分析Python的错误，调试和测试方法-创新互联

本篇内容主要讲解“分析Python的错误，调试和测试方法”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“分析Python的错误，调试和测试方法”吧!

　　错误处理

　　在预防程序发生运行错误的时候，可以预先设置返回一个错误代码，然后在执行程序的时候，就会知道程序是否正确。

　　用错误码来表示是否出错有时候也十分的不方便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，会导致必须用大量的代码去判断代码是否出错：

　　def foo():

　　r = some_function()

　　if r == (-1):

　　return -1

　　return r

　　def bar():

　　r = foo()

　　if r==(-1):

　　print('Error')

　　else:

　　pass

　　一旦发生错误，还需要各个函数之间互相传递，用起来不方便，所以try…except…finally就被广泛的用于试验错误。

　　try

　　下面这个例子可以让我们了解try的使用方法：

　　>>> try:

　　print("try...")

　　r = 10 / 0

　　print("result:",r)

　　except ZeroDivisionError as e:

　　print("except:",e)

　　finally:

　　print("Finally")

　　try...

　　except: division by zero

　　Finally

　　如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。

　　如果将上面的0改成5，则不会报错，正常运行。

　　>>> try:

　　print("try...")

　　r = 10 / 5

　　print("result:",r)

　　except ZeroDivisionError as e:

　　print("except:",e)

　　finally:

　　print("Finally")

　　try...

　　result: 2.0

　　Finally

　　可以看出不再执行except语句，只要一个程序中有finally语句，他肯定会被执行。

　　int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。此外，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：

　　try:

　　print('try...')

　　r = 10 / int('5')

　　print('result:', r)

　　except ValueError as e:

　　print('ValueError:', e)

　　except ZeroDivisionError as e:

　　print('ZeroDivisionError:', e)

　　else:

　　print('no error!')

　　finally:

　　print('finally...')

　　print('END')

　　Python的错误其实也是一种类，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”：

　　try:

　　foo()

　　except ValueError as e:

　　print('ValueError')

　　except UnicodeError as e:

　　print('UnicodeError')

　　第二个except永远也捕获不到UnicodeError，因为UnicodeError是ValueError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。

　　常见错误及其关系

　　不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。

　　def foo(s):

　　return 10 / int(s)

　　def bar(s):

　　return foo(s) * 2

　　def main():

　　try:

　　bar('0')

　　except Exception as e:

　　print('Error:', e)

　　finally:

　　print('finally...')

　　调用栈

　　如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。下面这个例子可以很好地展示这种操作：

　　def foo(s):郑州妇科医院哪家好 http://www.120zzzy.com/

　　return 10 / int(s)

　　def bar(s):

　　return foo(s) * 2

　　def main():

　　bar('0')

　　main()

　　运行显示结果：

　　Traceback (most recent call last):

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 10, in

　　main()

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 8, in main

　　bar('0')

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 5, in bar

　　return foo(s) * 2

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 2, in foo

　　return 10 / int(s)

　　ZeroDivisionError: division by zero

　　下面我们就来解读一下这个输出的结果，首先第一句：

　　Traceback (most recent call last):

　　告诉我们这是错误的跟踪信息。

　　File “F:/python文件/tiaoshi/init.py”, line 10, in <\module>

　　main()

　　代码中第10行调用main函数出错，原因是第8行.

　　File “F:/python文件/tiaoshi/init.py”, line 8, in main

　　bar(‘0’)

　　代码中第8行调用bar函数出错，原因是第5行.

　　File “F:/python文件/tiaoshi/init.py”, line 5, in bar

　　return foo(s) * 2

　　代码中第5行返回foo函数出错，原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：

　　ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

　　根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。

　　标题出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。

　　记录错误

　　如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：

　　import logging

　　def foo(s):

　　return 10 / int(s)

　　def bar(s):

　　return foo(s) * 2

　　def main():

　　try:

　　bar('0')

　　except Exception as e:

　　logging.exception(e)

　　main()

　　输出结果：

　　END

　　ERROR:root:division by zero

　　Traceback (most recent call last):

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 14, in main

　　bar('0')

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 9, in bar

　　return foo(s) * 2

　　File "F:/python文件/tiaoshi/__init__.py", line 5, in foo

　　return 10 / int(s)

　　ZeroDivisionError: division by zero

　　Python内置的try…except…finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。

　　程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。但是，应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。

到此，相信大家对“分析Python的错误，调试和测试方法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！