处理特定异常类型

为管理运行时问题，开发人员通常使用 try...except 块。虽然 try...except 块能够捕获其关联代码中发生的任何错误，但这种普遍的处理方式有时会适得其反。想象一下，用一张大到足以捕捞湖中所有东西（包括碎屑和您不想要的物品）的网去捕鱼。同样，捕获所有可能的异常可能会掩盖您应该注意到的意外错误或问题。例如，当您只期望 ValueError 时，可能会抑制 TypeError，这会使您的程序以后调试起来更困难。

Python 允许您通过在 except 子句中指定要处理的异常类型来做到更精确。这使得您的代码更可预测且易于理解。

捕获单个特定异常

改进错误处理的最常用方法是捕获特定的异常类。让我们重新查看将用户输入转换为整数的示例：

user_input = input("请输入您的年龄：")
try:
    age = int(user_input)
    print(f"明年您将是 {age + 1} 岁。")
# 只捕获 ValueError 异常
except ValueError:
    print(f"输入无效：'{user_input}' 不是一个有效的整数。")

print("程序继续运行...")

在这段修改后的代码中，except ValueError: 块只有在 int() 函数引发 ValueError 时才会执行。这通常发生在用户输入无法被解释为整数的文本时（例如“twenty”或“abc”）。如果 try 块内发生不同类型的错误（例如，如果 user_input 某种方式是 None 而引发 TypeError，尽管在这里不太可能），这个 except 块将不会捕获它。错误将向上 E 传递，可能停止程序，这正是您希望针对意想不到的问题而发生的情况。

处理多个特定异常

如果一段代码可能引发几种不同类型的错误，并且您想以不同方式处理它们怎么办？您可以包含多个 except 子句，一个接一个，每个子句指定一个不同的异常类型。Python 将按顺序检查它们，并执行第一个匹配引发异常的子句。

考虑一个根据用户输入执行除法的场景：

try:
    numerator_str = input("请输入分子：")
    denominator_str = input("请输入分母：")

    numerator = int(numerator_str)
    denominator = int(denominator_str)

    result = numerator / denominator
    print(f"结果是：{result}")

except ValueError:
    print("输入无效。请只输入整数。")
except ZeroDivisionError:
    print("错误：不能除以零。")

print("计算尝试结束。")

这里：

1. 如果用户输入非数字文本（例如，“ten”），int() 会引发 ValueError。第一个 except ValueError: 块会捕获它。
2. 如果用户输入数字文本但分母提供 '0'，除法操作（/）会引发 ZeroDivisionError。第二个 except ZeroDivisionError: 块会捕获它。
3. 如果发生任何其他意想不到的错误（例如，在资源非常受限的系统上发生 MemoryError），这些块都不会处理它，程序可能会停止，提醒您一个未预见的问题。

分组处理多个异常

有时，您可能想对几种不同的异常类型执行相同的操作。与其编写重复的 except 块，不如将异常类型分组到一个元组中，放在一个 except 子句内：

data = {'a': 1, 'b': 2}
key_to_access = 'c'
index_to_access = 5
my_list = [10, 20, 30]

try:
    # 如果 key_to_access 不在 data 中，可能发生 KeyError
    value = data[key_to_access]
    print(f"字典中的值：{value}")

    # 如果 index_to_access 超出范围，可能发生 IndexError
    item = my_list[index_to_access]
    print(f"列表中的项：{item}")

# 使用相同的消息处理 KeyError 和 IndexError
except (KeyError, IndexError):
    print("错误：无法访问请求的元素（无效的键或索引）。")

print("数据访问尝试结束。")

在这种情况下，如果访问 data[key_to_access] 引发 KeyError 或访问 my_list[index_to_access] 引发 IndexError，单个 except (KeyError, IndexError): 块将捕获该错误并打印统一的消息。

访问异常对象

有时，您可能需要有关所发生错误的更多信息。您可以使用 except 子句中的 as 关键字来访问异常对象本身。此对象通常包含有用的详细信息，例如错误消息。

file_path = "non_existent_file.txt"

try:
    with open(file_path, 'r') as f:
        content = f.read()
        print("文件读取成功。")
# 捕获 FileNotFoundError 并将异常对象存储在 'e' 中
except FileNotFoundError as e:
    print(f"访问文件时出错：{e}") # 打印具体的错误消息
except Exception as e: # 捕获所有其他意想不到的错误
    print(f"发生了一个意想不到的错误：{e}")

print("文件操作结束。")

如果 non_existent_file.txt 不存在，就会引发 FileNotFoundError。except FileNotFoundError as e: 块会捕获它。变量 e 现在持有 FileNotFoundError 对象。打印 e 通常会显示与该异常关联的标准错误消息（例如，“[Errno 2] No such file or directory: 'non_existent_file.txt'”）。这对于记录错误或向用户提供更具体的反馈非常有用。

常见内置异常

当您编写更多 Python 代码时，您会遇到各种内置异常类型。以下是一些与目前涵盖的要点相关的常见类型：

• ValueError：操作接收到正确类型但值不合适的参数 (parameter)（例如，int('abc')）。
• TypeError：操作或函数应用于不合适类型的对象（例如，'hello' + 5）。
• IndexError：序列下标超出范围（例如，当列表只有 3 个项时访问 my_list[10]）。
• KeyError：字典键未找到（例如，访问 my_dict['missing_key']）。
• FileNotFoundError：尝试打开不存在的文件（使用 open()）。
• ZeroDivisionError：将任何数除以零。
• AttributeError：尝试访问对象上不存在的属性或方法。

通过处理特定异常，您可以创建更易于维护的程序。您明确说明您预期哪些错误以及如何从中恢复，同时让意想不到的错误指示可能需要调查的更深层问题。这种有针对性的方法是编写可靠 Python 代码的根本。