### 3.3.1 傳統的錯誤檢測方法
如何提高程序的健壯性?關鍵顯然在于如何發現運行時錯誤并加以處理。顧名思義,運行時錯誤是在程序運行時才暴露的,很難在靜態的編譯階段檢查出來。傳統編程方法中常利 用 if 語句來檢測可能導致異常發生的條件,以期發現并處理錯誤。具體的檢測方式有兩種, 一種是在執行任務之前檢測條件,另一種是執行任務之后檢測返回狀態碼或錯誤碼。
作為例子,我們來編寫一個求解一元二次方程的程序。利用初等代數知識,我們知道一 元二次方程 ax2+bx+c=0 的兩個根是:

據此很容易寫出下面這個程序:
【程序 3.5】eg3_5.py
```
import math
a, b, c = input("Enter the coefficients (a, b, c): ")
discRoot = math.sqrt(b * b - 4 * a * c)
root1 = (-b + discRoot) / (2 * a)
root2 = (-b - discRoot) / (2 * a)
print "The solutions are:", root1, root2
```
本程序先由用戶輸入一元二次方程的三個系數,然后利用公式算出兩個根,并顯示結果。 這個版本看上去很直接了當,似乎符合預期的功能,但實際上這個版本很有問題。下面我們 來運行這個程序:
```
>>> import eg3_5
Enter the coefficients (a, b, c): 1,2,3
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#0>", line 1, in <module> import eg3_x
File "eg3_x.py", line 3, in <module> discRoot = math.sqrt(b * b - 4 * a * c)
ValueError: math domain error
```
由于用戶輸入的系數 1、2、3 使得一元二次方程的判別式 b2 - 4ac 小于零,因此當程序 運行到調用 math.sqrt 函數時導致錯誤,程序崩潰并輸出上面這一堆錯誤信息。作為專業的程 序員,對這里發生的一切自然能理解,但作為普通的用戶,看到這些天書般的的錯誤信息時 除了抱怨程序不好用,還能怎么辦呢?
為了增強程序 3.5 的健壯性,可以用 if 語句來檢查判別式的值,以便區別處理方程有實 數根和無實數根的兩種情形,避免在無實數根的情況下崩潰。改進版本如下:
【程序 3.6】eg3_6.py
```
import math
a, b, c = input("Enter the coefficients (a, b, c): ")
discrim = b * b - 4 * a * c
if discrim >= 0:
discRoot = math.sqrt(discrim)
root1 = (-b + discRoot) / (2 * a)
root2 = (-b - discRoot) / (2 * a)
print "The solutions are:", root1, root2
else:
print "The equation has no real roots!"
```
從程序中可見,僅當判別式 discrim 大于等于 0 時,才去調用 math.sqrt 函數求其平方根, 這樣 sqrt 不會出錯,從而避免了程序崩潰;當 discrim 為負數時,并不調用 sqrt,而是向用戶 顯示一些信息,告訴用戶發生了什么,程序同樣能正常結束。
下面分別測試程序 3.6 對兩種情形的判別式的執行效果:
```
>>> import eg3_6
Enter the coefficients (a, b, c): 1,2,3
The equation has no real roots!
>>> reload(eg3_6)①
Enter the coefficients (a, b, c): 1,3,2
The solutions are: -1.0 -2.0
```
從結果可見程序 3.6 確實達到了預期的目的,健壯性得到了增強。
像程序 3.6 這樣利用 if 語句來檢測可能的出錯條件,以阻止可能導致錯誤的語句的執行, 這是一種常用的錯誤檢測方式。下面介紹另一種錯誤檢測方式。
很多時候要執行的語句實際上是函數調用②,被調用的函數可能是我們自己寫的,也可 能是標準函數庫里定義的。函數作為一個具有相對獨立性的程序塊,一般都有自己的錯誤檢 測代碼,并根據執行是否正常而返回不同的“錯誤碼”給調用者。這樣,函數的調用者可以 無條件地調用函數,然后根據函數返回的錯誤碼來了解函數的執行情況,并基于此來決定下 一步行動。例如,假設有一個求平方根的函數 robustSqrt 在參數為負數時返回錯誤碼-1(由 于實數的平方根總是正數,返回-1 就表明發生了異常):
```
def robustSqrt(x):
if x < 0:
return -1
else:
return math.sqrt(x)
```
那我們就可以不必先檢測判別式的正負,而是直接調用 robustSqrt,并通過它的返回值來檢測 是否發生了異常。示例代碼片段如下:
```
discRoot = robustSqrt(b * b – 4 * a * c)
if discRoot < 0:
print "The equation has no real roots!"
else:
root1 = (-b + discRoot) / (2 * a)
root2 = (-b – discRoot) / (2 * a)
print "The solutions are:", root1, root2
```
與程序 3.6 中的錯誤檢測代碼相比,上面這種錯誤檢測代碼更可取。理由是:函數就像 一個提供特定功能的“黑盒”,我們只需調用其功能,不需了解其內部細節,因此讓函數自己 在內部進行錯誤檢測更符合“黑盒”原則。程序 3.6 中的錯誤檢測建立在對函數 math.sqrt 內 部執行細節(即負數導致崩潰)的了解之上,因而不符合“黑盒”原則。
> ① reload 函數用于重新運行一個已成功導入的模塊。
> ② 關于函數,詳見第 4 章。
- 前言
- 第 1 章 計算與計算思維
- 1.1 什么是計算?
- 1.1.1 計算機與計算
- 1.1.2 計算機語言
- 1.1.3 算法
- 1.1.4 實現
- 1.2 什么是計算思維?
- 1.2.1 計算思維的基本原則
- 1.2.2 計算思維的具體例子
- 1.2.3 日常生活中的計算思維
- 1.2.4 計算思維對其他學科的影響
- 1.3 初識 Python
- 1.3.1 Python 簡介
- 1.3.2 第一個程序
- 1.3.3 程序的執行方式
- 1.3.4 Python 語言的基本成分
- 1.4 程序排錯
- 1.5 練習
- 第 2 章 用數據表示現實世界
- 2.1 數據和數據類型
- 2.1.1 數據是對現實的抽象
- 2.1.1 常量與變量
- 2.1.2 數據類型
- 2.1.3 Python 的動態類型*
- 2.2 數值類型
- 2.2.1 整數類型 int
- 2.2.2 長整數類型 long
- 2.2.3 浮點數類型 float
- 2.2.4 數學庫模塊 math
- 2.2.5 復數類型 complex*
- 2.3 字符串類型 str
- 2.3.1 字符串類型的字面值形式
- 2.3.2 字符串類型的操作
- 2.3.3 字符的機內表示
- 2.3.4 字符串類型與其他類型的轉換
- 2.3.5 字符串庫 string
- 2.4 布爾類型 bool
- 2.4.1 關系運算
- 2.4.2 邏輯運算
- 2.4.3 布爾代數運算定律*
- 2.4.4 Python 中真假的表示與計算*
- 2.5 列表和元組類型
- 2.5.1 列表類型 list
- 2.5.2 元組類型 tuple
- 2.6 數據的輸入和輸出
- 2.6.1 數據的輸入
- 2.6.2 數據的輸出
- 2.6.3 格式化輸出
- 2.7 編程案例:查找問題
- 2.8 練習
- 第 3 章 數據處理的流程控制
- 3.1 順序控制結構
- 3.2 分支控制結構
- 3.2.1 單分支結構
- 3.2.2 兩路分支結構
- 3.2.3 多路分支結構
- 3.3 異常處理
- 3.3.1 傳統的錯誤檢測方法
- 3.3.2 傳統錯誤檢測方法的缺點
- 3.3.3 異常處理機制
- 3.4 循環控制結構
- 3.4.1 for 循環
- 3.4.2 while 循環
- 3.4.3 循環的非正常中斷
- 3.4.4 嵌套循環
- 3.5 結構化程序設計
- 3.5.1 程序開發過程
- 3.5.2 結構化程序設計的基本內容
- 3.6 編程案例:如何求 n 個數據的最大值?
- 3.6.1 幾種解題策略
- 3.6.2 經驗總結
- 3.7 Python 布爾表達式用作控制結構*
- 3.8 練習
- 第 4 章 模塊化編程
- 4.1 模塊化編程基本概念
- 4.1.1 模塊化設計概述
- 4.1.2 模塊化編程
- 4.1.3 編程語言對模塊化編程的支持
- 4.2 Python 語言中的函數
- 4.2.1 用函數減少重復代碼 首先看一個簡單的用字符畫一棵樹的程序:
- 4.2.2 用函數改善程序結構
- 4.2.3 用函數增強程序的通用性
- 4.2.4 小結:函數的定義與調用
- 4.2.5 變量的作用域
- 4.2.6 函數的返回值
- 4.3 自頂向下設計
- 4.3.1 頂層設計
- 4.3.2 第二層設計
- 4.3.3 第三層設計
- 4.3.4 第四層設計
- 4.3.5 自底向上實現與單元測試
- 4.3.6 開發過程小結
- 4.4 Python 模塊*
- 4.4.1 模塊的創建和使用
- 4.4.2 Python 程序架構
- 4.4.3 標準庫模塊
- 4.4.4 模塊的有條件執行
- 4.5 練習
- 第 5 章 圖形編程
- 5.1 概述
- 5.1.1 計算可視化
- 5.1.2 圖形是復雜數據
- 5.1.3 用對象表示復雜數據
- 5.2 Tkinter 圖形編程
- 5.2.1 導入模塊及創建根窗口
- 5.2.2 創建畫布
- 5.2.3 在畫布上繪圖
- 5.2.4 圖形的事件處理
- 5.3 編程案例
- 5.3.1 統計圖表
- 5.3.2 計算機動畫
- 5.4 軟件的層次化設計:一個案例
- 5.4.1 層次化體系結構
- 5.4.2 案例:圖形庫 graphics
- 5.4.3 graphics 與面向對象
- 5.5 練習
- 第 6 章 大量數據的表示和處理
- 6.1 概述
- 6.2 有序的數據集合體
- 6.2.1 字符串
- 6.2.2 列表
- 6.2.3 元組
- 6.3 無序的數據集合體
- 6.3.1 集合
- 6.3.2 字典
- 6.4 文件
- 6.4.1 文件的基本概念
- 6.4.2 文件操作
- 6.4.3 編程案例:文本文件分析
- 6.4.4 緩沖
- 6.4.5 二進制文件與隨機存取*
- 6.5 幾種高級數據結構*
- 6.5.1 鏈表
- 6.5.2 堆棧
- 6.5.3 隊列
- 6.6 練習
- 第 7 章 面向對象思想與編程
- 7.1 數據與操作:兩種觀點
- 7.1.1 面向過程觀點
- 7.1.2 面向對象觀點
- 7.1.3 類是類型概念的發展
- 7.2 面向對象編程
- 7.2.1 類的定義
- 7.2.2 對象的創建
- 7.2.3 對象方法的調用
- 7.2.4 編程實例:模擬炮彈飛行
- 7.2.5 類與模塊化
- 7.2.6 對象的集合體
- 7.3 超類與子類*
- 7.3.1 繼承
- 7.3.2 覆寫
- 7.3.3 多態性
- 7.4 面向對象設計*
- 7.5 練習
- 第 8 章 圖形用戶界面
- 8.1 圖形用戶界面概述
- 8.1.1 程序的用戶界面
- 8.1.2 圖形界面的組成
- 8.1.3 事件驅動
- 8.2 GUI 編程
- 8.2.1 UI 編程概述
- 8.2.2 初識 Tkinter
- 8.2.3 常見 GUI 構件的用法
- 8.2.4 布局
- 8.2.5 對話框*
- 8.3 Tkinter 事件驅動編程
- 8.3.1 事件和事件對象
- 8.3.2 事件處理
- 8.4 模型-視圖設計方法
- 8.4.1 將 GUI 應用程序封裝成對象
- 8.4.2 模型與視圖
- 8.4.3 編程案例:匯率換算器
- 8.5 練習
- 第 9 章 模擬與并發
- 9.1 模擬
- 9.1.1 計算機建模
- 9.1.2 隨機問題的建模與模擬
- 9.1.3 編程案例:乒乓球比賽模擬
- 9.2 原型法
- 9.3 并行計算*
- 9.3.1 串行、并發與并行
- 9.3.2 進程與線程
- 9.3.3 多線程編程的應用
- 9.3.4 Python 多線程編程
- 9.3.5 小結
- 9.4 練習
- 第 10 章 算法設計和分析
- 10.1 枚舉法
- 10.2 遞歸
- 10.3 分治法
- 10.4 貪心法
- 10.5 算法分析
- 10.5.1 算法復雜度
- 10.5.2 算法分析實例
- 10.6 不可計算的問題
- 10.7 練習
- 第 11 章 計算+X
- 11.1 計算數學
- 11.2 生物信息學
- 11.3 計算物理學
- 11.4 計算化學
- 11.5 計算經濟學
- 11.6 練習
- 附錄
- 1 Python 異常處理參考
- 2 Tkinter 畫布方法
- 3 Tkinter 編程參考
- 3.1 構件屬性值的設置
- 3.2 構件的標準屬性
- 3.3 各種構件的屬性
- 3.4 對話框
- 3.5 事件
- 參考文獻