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Python错误的处理方法
脚本专栏 2024/11/20 佚名
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异常的捕获与处理

什么是错误

简而言之：还没运行，在语法解析的时候，就发现语法存在问题，这个时候就是错误。

什么是异常

简而言之：代码写好之后，无明显语法错误（这个时候，编辑器不知道有错，语法解析时也不知道有错），但是运行的时候，会发生错误，这个时候称之为异常。

什么是警告

import warnings

def fxn():
  warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)

异常怎么处理

异常的处理形式如下：

try:
  你要做的可能会发生异常的事
except 可能会发生的异常:
  发生异常之后要做的事
except 可能会发生的异常2:
  发生异常之后要做的事2
finally：
  最终要做的事情

比如下面的代码：

try:
  print(10/0)
except ZeroDivisionError:
  print("除数不能为0")

这个时候再次运行，就不会再出现异常

在平时的开发中，也会使用预定义清理的操作，来避免因为异常而导致程序奔溃，比如在进行IO操作的时候，可以使用：

with open("myfile.txt") as f:
  for line in f:
    print(line, end="")

这样一旦运行时发生异常，程序会自动帮你关闭文件，避免整个程序奔溃

自定义异常与异常的抛出

虽然python中提供了非常多的内置异常类，但是，在平时开发中，针对特定的业务，可能需要自定义异常，此时怎么办？

通过自定义继承Exception类的类，可以实现异常的自定义

class MyException(Exception):
  def __init__(self, parameter):
    err = '非法入参{0}，分母不能为0'.format(parameter)
    Exception.__init__(self, err)
    self.parameter = parameter

当我们代码中碰到某种特殊业务情况，需要向调用方抛出自定义异常，可以使用 raise 关键字

from chapter12.my_exception import MyException

def my_fun(x):
  if x == 0:
    raise MyException(x)
  return 12/x

print(my_fun(-12))

我们在捕获异常之后，也可以直接将异常抛出，此时直接使用 raise 关键字即可

def my_func():
  try:
    print(10 / 0)
  except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为0")
    # 此处直接将捕获的异常抛出
    raise

单元测试

什么是单元测试

  • 单元测试（英语：Unit Testing）又称为模块测试，是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类（超类）、抽象类、或者派生类（子类）中的方法。
  • 简而言之：就是写一段代码，用来验证另一段代码在特定情况下的正确性

单元测试的好处与“坏处”

  • 好处：减少bug、提高代码质量、可以放心重构（在未来修改实现的时候，可以保证代码的行为仍旧是正确的）
  • "坏处"：占用开发时间，尤其是在起步阶段

在python中，如何编写单元测试

1、新建python文件，编写具体业务代码 

class MyTest():
　　def my_add(self, a, b):
　　　　return a + b

2、右键类名，选择Go TO ==》test，或者直接 ctrl+shift +t

Python错误的处理方法

3、填写好相应的模块名及测试类名，点击ok，此时pycharm会帮我们自动创建测试模块及类

Python错误的处理方法

4、编写测试代码，并执行单元测试

import unittest
from unittest import TestCase
from test import MyTest

class TestMyTest(TestCase):
def test_add(self):
  s= MyTest()
  self.assertEqual(s.my_add(1,5),6)

if __name__ == "__main__":
unittest.main()

以上就是Python错误的处理方法的详细内容，更多关于Python错误处理的资料请关注其它相关文章！

标签：
Python,错误,Python,错误处理
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