要把錯誤的內容發(fā)出來才可以知道
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以下是python常見錯誤
1）忘記在 if , elif , else , for , while , class ,def 聲明末尾添加 ：（導致 “SyntaxError ：invalid syntax”）
該錯誤將發(fā)生在類似如下代碼中：
if spam == 42
print('Hello!')
2)使用 = 而不是 ==（導致“SyntaxError: invalid syntax”）
= 是賦值操作符而 == 是等于比較操作。該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
if spam = 42:
print('Hello!')
3）錯誤的使用縮進量。（導致“IndentationError：unexpected indent”、“IndentationError：unindent does not match any outer indetation level”以及“IndentationError：expected an indented block”）
記住縮進增加只用在以：結束的語句之后，而之后必須恢復到之前的縮進格式。該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
print('Hello!')
print('Howdy!')
或者：
if spam == 42:
print('Hello!')
print('Howdy!')
或者：
if spam == 42:
print('Hello!')
4）在 for 循環(huán)語句中忘記調用 len() (導致“TypeError: 'list' object cannot be interpreted as an integer”)
通常你想要通過索引來迭代一個list或者string的元素，這需要調用 range() 函數。要記得返回len 值而不是返回這個列表。
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = ['cat', 'dog', 'mouse']
for i in range(spam):
print(spam[i])
5）嘗試修改string的值（導致“TypeError: 'str' object does not support item assignment”）
string是一種不可變的數據類型，該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = 'I have a pet cat.'
spam[13] = 'r'
print(spam)
而你實際想要這樣做：
spam = 'I have a pet cat.'
spam = spam[:13] + 'r' + spam[14:]
print(spam)
6）嘗試連接非字符串值與字符串（導致 “TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
numEggs = 12
print('I have ' + numEggs + ' eggs.')
而你實際想要這樣做：
numEggs = 12
print('I have ' + str(numEggs) + ' eggs.')
或者：
numEggs = 12
print('I have %s eggs.' % (numEggs))
7）在字符串首尾忘記加引號（導致“SyntaxError: EOL while scanning string literal”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
print(Hello!')
或者:
print('Hello!)
或者:
myName = 'Al'
print('My name is ' + myName + . How are you?')
8）變量或者函數名拼寫錯誤（導致“NameError: name 'fooba' is not defined”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
foobar = 'Al'
print('My name is ' + fooba)
或者:
spam = ruond(4.2)
或者:
spam = Round(4.2)
9）方法名拼寫錯誤（導致 “AttributeError: 'str' object has no attribute 'lowerr'”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = 'THIS IS IN LOWERCASE.'
spam = spam.lowerr()
10）引用超過list最大索引（導致“IndexError: list index out of range”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = ['cat', 'dog', 'mouse']
print(spam[6])
11）使用不存在的字典鍵值（導致“KeyError：‘spam’”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = {'cat': 'Zophie', 'dog': 'Basil', 'mouse': 'Whiskers'}
print('The name of my pet zebra is ' + spam['zebra'])
12）嘗試使用Python關鍵字作為變量名（導致“SyntaxError：invalid syntax”）
Python關鍵不能用作變量名，該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
class = 'algebra'
Python3
的關鍵字有：and, as, assert, break, class, continue, def, del, elif, else,
except, False, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda,
None, nonlocal, not, or, pass, raise, return, True, try, while, with,
yield
13）在一個定義新變量中使用增值操作符（導致“NameError: name 'foobar' is not defined”）
不要在聲明變量時使用0或者空字符串作為初始值，這樣使用自增操作符的一句spam += 1等于spam = spam + 1，這意味著spam需要指定一個有效的初始值。
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = 0
spam += 42
eggs += 42
14）在定義局部變量前在函數中使用局部變量（此時有與局部變量同名的全局變量存在）（導致“UnboundLocalError: local variable 'foobar' referenced before assignment”）
在函數中使用局部變來那個而同時又存在同名全局變量時是很復雜的，使用規(guī)則是：如果在函數中定義了任何東西，如果它只是在函數中使用那它就是局部的，反之就是全局變量。
這意味著你不能在定義它之前把它當全局變量在函數中使用。
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
someVar = 42
def myFunction():
print(someVar)
someVar = 100
myFunction()
15）嘗試使用 range()創(chuàng)建整數列表（導致“TypeError: 'range' object does not support item assignment”）
有時你想要得到一個有序的整數列表，所以 range() 看上去是生成此列表的不錯方式。然而，你需要記住 range() 返回的是 “range object”，而不是實際的 list 值。
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = range(10)
spam[4] = -1
也許這才是你想做：
spam = list(range(10))
spam[4] = -1
（注意：在 Python 2 中 spam = range(10) 是能行的，因為在 Python 2 中 range() 返回的是list值，但是在 Python 3 中就會產生以上錯誤）
16）不錯在 ++ 或者 -- 自增自減操作符。（導致“SyntaxError: invalid syntax”）
如果你習慣于例如 C++ , Java , PHP 等其他的語言，也許你會想要嘗試使用 ++ 或者 -- 自增自減一個變量。在Python中是沒有這樣的操作符的。
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
spam = 1
spam++
也許這才是你想做的：
spam = 1
spam += 1
17）忘記為方法的第一個參數添加self參數（導致“TypeError: myMethod() takes no arguments (1 given)”）
該錯誤發(fā)生在如下代碼中：
class Foo():
def myMethod():
print('Hello!')
a = Foo()
a.myMethod()
要把代碼發(fā)現來才知道，以下是常見的錯誤
下面終于要講到當你用到更多的Python的功能（數據類型，函數，模塊，類等等）時可能碰到的問題了。由于篇幅有限，這里盡量精簡，尤其是對一些高級的概念。要想了解更多的細節(jié)，敬請閱讀Learning Python, 2nd Edition的“小貼士”以及“Gotchas”章節(jié)。
打開文件的調用不使用模塊搜索路徑
當你在Python中調用open()來訪問一個外部的文件時，Python不會使用模塊搜索路徑來定位這個目標文件。它會使用你提供的絕對路徑，或者假定這個文件是在當前工作目錄中。模塊搜索路徑僅僅為模塊加載服務的。
不同的類型對應的方法也不同
列表的方法是不能用在字符串上的，反之亦然。通常情況下，方法的調用是和數據類型有關的，但是內部函數通常在很多類型上都可以使用。舉個例子來說，列表的reverse方法僅僅對列表有用，但是len函數對任何具有長度的對象都適用
不能直接改變不可變數據類型
記住你沒法直接的改變一個不可變的對象（例如，元組，字符串）：
T = (1, 2, 3)
T[2] = 4 # 錯誤
用切片，聯接等構建一個新的對象，并根據需求將原來變量的值賦給它。因為Python會自動回收沒有用的內存，因此這沒有看起來那么浪費：
T = T[:2] + (4,) # 沒問題了: T 變成了 (1, 2, 4)
使用簡單的for循環(huán)而不是while或者range
當你要從左到右遍歷一個有序的對象的所有元素時，用簡單的for循環(huán)（例如，for x in seq:）相比于基于while-或者range-的計數循環(huán)而言會更容易寫，通常運行起來也更快。除非你一定需要，盡量避免在一個for循環(huán)里使用range：讓Python來替你解決標號的問題。在下面的例子中三個循環(huán)結構都沒有問題，但是第一個通常來說更好；在Python里，簡單至上。
S = "lumberjack"
for c in S: print c # 最簡單
for i in range(len(S)): print S[i] # 太多了
i = 0 # 太多了
while i len(S): print S[i]; i += 1
不要試圖從那些會改變對象的函數得到結果
諸如像方法list.append()和list.sort()一類的直接改變操作會改變一個對象，但不會將它們改變的對象返回出來（它們會返回None）；正確的做法是直接調用它們而不要將結果賦值。經常會看見初學者會寫諸如此類的代碼：
mylist = mylist.append(X)
目的是要得到append的結果，但是事實上這樣做會將None賦值給mylist，而不是改變后的列表。更加特別的一個例子是想通過用排序后的鍵值來遍歷一個字典里的各個元素，請看下面的例子：
D = {...}
for k in D.keys().sort(): print D[k]
差一點兒就成功了——keys方法會創(chuàng)建一個keys的列表，然后用sort方法來將這個列表排序——但是因為sort方法會返回None，這個循環(huán)會失敗，因為它實際上是要遍歷None（這可不是一個序列）。要改正這段代碼，將方法的調用分離出來，放在不同的語句中，如下：
Ks = D.keys()
Ks.sort()
for k in Ks: print D[k]
只有在數字類型中才存在類型轉換
在Python中，一個諸如123+3.145的表達式是可以工作的——它會自動將整數型轉換為浮點型，然后用浮點運算。但是下面的代碼就會出錯了：
S = "42"
I = 1
X = S + I # 類型錯誤
這同樣也是有意而為的，因為這是不明確的：究竟是將字符串轉換為數字（進行相加）呢，還是將數字轉換為字符串（進行聯接）呢？在Python中，我們認為“明確比含糊好”（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手動轉換類型：
X = int(S) + I # 做加法: 43
X = S + str(I) # 字符串聯接: "421"
循環(huán)的數據結構會導致循環(huán)
盡管這在實際情況中很少見，但是如果一個對象的集合包含了到它自己的引用，這被稱為循環(huán)對象（cyclic object）。如果在一個對象中發(fā)現一個循環(huán)，Python會輸出一個[…]，以避免在無限循環(huán)中卡住：
L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身會
L.append(L) # 在對象中創(chuàng)造一個循環(huán)
L
['grail', [...]]
除了知道這三個點在對象中表示循環(huán)以外，這個例子也是很值得借鑒的。因為你可能無意間在你的代碼中出現這樣的循環(huán)的結構而導致你的代碼出錯。如果有必要的話，維護一個列表或者字典來表示已經訪問過的對象，然后通過檢查它來確認你是否碰到了循環(huán)。
賦值語句不會創(chuàng)建對象的副本，僅僅創(chuàng)建引用
這是Python的一個核心理念，有時候當行為不對時會帶來錯誤。在下面的例子中，一個列表對象被賦給了名為L的變量，然后L又在列表M中被引用。內部改變L的話，同時也會改變M所引用的對象，因為它們倆都指向同一個對象。
L = [1, 2, 3] # 共用的列表對象
M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一個到L的引用
M
['X', [1, 2, 3], 'Y']
L[1] = 0 # 也改變了M
M
['X', [1, 0, 3], 'Y']
通常情況下只有在稍大一點的程序里這就顯得很重要了，而且這些共用的引用通常確實是你需要的。如果不是的話，你可以明確的給他們創(chuàng)建一個副本來避免共用的引用；對于列表來說，你可以通過使用一個空列表的切片來創(chuàng)建一個頂層的副本：
L = [1, 2, 3]
M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一個L的副本
L[1] = 0 # 僅僅改變了L，但是不影響M
L
[1, 0, 3]
M
['X', [1, 2, 3], 'Y']
切片的范圍起始從默認的0到被切片的序列的最大長度。如果兩者都省略掉了，那么切片會抽取該序列中的所有元素，并創(chuàng)造一個頂層的副本（一個新的，不被公用的對象）。對于字典來說，使用字典的dict.copy()方法。
靜態(tài)識別本地域的變量名
Python默認將一個函數中賦值的變量名視作是本地域的，它們存在于該函數的作用域中并且僅僅在函數運行的時候才存在。從技術上講，Python是在編譯def代碼時，去靜態(tài)的識別本地變量，而不是在運行時碰到賦值的時候才識別到的。如果不理解這點的話，會引起人們的誤解。比如，看看下面的例子，當你在一個引用之后給一個變量賦值會怎么樣：
X = 99
def func():
... print X # 這個時候還不存在
... X = 88 # 在整個def中將X視作本地變量
...
func( ) # 出錯了！
你會得到一個“未定義變量名”的錯誤，但是其原因是很微妙的。當編譯這則代碼時，Python碰到給X賦值的語句時認為在這個函數中的任何地方X會被視作一個本地變量名。但是之后當真正運行這個函數時，執(zhí)行print語句的時候，賦值語句還沒有發(fā)生，這樣Python便會報告一個“未定義變量名”的錯誤。
事實上，之前的這個例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先輸出那個全局的X，然后創(chuàng)建一個本地的X呢，還是說這是個程序的錯誤？如果你真的是想要輸出這個全局的X，你需要將它在一個全局語句中聲明它，或者通過包絡模塊的名字來引用它。
默認參數和可變對象
在執(zhí)行def語句時，默認參數的值只被解析并保存一次，而不是每次在調用函數的時候。這通常是你想要的那樣，但是因為默認值需要在每次調用時都保持同樣對象，你在試圖改變可變的默認值（mutable defaults）的時候可要小心了。例如，下面的函數中使用一個空的列表作為默認值，然后在之后每一次函數調用的時候改變它的值：
def saver(x=[]): # 保存一個列表對象
... x.append(1) # 并每次調用的時候
... print x # 改變它的值
...
saver([2]) # 未使用默認值
[2, 1]
saver() # 使用默認值
[1]
saver() # 每次調用都會增加！
[1, 1]
saver()
[1, 1, 1]
有的人將這個視作Python的一個特點——因為可變的默認參數在每次函數調用時保持了它們的狀態(tài)，它們能提供像C語言中靜態(tài)本地函數變量的類似的一些功能。但是，當你第一次碰到它時會覺得這很奇怪，并且在Python中有更加簡單的辦法來在不同的調用之間保存狀態(tài)（比如說類）。
要擺脫這樣的行為，在函數開始的地方用切片或者方法來創(chuàng)建默認參數的副本，或者將默認值的表達式移到函數里面；只要每次函數調用時這些值在函數里，就會每次都得到一個新的對象：
def saver(x=None):
... if x is None: x = [] # 沒有傳入參數？
... x.append(1) # 改變新的列表
... print x
...
saver([2]) # 沒有使用默認值
[2, 1]
saver() # 這次不會變了
[1]
saver()
[1]
其他常見的編程陷阱
下面列舉了其他的一些在這里沒法詳述的陷阱：
在頂層文件中語句的順序是有講究的：因為運行或者加載一個文件會從上到下運行它的語句，所以請確保將你未嵌套的函數調用或者類的調用放在函數或者類的定義之后。
reload不影響用from加載的名字：reload最好和import語句一起使用。如果你使用from語句，記得在reload之后重新運行一遍from，否則你仍然使用之前老的名字。
在多重繼承中混合的順序是有講究的：這是因為對superclass的搜索是從左到右的，在類定義的頭部，在多重superclass中如果出現重復的名字，則以最左邊的類名為準。
在try語句中空的except子句可能會比你預想的捕捉到更多的錯誤。在try語句中空的except子句表示捕捉所有的錯誤，即便是真正的程序錯誤，和sys.exit()調用，也會被捕捉到。
1.Python異常類
Python是面向對象語言，所以程序拋出的異常也是類。常見的Python異常有以下幾個，大家只要大致掃一眼，有個映像，等到編程的時候，相信大家肯定會不只一次跟他們照面（除非你不用Python了）。
異常 描述
NameError 嘗試訪問一個沒有申明的變量
ZeroDivisionError 除數為0
SyntaxError 語法錯誤
IndexError 索引超出序列范圍
KeyError 請求一個不存在的字典關鍵字
IOError 輸入輸出錯誤（比如你要讀的文件不存在）
AttributeError 嘗試訪問未知的對象屬性
ValueError 傳給函數的參數類型不正確，比如給int()函數傳入字符串形
2.捕獲異常
Python完整的捕獲異常的語句有點像：
復制代碼 代碼如下:
try:
try_suite
except Exception1,Exception2,...,Argument:
exception_suite
...... #other exception block
else:
no_exceptions_detected_suite
finally:
always_execute_suite
額...是不是很復雜？當然，當我們要捕獲異常的時候，并不是必須要按照上面那種格式完全寫下來，我們可以丟掉else語句，或者finally語句；甚至不要exception語句，而保留finally語句。額，暈了？好吧，下面，我們就來一一說明啦。
2.1.try...except...語句
try_suite不消我說大家也知道，是我們需要進行捕獲異常的代碼。而except語句是關鍵，我們try捕獲了代碼段try_suite里的異常后，將交給except來處理。
try...except語句最簡單的形式如下：
復制代碼 代碼如下:
try:
try_suite
except:
exception block
上面except子句不跟任何異常和異常參數，所以無論try捕獲了任何異常，都將交給except子句的exception block來處理。如果我們要處理特定的異常，比如說，我們只想處理除零異常，如果其他異常出現，就讓其拋出不做處理，該怎么辦呢？這個時候，我們就要給except子句傳入異常參數啦！那個ExceptionN就是我們要給except子句的異常類（請參考異常類那個表格），表示如果捕獲到這類異常，就交給這個except子句來處理。比如：
復制代碼 代碼如下:
try:
try_suite
except Exception:
exception block
舉個例子：
復制代碼 代碼如下:
try:
... res = 2/0
... except ZeroDivisionError:
... print "Error:Divisor must not be zero!"
...
Error:Divisor must not be zero!
看，我們真的捕獲到了ZeroDivisionError異常！那如果我想捕獲并處理多個異常怎么辦呢？有兩種辦法，一種是給一個except子句傳入多個異常類參數，另外一種是寫多個except子句，每個子句都傳入你想要處理的異常類參數。甚至，這兩種用法可以混搭呢！下面我就來舉個例子。
復制代碼 代碼如下:
try:
floatnum = float(raw_input("Please input a float:"))
intnum = int(floatnum)
print 100/intnum
except ZeroDivisionError:
print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!"
except ValueError:
print "Error:you must input a float num!"
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091
4
上面的例子大家一看都懂，就不再解釋了。只要大家明白，我們的except可以處理一種異常，多種異常，甚至所有異常就可以了。
大家可能注意到了，我們還沒解釋except子句后面那個Argument是什么東西？別著急，聽我一一道來。這個Argument其實是一個異常類的實例（別告訴我你不知到什么是實例），包含了來自異常代碼的診斷信息。也就是說，如果你捕獲了一個異常，你就可以通過這個異常類的實例來獲取更多的關于這個異常的信息。例如：
復制代碼 代碼如下:
try:
... 1/0
... except ZeroDivisionError,reason:
... pass
...
type(reason)
type 'exceptions.ZeroDivisionError'
print reason
integer division or modulo by zero
reason
ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',)
reason.__class__
type 'exceptions.ZeroDivisionError'
reason.__class__.__doc__
'Second argument to a division or modulo operation was zero.'
reason.__class__.__name__
'ZeroDivisionError'
上面這個例子，我們捕獲了除零異常，但是什么都沒做。那個reason就是異常類ZeroDivisionError的實例，通過type就可以看出。
2.2try ... except...else語句
現在我們來說說這個else語句。Python中有很多特殊的else用法，比如用于條件和循環(huán)。放到try語句中，其作用其實也差不多：就是當沒有檢測到異常的時候，則執(zhí)行else語句。舉個例子大家可能更明白些：
復制代碼 代碼如下:
import syslog
try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
...
f.close()
2.3 finally子句
finally子句是無論是否檢測到異常，都會執(zhí)行的一段代碼。我們可以丟掉except子句和else子句，單獨使用try...finally，也可以配合except等使用。
例如2.2的例子，如果出現其他異常，無法捕獲，程序異常退出，那么文件 f 就沒有被正常關閉。這不是我們所希望看到的結果，但是如果我們把f.close語句放到finally語句中，無論是否有異常，都會正常關閉這個文件，豈不是很 妙
復制代碼 代碼如下:
import syslog
try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
... finally:
f.close()
大家看到了沒，我們上面那個例子竟然用到了try,except,else,finally這四個子句！:-)，是不是很有趣？到現在，你就基本上已經學會了如何在Python中捕獲常規(guī)異常并處理之。
3.兩個特殊的處理異常的簡便方法
3.1斷言（assert）
什么是斷言，先看語法：
復制代碼 代碼如下:
assert expression[,reason]
其中assert是斷言的關鍵字。執(zhí)行該語句的時候，先判斷表達式expression，如果表達式為真，則什么都不做；如果表達式不為真，則拋出異常。reason跟我們之前談到的異常類的實例一樣。不懂？沒關系，舉例子！最實在！
復制代碼 代碼如下:
assert len('love') == len('like')
assert 1==1
assert 1==2,"1 is not equal 2!"
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
AssertionError: 1 is not equal 2!
我們可以看到，如果assert后面的表達式為真，則什么都不做，如果不為真，就會拋出AssertionErro異常，而且我們傳進去的字符串會作為異常類的實例的具體信息存在。其實，assert異常也可以被try塊捕獲：
復制代碼 代碼如下:
try:
... assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!"
... except AssertionError,reason:
... print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason)
...
AssertionError:1 is not equal 2!
type(reason)
type 'exceptions.AssertionError'
3.2.上下文管理（with語句）
如果你使用try,except,finally代碼僅僅是為了保證共享資源（如文件，數據）的唯一分配，并在任務結束后釋放它，那么你就有福了！這個with語句可以讓你從try,except,finally中解放出來！語法如下：
復制代碼 代碼如下:
with context_expr [as var]:
with_suite
是不是不明白？很正常，舉個例子來！
復制代碼 代碼如下:
with open('/root/test.py') as f:
... for line in f:
... print line
上面這幾行代碼干了什么？
（1）打開文件/root/test.py
（2）將文件對象賦值給 f
（3）將文件所有行輸出
（4）無論代碼中是否出現異常，Python都會為我們關閉這個文件，我們不需要關心這些細節(jié)。
這下，是不是明白了，使用with語句來使用這些共享資源，我們不用擔心會因為某種原因而沒有釋放他。但并不是所有的對象都可以使用with語句，只有支持上下文管理協議（context management protocol）的對象才可以，那哪些對象支持該協議呢？如下表：
file
decimal.Context
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore
至于什么是上下文管理協議，如果你不只關心怎么用with,以及哪些對象可以使用with，那么我們就不比太關心這個問題：）
4.拋出異常(raise)
如果我們想要在自己編寫的程序中主動拋出異常，該怎么辦呢？raise語句可以幫助我們達到目的。其基本語法如下：
復制代碼 代碼如下:
raise [SomeException [, args [,traceback]]
第一個參數，SomeException必須是一個異常類，或異常類的實例
第二個參數是傳遞給SomeException的參數，必須是一個元組。這個參數用來傳遞關于這個異常的有用信息。
第三個參數traceback很少用，主要是用來提供一個跟中記錄對象（traceback）
下面我們就來舉幾個例子。
復制代碼 代碼如下:
raise NameError
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError
raise NameError() #異常類的實例
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError
raise NameError,("There is a name error","in test.py")
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一個例子的區(qū)別
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一個例子的區(qū)別
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
其實，我們最常用的還是，只傳入第一個參數用來指出異常類型，最多再傳入一個元組，用來給出說明信息。如上面第三個例子。
5.異常和sys模塊
另一種獲取異常信息的途徑是通過sys模塊中的exc_info()函數。該函數回返回一個三元組:(異常類，異常類的實例，跟中記錄對象)
復制代碼 代碼如下:
try:
... 1/0
... except:
... import sys
... tuple = sys.exc_info()
...
print tuple
(type 'exceptions.ZeroDivisionError', ZeroDivisionError('integer division or modulo by zero',), traceback object at 0x7f538a318b48)
for i in tuple:
... print i
...
type 'exceptions.ZeroDivisionError' #異常類
integer division or modulo by zero #異常類的實例
traceback object at 0x7f538a318b48 #跟蹤記錄對象
class?Calculator(Exception):
try:
x?=?input('Enter?the?first?number:')
y?=?input('Enter?the?second?number:')
print(int(x)/int(y))
except?ZeroDivisionError:
print('The?second?number?cannot?be?Zero')
except?ValueError:?#int方法拋出的是ValueError，所以使用TypeError是捕獲不到異常的
print('That?wasn\'t?a?number')
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