try: print('try...') r = 10 / int('2') print('result:', r)except ValueError as e: print('ValueError:', e)except ZeroDivisionError: ##最后一个except子句可以忽略异常的名称，它将被当作通配符使用 print('ZeroDivisionError:', e)else: print('no error!')finally: print('finally...')print('END') finally一定会被执行（可以没有finally语句）。
如果一个异常没有与任何的 excep 匹配，那么这个异常将会传递给上层的 try 中。
一个except子句可以同时处理多个异常，这些异常将被放在一个括号里成为一个元组，例如: except (RuntimeError, TypeError, NameError): pass
如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句
Python所有的错误都是从BaseException类派生的,写错误类的时候，可能会其子类也“一网打尽”，注意范围。
常见的错误类型和继承关系看这里：https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy
捕获错误，可以多层调用。
出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
# err_logging.pyimport loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try: bar('0') except Exception as e: logging.exception(e)main()print('END')
同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。
如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：
# err_raise.pyclass FooError(ValueError): passdef foo(s): n = int(s) if n==0: raise FooError('invalid value: %s' % s) return 10 / nfoo('0')
只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。
# err_reraise.pydef foo(s): n = int(s) if n==0: raise ValueError('invalid value: %s' % s) return 10 / ndef bar(): try: foo('0') except ValueError as e: print('ValueError!') raisebar()
raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。
raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。
在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：只要是合理的转换逻辑就可以
try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError('input error!')
1.用print()把可能有问题的变量打印出来看看。
2.凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代。
def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / ndef main(): foo('0')
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.pyTraceback (most recent call last): ...AssertionError: n is zero!
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。
3.logging不会抛出错误，而且可以输出到文件。logging.info()就可以输出一段文本
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)s = '0'n = int(s)logging.info('n = %d' % n)print(10 / n)
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。
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。
4.启动Python的调试器pdb。
import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：
# err.pyimport pdbs = '0'n = int(s)pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停print(10 / n)
运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行
Pycharm的调试程序：https://blog.csdn.net/s740556472/article/details/90054266
单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
需要引入Python自带的unittest模块.
用到再细查。大体是看懂了。一定要做单元测试。减少测试人员的工作量，也减少很多不必要的错误。
单元测试的测试用例要覆盖常用的输入组合、边界条件和异常。
# -*- coding: utf-8 -*-import unittestclass Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score def get_grade(self): # if self.score < 0 or self.score > 100: # raise ValueError('ValueError') if self.score >= 60 and self.score < 80: return 'B' elif self.score >= 80 and self.score <= 100: return 'A' elif self.score >= 0 and self.score < 60: return 'C' else: raise ValueError("wrong key")class TestStudent(unittest.TestCase): def test_80_to_100(self): s1 = Student('Bart', 80) s2 = Student('Lisa', 100) self.assertEqual(s1.get_grade(), 'A') self.assertEqual(s2.get_grade(), 'A') def test_60_to_80(self): s1 = Student('Bart', 60) s2 = Student('Lisa', 79) self.assertEqual(s1.get_grade(), 'B') self.assertEqual(s2.get_grade(), 'B') def test_0_to_60(self): s1 = Student('Bart', 0) s2 = Student('Lisa', 59) self.assertEqual(s1.get_grade(), 'C') self.assertEqual(s2.get_grade(), 'C') def test_invalid(self): s1 = Student('Bart', -1) s2 = Student('Lisa', 101) with self.assertRaises(ValueError): s1.get_grade() with self.assertRaises(ValueError): s2.get_grade()if __name__ == '__main__': unittest.main()
# -*- coding: utf-8 -*-def fact(n): ''' Calculate 1*2*...*n >>> fact(1) 1 >>> fact(10) 3628800 >>> fact(-1) Traceback (most recent call last): File "C:\python\lib\doctest.py", line 1329, in __run compileflags, 1), test.globs) File "<doctest __main__.fact[2]>", line 1, in <module> fact(-1) File "C:/Workspace/Document/Private/Code/python/tutorial/study.py", line 917, in fact raise ValueError() ValueError ''' if n < 1: raise ValueError() if n == 1: return 1 return n * fact(n - 1)if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。
doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。只有测试异常的时候，可以用...表示中间一大段烦人的输出。
当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令行直接运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。
参考自：廖老师的python3和菜鸟
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