深入理解Python异常处理机制：重新学习带来的新收获
前言
前些天，公司准备使用开源BI工具superset，但部署成功后，连接阿里数仓获取表时，一直报错，苦于日志不详细，从日志中并没有看出哪里的问题，然后就拉源码进行调试，终于找到抛出异常的位置，但是当我打印这个异常的时候并没有异常信息输出，这促使我重新看一遍python的异常与错误处理。
try语句
try:
pass
except Exception as e:
print(e)
finally:
print("Finally block")
位置
我们需要把更精确的except语句放到最前面，python的内置异常类之间是存在继承关系的，就拿我看superset源码中的例子
print(issubclass(NotImplementedError, RuntimeError)) # True
print(issubclass(RuntimeError, Exception)) # True
print(issubclass(Exception, BaseException)) # True
可以看到异常类的继承关系：BaseException -> Exception -> RuntimeError -> NotImplementedError，当然，这只是我举的一个例子。
如果代码块中有多条except，异常匹配会按照从上到下的顺序进行。
如果把模糊不清的异常放在前面，就会导致下面的except不会触发，像下面这样
dic = {"name": "panda", "age": 18}
try:
print(dic['sex'])
except Exception as e:
print(f'exception: {e}')
except KeyError:
print('sex not in dic')
这段代码会输出exception: 'sex',KeyError下面的代码永远不会执行。
分支
啥时候需要分支呢？和条件语句的分支一样吗？
当我们需要程序没有异常时，才执行之后的逻辑，我们就需要分支了。
先看看，不使用else，我们是这样实现的
dic = {"name": "panda", "age": 18}
successed = False
try:
print(dic['sex'])
successed = True
except KeyError:
print('sex not in dic')
if successed:
# 业务逻辑
print('successed')
这里我们定义了一个额外变量，来控制真正的业务逻辑是否执行。如果使用try语句中的else分支，代码会变的很简单，像这样
dic = {"name": "panda", "age": 18}
try:
dic['name']
except KeyError:
print('sex not in dic')
else:
# 业务逻辑
print('successed')
代码运行会输出successed，虽然和条件语句中的else是同一个词，但意义不同，这里的else表示try语句未抛出异常时，才执行else分支下的内容。
当然，需要注意的是，和finally语句不同，如果程序遇到return或break语句，中断异常捕获，即使没有任何异常，else中的逻辑也不会执行，像这样
def demo():
try:
a = 1
return a
except Exception as e:
print(e)
else:
print('no error')
finally:
print('finally')
demo()
这段代码，会输出finally,虽然代码没有异常，但是因为有return，导致else中的代码不会执行。
空raise语句
抛出异常，交给上层处理
def demo():
try:
a = 1/0
except Exception as e:
raise
demo()
空raise语句，会原封不动的重新抛出当前异常。这段代码执行结果为ZeroDivisionError: division by zero
建议抛出异常不要返回错误
之前写代码，我通常习惯将错误和结果一起返回，就是返回一个元组，包含返回结果和错误信息，然后通过错误信息来判断，进行后面的逻辑，像这样
MAX_LENGTH_OF_NAME = 12
MAX_ITEMS_QUOTA = 10
class Item:
def __init__(self, name):
self.name = name
def create_item(name):
"""接收名称，创建 Item 对象
:return: (对象，错误信息)，成功时错误信息为 ''
"""
if len(name) > MAX_LENGTH_OF_NAME:
return None, 'name of item is too long'
return Item(name=name), ''
def create_from_input():
name = input()
item, err_msg = create_item(name)
if err_msg:
print(f'create item failed: {err_msg}')
else:
print('item<{name}> created')
create_from_input()
create_item()用来创建Item对象，函数内部进行长度判断逻辑，执行失败返回空字符串和错误信息组成的元组，在调用层
create_from_input()来判断是否有错误信息，从而进行不同逻辑处理。刚开始感觉这样写还不错，后来代码量上来，都是这种写法，写的就懵了。我们应该使用异常来进行错误处理，会优雅很多，像这样
# -*- coding: utf-8 -*-
MAX_LENGTH_OF_NAME = 12
MAX_ITEMS_QUOTA = 10
def get_current_items():
return []
class Item:
def __init__(self, name):
self.name = name
class CreateItemError(Exception):
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
def create_item(name):
"""创建一个新的 Item
:raises: 当无法创建时抛出 CreateItemError
"""
if len(name) > MAX_LENGTH_OF_NAME:
raise CreateItemError('name of item is too long')
return Item(name=name)
def create_from_input():
name = input()
try:
item = create_item(name)
except CreateItemError as e:
print(f'create item failed: {e}')
else:
print(f'item<{name}> created')
create_from_input()
这里我们自定义了异常错误类CreateItemError，这样create_item()函数只会返回Item类型或者抛出异常，清晰多了。
with
这并不陌生，我们通常操作一个文件时，会使用with来打开文件，像这样
with open('filename', 'r') as f:
pass
但并不是所有对象都能配合with使用，需要满足上下文管理器协议的对象才可以。
要满足上下文管理器，需要实现__enter__和__exit__两个魔法方法，__enter__在进入管理器时被调用，__exit__在退出管理器时调用。
with使用案例
代替finally清理资源，先来看看使用finally是这样实现的
conn = MySQLDB(host, port, user, password, database)
try:
conn.execute_sql('select * from ...')
except Exception as e:
print(f'Unable to use connection: {e}')
finally:
conn.close()
这是我举的一个例子，MySQLDB是用来连接数据库的类，实现了execute_sql方法用来执行sql语句，最后关闭连接。
如果使用with会简洁很多，MySQLDB类中实现__enter__和__exit__两个魔法方法
class MySQLDB(SQLBase):
"""MySQL DB table API"""
def __init__(self, host: str, port: int, user: str, password: str, database: str, charset='utf8mb4'):
"""
Connect to the MySQL database
:param host:
:param port:
:param user:
:param password:
:param database:
"""
self.connection = pymysql.connect(host=host,
port=int(port),
user=user,
password=password,
database=database,
charset=charset,
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
def __enter__(self):
return self.connection
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.connection.close()
return False
def execute_sql(self, sql: str) -> None:
"""
Execute SQL
pass
接下来，我们就可以使用with了
with MySQLDB(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='test') as db:
db.execute_sql("")
忽略异常，有时候出现异常，并不会影响业务逻辑，但异常会阻碍程序运行，此时就需要try/except来捕获，但如果需要忽略的异常比较多，就有很多try/except，不优雅，我们可以直接实现一个上下文管理器来统一忽略异常，像这样
class ignore_closed:
def __enter__(self):
pass
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
if exc_type == NotImplementedError:
return True
return False
在使用时，如果需要忽略NotImplementedError错误，就可以使用with，with ignore_closed():
__exit__接收三个参数，with上下文内未抛出异常，解释器在执行__exit__方法时，exc_type、exc_value、traceback这三个参数的值都是None，如果有异常抛出，这三个参数就是异常的具体内容：
- exc_type ：异常的类型
- exc_value：异常对象
- traceback：错误的堆栈对象
此时，如果__exit__返回True，异常就不会继续抛出，如果返回False,那异常就正常抛出。
当然，标准库模块contextlib里面的suppress函数，提供了忽略异常功能，可以直接使用
contextmanager装饰器
上面的例子可以看到，定义一个上下文管理器还是比较麻烦的，需要实现两个魔法方法。为了简化，python提供的更简便的装饰器：@contextmanager，像这样
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def create_conn_obj():
conn = MySQLDB(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='test')
try:
yield conn
finally:
conn.close()
yield前面的逻辑会进入管理器时执行，就像__enter__，yield后面的逻辑会在退出管理器时执行，就像__exit__
想要在上下文管理器内处理异常，必须使用 try包裹yield语句。
@contextmanager可以把一个生成器函数转化成上下文管理器。
定位问题
看superset源码定位问题时，这样一段代码出现异常
try:
views = set(inspector.get_view_names(schema))
except Exception as ex:
print(ex)
raise cls.get_dbapi_mapped_exception(ex)
在这段代码中，当发生异常时，通过 print(ex) 语句打印异常信息是一个常见的做法。然而，并非所有类型的异常都包含可读的文本信息。有些异常可能不会直接包含有用的信息，而是需要从其他属性中获取。因此，打印异常时可能看不到具体的错误信息。
为了更好地查看异常信息，可以尝试打印完整的异常堆栈信息，而不仅仅是异常对象本身。可以修改代码如下：
try:
views = set(inspector.get_view_names(schema))
except Exception as ex:
import traceback
traceback.print_exc()
raise cls.get_dbapi_mapped_exception(ex)
通过使用 traceback.print_exc() 函数，可以打印完整的异常堆栈信息，包括异常的类型、消息和堆栈轨迹，这样可以更全面地了解发生了什么异常以及其详细信息。学到了，果然很快就解决问题了
最后
公司的BI工具总算可以正常使用了，感受到了看源码、改源码的快乐。
转载自:https://juejin.cn/post/7313589382565396531