2.13错误与调试
在Python中，错误处理和调试是确保程序稳定性和可靠性的关键环节。通过合理地捕获和处理异常，以及有效地使用日志记录和调试工具，开发者可以提高代码质量，减少程序运行时的错误。
异常的分类与自定义
Python中的异常分为系统异常和自定义异常。系统异常是Python解释器预定义的，而自定义异常则允许开发者根据特定应用需求定义新的异常类型。
内置异常类型的详细介绍
Python的内置异常构成了一个层次结构，BaseException是所有异常的基类。以下是一些常用的内置异常类型：
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SystemExit：解释器请求退出。 -
KeyboardInterrupt：用户中断执行（如按Ctrl+C）。 -
Exception：所有内置非系统异常的基类。-
ArithmeticError：数学运算错误。OverflowError：数值溢出。ZeroDivisionError：除以零。
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AssertionError：断言失败。 -
AttributeError：属性赋值错误。 -
IOError：输入/输出操作失败。 -
ImportError：模块导入失败。 -
IndexError/KeyError：索引或键错误。 -
SyntaxError：语法错误。 -
TypeError：类型不匹配。 -
ValueError：传入无效的参数。
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自定义异常类及其处理机制
自定义异常通常是内置异常类的子类，它们允许开发者定义特定于应用的错误处理逻辑。
class InvalidAgeError(ValueError):
"""年龄无效异常"""
def __init__(self, age, message="Age must be a positive integer"):
self.age = age
self.message = message
super().__init__(self.message)
try:
raise InvalidAgeError(-1)
except InvalidAgeError as e:
print(f"捕获到异常：{e}")
print(f"年龄: {e.age}, 错误信息: {e.message}")
调试与日志
调试是查找和修复代码中错误的过程。日志记录是调试的重要工具，它可以帮助开发者追踪程序的执行流程和状态。
使用logging模块记录日志
logging模块提供了灵活的日志记录系统，允许设置不同的日志级别，输出日志到不同的目的地，并且可以格式化日志消息。
import logging
# 配置日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.debug("这是一个debug信息")
logger.info("这是一个info信息")
logger.warning("这是一个warning信息")
logger.error("这是一个error信息")
logger.critical("这是一个critical信息")
使用pdb模块进行调试
pdb模块是Python的内置调试器，它提供了一个交互式环境，允许你在程序运行时检查和修改程序的状态。
import pdb
def calculate(x, y):
result = x / y
return result
# 触发异常
calculate(1, 0)
# 启动pdb调试器
pdb.post_mortem()
在程序抛出异常后，pdb.post_mortem()可以从最近的异常信息中启动调试器，允许你检查调用栈和局部变量。
总结
通过深入理解和应用异常处理、日志记录和调试技术，Python开发者可以构建更加健壮和可靠的应用程序。自定义异常允许更精细的错误控制，而logging和pdb模块提供了强大的工具来记录程序运行状态和调试程序。这些技能对于开发大型、复杂的Python应用程序至关重要。
