概念入手,逐步揭示其背后的原理,并通过实际示例展示如何利用装饰器来简化代码和扩展函数功能。文章不仅为初学者提供了清晰的入门指南,还为有经验的开发者展示了高级用法,旨在帮助读者更好地理解和运用装饰器,以提升编码效率和程序的可维护性。
24 10
|
2天前
|
测试技术 Python
Python中的装饰器:简化代码的魔法
【9月更文挑战第16天】在Python编程的世界里,装饰器就像是一把瑞士军刀,它们为函数和类赋予了额外的超能力。本文将带你探索装饰器的秘密,了解如何利用这一工具来简化代码、增强可读性并提升效率。从基础概念到实际案例,我们将一步步揭示装饰器的神秘面纱,让你的代码更加优雅和强大。
|
2天前
|
设计模式 缓存 开发者
探索Python中的装饰器:提升代码复用性的利器
本文深入探讨了Python中强大的装饰器功能,揭示了其如何通过元编程和闭包等技术手段,优雅地实现代码的复用与扩展。从基本概念到高级应用,我们将一步步揭开装饰器背后的奥秘,并通过实例展示其在实际项目开发中的巨大价值。无论是想要简化函数调用流程、增强函数功能,还是实现AOP(面向切面编程),掌握装饰器都是每位Python开发者必备的技能。
|
7天前
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
安全升级!Python AES加密实战,为你的代码加上一层神秘保护罩
【9月更文挑战第12天】在软件开发中,数据安全至关重要。本文将深入探讨如何使用Python中的AES加密技术保护代码免受非法访问和篡改。AES(高级加密标准)因其高效性和灵活性,已成为全球最广泛使用的对称加密算法之一。通过实战演练,我们将展示如何利用pycryptodome库实现AES加密,包括生成密钥、初始化向量(IV)、加密和解密文本数据等步骤。此外,还将介绍密钥管理和IV随机性等安全注意事项。通过本文的学习,你将掌握使用AES加密保护敏感数据的方法,为代码增添坚实的安全屏障。
23 8