python基礎之錯誤、調試（異常處理）

在程序運行過程中，總會遇到各種各樣的錯誤。

有的錯誤是程序編寫有問題造成的，比如本來應該輸出整數結果輸出了字符串，這種錯誤我們通常稱之為bug，bug是必須修復的。

有的錯誤是用戶輸入造成的，比如讓用戶輸入email地址，結果得到一個空字符串，這種錯誤可以通過檢查用戶輸入來做相應的處理。

還有一類錯誤是完全無法在程序運行過程中預測的，比如寫入文件的時候，磁盤滿了，寫不進去了，或者從網絡抓取數據，網絡突然斷掉了。這類錯誤也稱為異常，在程序中通常是必須處理的，否則，程序會因為各種問題終止並退出。

Python內置了一套異常處理機制，來幫助我們進行錯誤處理。

此外，我們也需要跟蹤程序的執行，查看變量的值是否正確，這個過程稱為調試。Python的pdb可以讓我們以單步方式執行代碼。

最后，編寫測試也很重要。有了良好的測試，就可以在程序修改后反復運行，確保程序輸出符合我們編寫的測試。

一、錯誤處理

1、語法錯誤

python的語法錯誤或者稱之為解析錯：SyntaxError: invalid syntax

2、異常

python程序的語法是正確的，但在運行期間檢測到的錯誤稱為異常，大多數的異常都不會被程序處理，都以錯誤信息的形式展現出來；常見的類型有： ZeroDivisionError，NameError 和 TypeError。

異常處理：
AttributeError 試圖訪問一個對象沒有的樹形，比如foo.x，但是foo沒有屬性x
IOError 輸入/輸出異常；基本上是無法打開文件
ImportError 無法引入模塊或包；基本上是路徑問題或名稱錯誤
IndentationError 語法錯誤（的子類） ；代碼沒有正確對齊
IndexError 下標索引超出序列邊界，比如當x只有三個元素，卻試圖訪問x[5]
KeyError 試圖訪問字典里不存在的鍵
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一個還未被賦予對象的變量
SyntaxError Python代碼非法，代碼不能編譯(個人認為這是語法錯誤，寫錯了）
TypeError 傳入對象類型與要求的不符合
UnboundLocalError 試圖訪問一個還未被設置的局部變量，基本上是由於另有一個同名的全局變量，
導致你以為正在訪問它
ValueError 傳入一個調用者不期望的值，即使值的類型是正確的

3、異常處理

高級語言通常都內置了一套try...except...finally...的錯誤處理機制，python也不例外。

異常處理的三種方式：
try:
    print(a)
except:
    print('Error')
#try...except...
try:
    print(a)
except TypeError as e:
    print(e)
except NameError as e:
    print(e)
#try...except NAME_ERROR as E
try:
    print(a)
except NameError as e:
    print(e)
except:
    print('Error')
finally:
    print('hello')  
#finally下的是，不管程序是否錯誤都執行的代碼塊

try:
    # 主代碼塊
    pass
except KeyError,e:
    # 異常時，執行該塊
    pass
else:
    # 主代碼塊執行完，執行該塊
    pass
finally:
    # 無論異常與否，最終執行該塊
    pass

try語句按照如下方式工作；

• 首先，執行try子句（在關鍵字try和關鍵字except之間的語句）
• 如果沒有異常發生，忽略except子句，try子句執行后結束。
• 如果在執行try子句的過程中發生了異常，那么try子句余下的部分將被忽略。如果異常的類型和 except 之后的名稱相符，那么對應的except子句將被執行。最后執行 try 語句之后的代碼。
• 如果一個異常沒有與任何的except匹配，那么這個異常將會傳遞給上層的try中。

一個 try 語句可能包含多個except子句，分別來處理不同的特定的異常。最多只有一個分支會被執行。

處理程序將只針對對應的try子句中的異常進行處理，而不是其他的 try 的處理程序中的異常。

一個except子句可以同時處理多個異常，這些異常將被放在一個括號里成為一個元組，例如:

except (RuntimeError, TypeError, NameError):
        pass

最后一個except子句可以忽略異常的名稱，它將被當作通配符使用。

try except 語句還有一個可選的else子句，如果使用這個子句，那么必須放在所有的except子句之后。這個子句將在try子句沒有發生任何異常的時候執行。

try:
    a = 1
    print(a)
except NameError as e:
    print(e)
except:
    print('Error')
else:
    print('hello')  #else里的代碼塊是在try內的代碼沒有發生錯誤的時候才執行
finally:
    print('world')  #finally里的代碼塊是不管try里的代碼是否正確都執行

使用 else 子句比把所有的語句都放在 try 子句里面要好，這樣可以避免一些意想不到的、而except又沒有捕獲的異常。

4、記錄錯誤

如果不捕獲錯誤，自然可以讓Python解釋器來打印出錯誤堆棧，但程序也被結束了。既然我們能捕獲錯誤，就可以把錯誤堆棧打印出來，然后分析錯誤原因，同時，讓程序繼續執行下去。

Python內置的logging模塊可以非常容易地記錄錯誤信息：

import logging
def foo(s):
    return 10 / int(s)
def bar(s):
    return foo(s) * 2
def main():
    try:
        res = bar('0')
        print(res)
    except Exception as e:
        # print(e)
        logging.exception(e)    #記錄錯誤信息
main()
print('END')

同樣是出錯，但程序打印完錯誤信息后會繼續執行，並正常退出。

5、拋出錯誤

因為錯誤是class，捕獲一個錯誤就是捕獲到該class的一個實例。因此，錯誤並不是憑空產生的，而是有意創建並拋出的。Python的內置函數會拋出很多類型的錯誤，我們自己編寫的函數也可以拋出錯誤。只有在必要的時候才定義我們自己的錯誤類型。

捕獲錯誤的目的只是記錄一下，便於后續追蹤。可以通過raise語句來實現：

try:
    print(a)
except NameError as e:
    print(e)
    raise

raise語句如果不帶參數，就會把當前錯誤原樣拋出。此外，在except中raise一個Error還可以把一種類型的錯誤轉化成另一種類型，只要是合理的轉換邏輯就可以。

二、調試

程序能一次寫完並正常運行的概率很小，基本不超過1%。總會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單，看看錯誤信息就知道，有的bug很復雜，我們需要知道出錯時，哪些變量的值是正確的，哪些變量的值是錯誤的，因此，需要一整套調試程序的手段來修復bug。

1、簡單直接、粗暴有效的就是用print()把可能有問題的變量打印出來看看

def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>n = %d' % n)
    return 10 / n
def main():
    foo('0')
main()

用print()最大的壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是print()，運行結果中會包含很多垃圾信息。

2、斷言

凡是用print()來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代：

def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0,'s is zero'
    return 10 / n
def main():
    foo('0')
main()

assert的意思是，表達式 n != 0應該是True，否則，根據程序運行的邏輯，后面的代碼肯定會出錯；如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError

啟動python解釋器時可以用-O參數來關閉assert，注意，“-O”時英文字母大寫的O；關閉后，我們可以把所有的assert語句當成pass來看。

3、logging

把print()替換為logging是第三種方式，和assert比，logging不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件：

import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' %n)
print(10 / n)

logging允許你指定記錄信息的級別，有debug，info，warning，error等幾個級別，當我們指定level=INFO時，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。這樣一來，我們就可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最后統一控制輸出哪個級別的信息。
logging的另一個好處是通過簡單的配置，一條語句可以同時輸出到不同的地方，比如console和文件。

4、pdb

啟動python的調試器pdb，讓程序以單步方式運行，可以隨時查看運行狀態。（-m pdb）

輸入命令1來查看代碼

輸入命令n可以單步執行代碼

輸入命令p+變量名來查看變量

輸入命令q結束調試，退出程序

5、pdb.set_trace()

這個方法也是用pdb，但是不需要單步執行，我們只需要import pdb，然后，在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace()，就可以設置一個斷點

import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace()     #程序運行到這里會暫停進入調試模式
print(10 / n)

運行代碼，程序會自動在pdb.set_trace()暫停並進入pdb調試環境，可以用命令p查看變量，或者用命令c繼續運行

6、IDE [集成開發環境（integrated development environment）]

如果要比較爽地設置斷點、單步執行，就需要一個支持調試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有：
Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安裝Python插件。
PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/
另外，Eclipse加上pydev插件也可以調試Python程序。