python 异常处理函数--raise python中异常处理--raise的使用

Python 异常处理--raise函数用法 

在Python中，要想引发异常，最简单的形式就是输入关键字raise，后跟要引发的异常的名称。异常名称标识出具体的类： Python异常处理是那些类的对象。执行raise语句时，Python会创建指定的异常类的一个对象。raise语句还可指定对异常对象进行初始化的参数。为此，请在异常类的名称后添加一个逗号以及指定的参数（或者由参数构成的一个元组）。
例如：在scrapy官网可以看到，scrapy异常处理的丢弃item中的DropItem（）异常处理。
验证价格，同时丢弃没有价格的item
from scrapy.exceptions import DropItem

class PricePipeline(object):

    vat_factor = 1.15

    def process_item(self, item, spider):
        if item['price']:
            if item['price_excludes_vat']:
                item['price'] = item['price'] * self.vat_factor
            return item
        else:
            raise DropItem("Missing price in %s" % item)

当程序出现错误，python会自动引发异常，也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句，raise后面的语句将不能执行。

raise()

用raise语句来引发一个异常。异常/错误对象必须有一个名字，且它们应是Error或Exception类的子类。

抛出异常和自定义异常

Python用异常对象(exception object)表示异常情况，遇到错误后，会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯(Traceback,一种错误信息)终止执行。

raise 语句

Python中的raise 关键字用于引发一个异常，基本上和C#和Java中的throw关键字相同，如下所示：

def ThorwErr():
    raise Exception("抛出一个异常") 
# Exception: 抛出一个异常 
ThorwErr()

raise关键字后面是抛出是一个通用的异常类型(Exception)，一般来说抛出的异常越详细越好，Python在exceptions模块内建了很多的异常类型，通过使用dir函数来查看exceptions中的异常类型，如下：

import exceptions

# ['ArithmeticError', 'AssertionError'.....]
print dir(exceptions)

传递异常

捕捉到了异常，但是又想重新引发它(传递异常)，可以使用不带参数的raise语句即可：

 class MuffledCalculator:
     muffled = False
     def calc(self,expr):
         try:
             return eval(expr)
         except ZeroDivisionError:
             if self.muffled:
                 print 'Division by zero is illegal'
             else:
                 raise

自定义异常类型

Python中也可以自定义自己的特殊类型的异常，只需要要从Exception类继承(直接或间接)即可：

class SomeCustomException(Exception):
    pass

捕捉异常

捕捉一个异常

和C#中的try/catch类似，Python中使用try/except关键字来捕捉异常，如下：

try:
    print 2/0
except ZeroDivisionError:
    print '除数不能为0'

捕捉多个异常

在一个except语句只捕捉其后声明的异常类型，如果可能会抛出的是其他类型的异常就需要再增加一个except语句了，或者也可以指定一个更通用的异常类型比如：Exception，如下：

try:
    print 2/'0'
except ZeroDivisionError:
    print '除数不能为0'
except Exception:
    print '其他类型异常'

为了捕获多个异常，除了声明多个except语句之外，还可以在一个except语句之后将多个异常作为元组列出来即可：

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception):
    print '发生了一个异常'

获取异常信息

每个异常都会有一些异常信息，一般情况下我们应该把这些异常信息记录下来：

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception) as e:
    # unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str'
    print e 

finally子句

finally子句和try子句联合使用但是和except语句不同，finally不管try子句内部是否有异常发生，都会执行finally子句内的代码。所有一般情况下，finally自己常常用于关闭文件或者在Socket中。

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception):
    print '发生了一个异常'
finally:
    print '不管是否发生异常都执行'

演示raise用法

try:

s = None

if s is None:

print "s 是空对象"

raise NameError #如果引发NameError异常，后面的代码将不能执行

print len(s) #这句不会执行，但是后面的except还是会走到

except TypeError:

print "空对象没有长度"

s = None

if s is None:

raise NameError

print 'is here?' #如果不使用try......except这种形式，那么直接抛出异常，不会执行到这里

1.Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

2.什么是lambda函数？它有什么好处?

答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数

lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数

lambda [arguments]:expression

>>> a=lambdax,y:x+y

>>> a(3,11)

3.Python里面如何实现tuple和list的转换？

答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型

4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

答：

1,使用set函数，set(list)

2，使用字典函数，

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]

>>> b={}

>>>b=b.fromkeys(a)

>>>c=list(b.keys())

>>> c

5.编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]

a.sort()

last=a[-1]

for i inrange(len(a)-2,-1,-1):

if last==a[i]:

del a[i]

else:last=a[i]

print(a)

6.Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}

7.介绍一下except的用法和作用？

答：try…except…except…[else…][finally…]

执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行

如果存在finally语句，最后总是会执行。

8.Python中pass语句的作用是什么？

答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass

9.介绍一下Python下range()函数的用法？

答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中

10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，

格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量）

>>> import re

>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))

colour socks and colourshoes

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))

colour socks and redshoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

11.Python里面match()和search()的区别？

答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。

re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

None

>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

(2, 7)

12.用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？

答：术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

13.Python里面如何生成随机数？

答：random模块

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。

14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？

答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查

15.如何在一个function里面设置一个全局的变量？

答：解决方法是在function的开始插入一个global声明：

def f()

global x

16.单引号，双引号，三引号的区别

答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释

如果要表示Let’s go 这个字符串

单引号：s4 = ‘Let\’s go’

双引号：s5 = “Let’s go”

s6 = ‘I realy like“python”!’

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了

当程序出现错误，python会自动引发异常，也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句，raise后面的语句将不能执行。

raise()

用raise语句来引发一个异常。异常/错误对象必须有一个名字，且它们应是Error或Exception类的子类。

抛出异常和自定义异常

Python用异常对象(exception object)表示异常情况，遇到错误后，会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯(Traceback,一种错误信息)终止执行。

raise 语句

Python中的raise 关键字用于引发一个异常，基本上和C#和Java中的throw关键字相同，如下所示：

def ThorwErr():
    raise Exception("抛出一个异常") 
# Exception: 抛出一个异常 
ThorwErr()

raise关键字后面是抛出是一个通用的异常类型(Exception)，一般来说抛出的异常越详细越好，Python在exceptions模块内建了很多的异常类型，通过使用dir函数来查看exceptions中的异常类型，如下：

import exceptions

# ['ArithmeticError', 'AssertionError'.....]
print dir(exceptions)

传递异常

捕捉到了异常，但是又想重新引发它(传递异常)，可以使用不带参数的raise语句即可：

 class MuffledCalculator:
     muffled = False
     def calc(self,expr):
         try:
             return eval(expr)
         except ZeroDivisionError:
             if self.muffled:
                 print 'Division by zero is illegal'
             else:
                 raise

自定义异常类型

Python中也可以自定义自己的特殊类型的异常，只需要要从Exception类继承(直接或间接)即可：

class SomeCustomException(Exception):
    pass

捕捉异常

捕捉一个异常

和C#中的try/catch类似，Python中使用try/except关键字来捕捉异常，如下：

try:
    print 2/0
except ZeroDivisionError:
    print '除数不能为0'

捕捉多个异常

在一个except语句只捕捉其后声明的异常类型，如果可能会抛出的是其他类型的异常就需要再增加一个except语句了，或者也可以指定一个更通用的异常类型比如：Exception，如下：

try:
    print 2/'0'
except ZeroDivisionError:
    print '除数不能为0'
except Exception:
    print '其他类型异常'

为了捕获多个异常，除了声明多个except语句之外，还可以在一个except语句之后将多个异常作为元组列出来即可：

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception):
    print '发生了一个异常'

获取异常信息

每个异常都会有一些异常信息，一般情况下我们应该把这些异常信息记录下来：

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception) as e:
    # unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str'
    print e 

finally子句

finally子句和try子句联合使用但是和except语句不同，finally不管try子句内部是否有异常发生，都会执行finally子句内的代码。所有一般情况下，finally自己常常用于关闭文件或者在Socket中。

try:
    print 2/'0'
except (ZeroDivisionError,Exception):
    print '发生了一个异常'
finally:
    print '不管是否发生异常都执行'

演示raise用法

try:

s = None

if s is None:

print "s 是空对象"

raise NameError #如果引发NameError异常，后面的代码将不能执行

print len(s) #这句不会执行，但是后面的except还是会走到

except TypeError:

print "空对象没有长度"

s = None

if s is None:

raise NameError

print 'is here?' #如果不使用try......except这种形式，那么直接抛出异常，不会执行到这里

1.Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

2.什么是lambda函数？它有什么好处?

答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数

lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数

lambda [arguments]:expression

>>> a=lambdax,y:x+y

>>> a(3,11)

3.Python里面如何实现tuple和list的转换？

答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型

4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

答：

1,使用set函数，set(list)

2，使用字典函数，

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]

>>> b={}

>>>b=b.fromkeys(a)

>>>c=list(b.keys())

>>> c

5.编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]

a.sort()

last=a[-1]

for i inrange(len(a)-2,-1,-1):

if last==a[i]:

del a[i]

else:last=a[i]

print(a)

6.Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}

7.介绍一下except的用法和作用？

答：try…except…except…[else…][finally…]

执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行

如果存在finally语句，最后总是会执行。

8.Python中pass语句的作用是什么？

答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass

9.介绍一下Python下range()函数的用法？

答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中

10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，

格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量）

>>> import re

>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))

colour socks and colourshoes

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))

colour socks and redshoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

11.Python里面match()和search()的区别？

答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。

re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

None

>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

(2, 7)

12.用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？

答：术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

13.Python里面如何生成随机数？

答：random模块

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。

14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？

答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查

15.如何在一个function里面设置一个全局的变量？

答：解决方法是在function的开始插入一个global声明：

def f()

global x

16.单引号，双引号，三引号的区别

答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释

如果要表示Let’s go 这个字符串

单引号：s4 = ‘Let\’s go’

双引号：s5 = “Let’s go”

s6 = ‘I realy like“python”!’

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了