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Python 基础（十八）：异常处理

news 2025/7/21 1:31:10

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文章目录

一、异常是什么？
二、异常处理的基本语法
三、捕获特定的异常类型
四、finally语句
五、自定义异常
六、assert语句
七、Python内置异常
八、总结
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大家好，我是水滴~~

Python是一种易学易用的编程语言，但即使是经验丰富的开发人员也会偶尔遇到错误和异常。在这篇教程中，我们将深入讨论Python中的异常处理。

一、异常是什么？

在Python中，当发生错误或意外情况时，会引发异常。异常是Python中的一种错误处理机制，它允许程序员捕获和处理错误，以避免程序崩溃。

Python中的异常通常是由错误的语法或运行时错误引起的，例如：

语法错误（Syntax Error）：在编写代码时，违反了Python语法规则。
运行时错误（Runtime Error）：这是在程序运行时发生的错误，例如尝试使用未定义的变量或调用不存在的函数等。

二、异常处理的基本语法

在Python中，我们可以使用try和except语句来捕获和处理异常。try语句用于包含可能引发异常的代码块，而except语句用于定义处理异常的代码块。

以下是try和except语句的基本语法：

try:# 可能引发异常的代码
except:# 处理异常的代码

在上面的代码中，当try语句块中的代码引发异常时，控制将转移到except语句块中的代码，以处理异常。

三、捕获特定的异常类型

在实际编程中，我们通常只想捕获特定的异常类型。这可以通过指定一个或多个异常类型来实现。

以下是一个示例，演示如何捕获指定的异常类型：

try:# 可能引发异常的代码x = 10 / 0
except ZeroDivisionError:# 处理除以零的异常print("除以零错误")
except:# 处理所有其他异常print("发生了一个错误")

在上面的示例中，我们使用了两个except语句。第一个except语句捕获ZeroDivisionError异常，这是由于除以零引起的异常。第二个except语句用于处理所有其他异常。

四、finally语句

在Python中，还有一个finally语句，它用于定义在try语句块完成后始终要执行的代码块。无论try语句块是否引发异常，finally语句块都将被执行。

以下是一个使用finally语句的示例：

try:# 可能引发异常的代码f = open("myfile.txt", "r")data = f.read()print(data)
except:# 处理异常print("无法读取文件")
finally:# 关闭文件f.close()

在上面的示例中，我们尝试打开一个名为“myfile.txt”的文件，并读取其中的数据。如果出现任何异常，我们将打印“无法读取文件”。无论是否出现异常，我们都将使用finally语句块关闭文件。

五、自定义异常

除了Python内置的异常类之外，我们还可以定义自己的异常类。这可以通过创建一个新的异常类来实现。为了创建一个新的异常类，我们必须继承Python内置的Exception类或其子类，并定义自己的异常消息。

以下是一个示例，演示如何定义自己的异常类：

class CustomError(Exception):def __init__(self, message):self.message = message

在上面的示例中，我们创建了一个名为CustomError的自定义异常类，它继承自Python内置的Exception类。我们定义了一个构造函数，它接受一个消息参数，并将其存储为异常消息。

我们可以在程序中使用raise语句来引发自定义异常：

try:# 可能引发异常的代码x = int(input("请输入一个正整数："))if x <= 0:raise CustomError("输入必须是正整数")
except CustomError as e:# 处理自定义异常print(e)
except:# 处理所有其他异常print("发生了一个错误")

在上面的示例中，我们要求用户输入一个正整数。如果输入的值小于或等于0，我们将引发自定义异常CustomError，并在except语句块中处理它。

六、assert语句

在Python中，还有一种异常处理技术是使用assert语句。assert语句用于检查某些条件是否为真，并在条件不满足时引发一个异常。assert语句的基本语法如下：

assert <condition>, <error message>

在上面的代码中，<condition>是一个布尔表达式，如果为False，则会引发一个异常。<error message>是一个可选的错误消息，用于描述何时发生了异常。

以下是一个使用assert语句的示例：

x = 10
assert x == 5, "x的值应该是5"

在上面的示例中，我们使用assert语句检查变量x的值是否等于5。由于x的值是10，不等于5，因此将引发一个异常，并输出错误消息“x的值应该是5”。

七、Python内置异常

以下是Python 3.10版本中所有内置异常类型及其含义的分层次列表：

BaseException：所有内置异常的基类
- SystemExit：程序退出时引发的异常
- KeyboardInterrupt：用户中断程序时引发的异常
- GeneratorExit：生成器函数被关闭时引发的异常
- Exception：大多数内置异常的基类
  - StopIteration：用于迭代器的异常，表示迭代完成
  - StopAsyncIteration：用于异步迭代器的异常，表示迭代完成
  - ArithmeticError：所有算术异常的基类
    - FloatingPointError：浮点数运算异常
    - OverflowError：数值运算结果太大而无法表示
    - ZeroDivisionError：除数为零
  - AssertionError：断言语句（assert）失败
  - AttributeError：访问对象不存在的属性
  - BufferError：缓冲区操作失败
  - EOFError：没有读取到数据
  - ImportError：无法导入模块或模块不存在
    - ModuleNotFoundError：无法找到模块
  - LookupError：无法找到值的基类
    - IndexError：索引超出序列范围
    - KeyError：字典中不存在键
  - MemoryError：内存耗尽
  - NameError：名称未声明或不存在
    - UnboundLocalError：尝试访问未初始化的本地变量
  - OSError：由操作系统引起的异常
    - BlockingIOError：I/O操作无法立即完成
    - FileExistsError：文件已存在
    - FileNotFoundError：文件或目录不存在
    - InterruptedError：系统调用被中断
    - IsADirectoryError：尝试对目录进行文件操作
    - NotADirectoryError：尝试对非目录进行目录操作
    - PermissionError：没有适当的权限
    - ProcessLookupError：指定的进程不存在
    - TimeoutError：操作超时
  - ReferenceError：弱引用（weak reference）操作失败
  - RuntimeError：通用运行时异常的基类
    - NotImplementedError：尚未实现的方法
    - RecursionError：递归调用层数过多
  - SyntaxError：语法错误
    - IndentationError：缩进错误
  - SystemError：解释器内部错误
  - TypeError：类型不匹配
  - ValueError：值不符合预期
    - UnicodeError：Unicode相关的错误
  - Warning：警告的基类
    - DeprecationWarning：过时警告
    - PendingDeprecationWarning：即将过时警告
    - RuntimeWarning：运行时警告
    - SyntaxWarning：语法警告
    - UserWarning：用户自定义警告
    - FutureWarning：未来可能会改变的警告
    - ImportWarning：导入模块时的警告
    - UnicodeWarning：Unicode相关的警告
    - BytesWarning：bytes和bytearray相关的警告

请注意，Python的不同版本可能会有所不同。上面的列表只是Python 3.10版本中内置异常类型的一个示例，其他版本可能会有所不同。

八、总结

在Python中，异常处理是一种强大的机制，可用于捕获和处理错误。我们可以使用try和except语句来捕获异常，并在出现异常时执行特定的代码块。我们还可以使用finally语句在try语句块完成后执行一些代码。如果我们想捕获特定类型的异常，我们可以使用多个except语句，并指定每个异常类型。我们还可以定义自己的异常类，并使用raise语句引发自定义异常。最后，我们还可以使用assert语句检查条件，并在条件不满足时引发异常。通过使用这些异常处理技术，我们可以编写更健壮、可维护和可靠的Python代码。

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