python – 重新尝试代码时的异常处理

内容导读

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内容图文

我有一些测试用例.测试用例依赖于需要时间来计算的数据.为了加快测试速度,我已经缓存了数据,因此无需重新计算.

我现在有foo(),它查看缓存的数据.我不能提前告诉它会看到什么,因为这在很大程度上取决于测试用例.

如果测试用例失败导致它找不到正确的缓存数据,我不希望它失败 – 我希望它计算数据,然后再试一次.我也不知道特别是什么异常会导致丢失数据.

我的代码现在看起来像这样：

if cacheExists:
    loadCache()
    dataComputed = False
else:
    calculateData()
    dataComputed = True

try:
    foo()
except:
    if not dataComputed:
        calculateData() 
        dataComputed = True
        try:
            foo()
        except:
            #error handling code
    else:
        #the same error handling code

重构这段代码的最佳方法是什么？

解决方法:

我不同意在现有的答案的关键建议,这基本上可以归结为Python中处理异常,你会在,比方说,C或Java – 这不是在Python,那里往往是美好的旧理念,即“这是更好的首选风格请求宽恕而非许可“(尝试操作并处理异常,如果有的话,而不是模糊代码的主流并通过彻底的初步检查产生开销).我同意Gabriel的看法,除了它之外几乎都不是一个好主意(除非所有它都是某种形式的日志记录,然后加注以让异常传播).所以,假设您有一个元组,其中包含您期望并希望以相同方式处理的所有异常类型,例如：

expected_exceptions = KeyError, AttributeError, TypeError

并且总是使用除了expected_exceptions：而不是bare除外：

因此,在此过程中,针对您的需求的一种略微重复的方法是：

try:
    foo1()
except expected_exceptions:
    try:
        if condition:
            foobetter()
        else:
            raise
    except expected_exceptions:
        handleError()

另一种方法是使用辅助函数来包装try / except逻辑：

def may_raise(expected_exceptions, somefunction, *a, **k):
  try:
    return False, somefunction(*a, **k)
  except expected_exceptions:
    return True, None

这样的帮助程序通常可以在几种不同的情况下使用,因此在项目的“实用程序”模块中的某个地方使用这样的东西是很常见的.现在,对于您的情况(没有参数,没有结果),您可以使用：

failed, _ = may_raise(expected_exceptions, foo1)
if failed and condition:
  failed, _ = may_raise(expected_exceptions, foobetter)
if failed:
  handleError()

我认为它更线性,因此更简单.这种一般方法唯一的问题是,一个辅助功能,如may_raise不会强迫你处理以某种方式或其他有例外,所以你可能只是忘了这样做(就像使用返回代码,而不是例外,表示错误,很容易被错误地忽略那些返回值);所以,请谨慎使用……！ – )

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 重新尝试代码时的异常处理全部内容，希望文章能够帮你解决python – 重新尝试代码时的异常处理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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