Python异常处理机制、调试、测试

类似于Java的try..catch..finally

Java的为try_except_finally

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

try执行一段可能会发送异常的代码，如果有异常情况发送 走except , 如果没有则不走，最后不管代码有没有发送异常，都会执行finally里的代码

异常错误存在父子类问题，如果父类处理了，子类则不会再接收处理

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调试

1、打印print

最简单的就是print 把数据打印出来再去找错误原因

问题在于会在代码中出现很多打印语句

2、断言assert

 assert n != 0, 'n is zero!'

assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。

如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: n is zero!

注：

程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：

关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero

3、logging

logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

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

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$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

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