Python异常处理机制、调试、测试
内容导读
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内容图文
![Python异常处理机制、调试、测试](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/850/0ca8d8ae77644d19975948c137c0babe.jpg)
类似于Java的try..catch..finally
Java的为try_except_finally
try: print('try...') r = 10 / 0 print('result:', r) except ZeroDivisionError as e: print('except:', e) finally: print('finally...') print('END')
try执行一段可能会发送异常的代码,如果有异常情况发送 走except , 如果没有则不走,最后不管代码有没有发送异常,都会执行finally里的代码
异常错误存在父子类问题,如果父类处理了,子类则不会再接收处理
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调试
1、打印print
最简单的就是print 把数据打印出来再去找错误原因
问题在于会在代码中出现很多打印语句
2、断言assert
assert n != 0, 'n is zero!'
assert
的意思是,表达式n != 0
应该是True
,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。
如果断言失败,assert
语句本身就会抛出AssertionError
:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
注:
程序中如果到处充斥着assert
,和print()
相比也好不到哪去。不过,启动Python解释器时可以用-O
参数来关闭assert
:
关闭后,你可以把所有的assert
语句当成pass
来看。
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: division by zero
3、logging
logging
的好处,它允许你指定记录信息的级别,有debug
,info
,warning
,error
等几个级别,当我们指定level=INFO
时,logging.debug
就不起作用了。同理,指定level=WARNING
后,debug
和info
就不起作用了。这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。
logging
的另一个好处是通过简单的配置,一条语句可以同时输出到不同的地方,比如console和文件。
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) s = '0' n = int(s) logging.info('n = %d' % n) print(10 / n)
-------------------------------------------- $ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module> print(10 / n) ZeroDivisionError: division by zero
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python异常处理机制、调试、测试全部内容,希望文章能够帮你解决Python异常处理机制、调试、测试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。
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