### 3.3.3 異常處理機制
那么,有沒有辦法使我們既能增強程序的健壯性,又不影響程序邏輯的清晰和完整呢?
現代編程語言提供了異常處理機制來解決這個問題。異常處理機制的基本思想是:程序運行 時如果發生錯誤,就“拋出”一個異常,而系統能夠“捕獲”這個異常并執行特定的異常處 理代碼。圖 3.7 中給出了異常拋出和捕獲的示意圖,從圖中可見,異常實際上是一種可能改 變程序控制流的事件,使我們能跳出某個正常執行的程序塊。

圖 3.7 異常的拋出、捕獲和處理
打個比方,當廚師在按照預定的菜譜做菜時,如果執行到某個步驟發現醬油沒了或爐具 壞了,就只能跳出正常步驟,轉到能處理這種意外的程序:醬油沒了可以去買醬油,買回來 后可以繼續做菜;爐子壞了一般只好中止做菜。
Python 語言也提供了這樣的異常處理機制。在 Python 中,異常處理是通過一種特殊的控 制結構來實現的,即 try-except 結構。try 語句的最簡單形式如下:
```
try:
<語句塊>
except:
<異常處理語句塊>
```
其語義是:執行<語句塊>,如果一切正常,執行結束后控制轉向 try-except 的下一條語句;如果執行過程中發生了異常,則控制轉向異常處理語句塊,執行結束后控制轉向 try-except 的下一條語句。
缺省異常處理
我們前面所寫的程序都沒有使用異常處理,這時如果程序出現運行時錯誤,實際上會由 Python 進行缺省的異常處理。Python 所做的事情只是簡單地中止程序運行,并顯示一些錯誤 信息。例如:
```
>>> a = "Hello"
>>> print a[5]
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: string index out of range
```
上面第二條語句導致索引越界錯誤,這個異常被 Python 捕獲并顯示標準錯誤信息。從例 中可見,錯誤信息包括兩個部分:錯誤類型(如 IndexError)和錯誤描述(如 string index out of range),兩者用冒號分隔。另外,Python 還追溯錯誤發生的地方,并顯示有關信息。
程序自己處理異常
Python 的缺省異常處理使應用程序中止,控制轉給 Python 解釋器。如果應用程序需要在 發生異常的情況下仍能正常結束,就需要使用 try-except 語句來自己捕獲并處理異常。例如:
```
>>> a = "Hello"
>>> try:
print a[5]
except IndexError:
print "Index wrong!"
Index wrong!
```
索引越界錯誤發生之后,控制自動轉到 except 子句下面的處理代碼,處理完畢還可以繼 續執行程序的其他語句。如果沒有錯誤,則忽略 except 部分。
異常處理機制的優點
相對于錯誤檢測代碼,使用異常處理機制可以使程序的核心算法代碼與錯誤處理代碼相互分離,從而保持程序結構的清晰。如果要了解程序的主要算法,只需讀 try 下面的語句塊, 完全不會被繁雜的錯誤檢測打擾。例如,如果用 try-except 語句來實現上一小節中的“三步 走”例子,只需用一個 except 子句來捕獲 doStep1、doStep2 和 doStep3 等步驟可能拋出的各 種異常,代碼形如:
```
try:
doStep1()
doStep2()
doStep3()
except:
doErrorProcessing()
```
顯然,這種形式的代碼既能保持算法邏輯的清晰完整,又能實現錯誤檢測,圓滿解決了 上一小節中提到的錯誤檢測的弊端。
如果要做的事情步驟很多、流程很復雜,將所有代碼堆積在 try 之下又會使程序結構不 清晰。這時可以利用模塊化設計將程序邏輯表達為許多函數①,然后在 try 部分調用各函數, 形如:
```
def doMyJob():
doStep1()
doStep2()
...
doStep100()
try:
doMyJob()
except:
doErrorProcessing()
```
也可以讓程序的每個模塊各自具有自己的異常處理,而不是將異常拋出給其他模塊處理。
分類處理異常
以上用到的簡單形式的 try 語句不加區分地對所有錯誤進行相同的處理,如果需要對不同錯誤類型進行不同的處理,則可使用更精細的控制:
> ① 見第 4 章。
```
try:
<語句塊>
except <錯誤類型 1>:
<異常處理語句塊 1>
...
except <錯誤類型 n>:
<異常處理語句塊 n>
except:
<缺省異常處理語句塊>
```
其語義是:執行<語句塊>,如果一切正常,執行結束后控制轉向 try-except 的下一條語句; 如果執行過程中發生了異常,則系統依次檢查各個 except 子句試圖找到與所發生的異常相匹 配的錯誤類型。如果找到,就執行相應的異常處理語句塊,如果找不到則執行最后一個 except 子句下的缺省異常處理語句塊。異常處理結束后控制轉到 try-except 的下一條語句。注意, 最后一個不含錯誤類型的 except 子句是可選的,用于捕獲所有未預料到的錯誤類型。如果未 使用最后這個 except 子句,那么當異常與所有錯誤類型都不匹配時,則由 Python 解釋器捕獲 異常并處理之①。如前所述,Python 的缺省異常處理是中止程序并顯示錯誤信息。
理解了異常處理的基本知識后,下面我們利用 try-except 語句來改寫一元二次方程求解 程序,代碼如下:
【程序 3.7】eg3_7.py
```
import math
try:
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
except ValueError:
print "The equation has no real roots!"
```
程序 3.7 這個版本和程序 3.5 中的版本非常相似,只是在程序 3.5 所示的核心算法之外增 加了一個 try-except 結構。從而做到了既保持清晰的核心算法邏輯,又避免因判別式為負數 而導致程序崩潰。讓我們再次以系數 1、2、3 來執行這個程序:
```
>>> import eg3_7
Enter the coefficients (a, b, c): 1,2,3
The equation has no real roots!
```
可見不適當的系數并沒有使程序崩潰,異常處理代碼捕獲了 math.sqrt 引起的異常,使程 序得以正常結束。
除了判別式為負導致 math.sqrt 出錯之外,還有多種可能導致程序出錯的情形。例如:用 戶輸入系數的個數不足或者輸入的是字符串而非數值均可導致 TypeError,輸入未定義的變量 而非字面值可導致 NameError,為系數 a 輸入 0 可導致 ZeroDivisionError,等等。使用 try...except 語句可以捕獲任何預先想到的異常類型,使用缺省 except 還可以捕獲所有未預料到的異常, 從而使程序在任何運行時錯誤發生的情況下都不會崩潰。下面是更完善的解方程程序版本:
> ① 對于多層的程序結構(外層調用內層,內層又調用更內層),當發生異常時,如果本層沒有匹配的異常處 理代碼,則該異常被交給上一層處理。上一層沒有匹配的異常處理代碼就繼續往上傳,直至要么找到匹配, 要么到達頂層(即 Python 解釋器)進行缺省異常處理。
【程序 3.8】eg3_8.py
```
import math
try:
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
except ValueError:
print "The equation has no real roots!"
except TypeError:
print "Wrong coefficients!"
except NameError:
print "Undefined variable!"
except:
print "Something wrong!"
```
總之,使用了 try 語句后,不管發生什么錯誤(除了 Python 系統之外的問題,如操作系 統錯誤、硬件故障等)程序都可以避免崩潰。
使用 try-except 語句盡管看上去有點繁瑣,但它確實是編寫健壯程序所必需的。在實際 應用開發中,要想寫出職業水準的程序,就應該考慮各種可能的異常情形,以防止用戶得到 難以理解的結果。當然,初學編程時,經常不去考慮錯誤輸入等程序健壯性問題,而是把注 意力放在算法和數據結構等方面。
- 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