6-Python 工匠: 异常处理的三个好习惯

2024-01-21 12:20

本文主要是介绍6-Python 工匠: 异常处理的三个好习惯,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python 工匠: 异常处理的三个好习惯

前言

这是 “Python 工匠”系列的第 6 篇文章。[查看系列所有文章]

如果你用 Python 编程,那么你就无法避开异常,因为异常在这门语言里无处不在。打个比方,当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出,解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyErrorValueErrorTypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。

异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try ... except 包裹特定语句,妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常,更是优雅代码里必不可少的组成部分。

在这篇文章里,我会分享与异常处理相关的 3 个好习惯。继续阅读前,我希望你已经了解了下面这些知识点:

  • 异常的基本语法与用法*(建议阅读官方文档 “Errors and Exceptions”)*
  • 为什么要使用异常代替错误返回*(建议阅读《让函数返回结果的技巧》)*
  • 为什么在写 Python 时鼓励使用异常 (建议阅读 “Write Cleaner Python: Use Exceptions”)

三个好习惯

1. 只做最精确的异常捕获

假如你不够了解异常机制,就难免会对它有一种天然恐惧感。你可能会觉得:异常是一种不好的东西,好的程序就应该捕获所有的异常,让一切都平平稳稳的运行。 而抱着这种想法写出的代码,里面通常会出现大段含糊的异常捕获逻辑。

让我们用一段可执行脚本作为样例:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import redef save_website_title(url, filename):"""获取某个地址的网页标题,然后将其写入到文件中:returns: 如果成功保存,返回 True,否则打印错误,返回 False"""try:resp = requests.get(url)obj = re.search(r'<title>(.*)</title>', resp.text)if not obj:print('save failed: title tag not found in page content')return Falsetitle = obj.grop(1)with open(filename, 'w') as fp:fp.write(title)return Trueexcept Exception:print(f'save failed: unable to save title of {url} to {filename}')return Falsedef main():save_website_title('https://www.qq.com', 'qq_title.txt')if __name__ == '__main__':main()

脚本里的 save_website_title 函数做了好几件事情。它首先通过网络获取网页内容,然后利用正则匹配出标题,最后将标题写在本地文件里。而这里有两个步骤很容易出错:网络请求本地文件操作。所以在代码里,我们用一个大大的 try ... except 语句块,将这几个步骤都包裹了起来。安全第一 ⛑。

那么,这段看上去简洁易懂的代码,里面藏着什么问题呢?

如果你旁边刚好有一台安装了 Python 的电脑,那么你可以试着跑一遍上面的脚本。你会发现,上面的代码是不能成功执行的。而且你还会发现,无论你如何修改网址和目标文件的值,程序仍然会报错 “save failed: unable to…”。为什么呢?

问题就藏在这个硕大无比的 try ... except 语句块里。假如你把眼睛贴近屏幕,非常仔细的检查这段代码。你会发现在编写函数时,我犯了一个小错误,我把获取正则匹配串的方法错打成了 obj.grop(1),少了一个 ‘u’(obj.group(1))。

但正是因为那个过于庞大、含糊的异常捕获,这个由打错方法名导致的原本该被抛出的 AttributeError 却被吞噬了。从而给我们的 debug 过程增加了不必要的麻烦。

异常捕获的目的,不是去捕获尽可能多的异常。假如我们从一开始就坚持:只做最精准的异常捕获。那么这样的问题就根本不会发生,精准捕获包括:

  • 永远只捕获那些可能会抛出异常的语句块
  • 尽量只捕获精确的异常类型,而不是模糊的 Exception

依照这个原则,我们的样例应该被改成这样:

from requests.exceptions import RequestExceptiondef save_website_title(url, filename):try:resp = requests.get(url)except RequestException as e:print(f'save failed: unable to get page content: {e}')return False# 这段正则操作本身就是不应该抛出异常的,所以我们没必要使用 try 语句块# 假如 group 被误打成了 grop 也没关系,程序马上就会通过 AttributeError 来# 告诉我们。obj = re.search(r'<title>(.*)</title>', resp.text)if not obj:print('save failed: title tag not found in page content')return Falsetitle = obj.group(1)try:with open(filename, 'w') as fp:fp.write(title)except IOError as e:print(f'save failed: unable to write to file {filename}: {e}')return Falseelse:return True

2. 别让异常破坏抽象一致性

大约四五年前,当时的我正在开发某移动应用的后端 API 项目。如果你也有过开发后端 API 的经验,那么你一定知道,这样的系统都需要制定一套 “API 错误码规范”,来为客户端处理调用错误时提供方便。

一个错误码返回大概长这个样子:

// HTTP Status Code: 400
// Content-Type: application/json
{"code": "UNABLE_TO_UPVOTE_YOUR_OWN_REPLY","detail": "你不能推荐自己的回复"
}

在制定好错误码规范后,接下来的任务就是如何实现它。当时的项目使用了 Django 框架,而 Django 的错误页面正是使用了异常机制实现的。打个比方,如果你想让一个请求返回 404 状态码,那么只要在该请求处理过程中执行 raise Http404 即可。

所以,我们很自然的从 Django 获得了灵感。首先,我们在项目内定义了错误码异常类:APIErrorCode。然后依据“错误码规范”,写了很多继承该类的错误码。当需要返回错误信息给用户时,只需要做一次 raise 就能搞定。

raise error_codes.UNABLE_TO_UPVOTE
raise error_codes.USER_HAS_BEEN_BANNED
... ...

毫无意外,所有人都很喜欢用这种方式来返回错误码。因为它用起来非常方便,无论调用栈多深,只要你想给用户返回错误码,调用 raise error_codes.ANY_THING 就好。

随着时间推移,项目也变得越来越庞大,抛出 APIErrorCode 的地方也越来越多。有一天,我正准备复用一个底层图片处理函数时,突然碰到了一个问题。

我看到了一段让我非常纠结的代码:

# 在某个处理图像的模块内部
# <PROJECT_ROOT>/util/image/processor.py
def process_image(...):try:image = Image.open(fp)except Exception:# 说明(非项目原注释):该异常将会被 Django 的中间件捕获,往前端返回# "上传的图片格式有误" 信息raise error_codes.INVALID_IMAGE_UPLOADED... ...

process_image 函数会尝试解析一个文件对象,如果该对象不能被作为图片正常打开,就抛出 error_codes.INVALID_IMAGE_UPLOADED (APIErrorCode 子类) 异常,从而给调用方返回错误代码 JSON。

让我给你从头理理这段代码。最初编写 process_image 时,我虽然把它放在了 util.image 模块里,但当时调这个函数的地方就只有 “处理用户上传图片的 POST 请求” 而已。为了偷懒,我让函数直接抛出 APIErrorCode 异常来完成了错误处理工作。

再来说当时的问题。那时我需要写一个在后台运行的批处理图片脚本,而它刚好可以复用 process_image 函数所实现的功能。但这时不对劲的事情出现了,如果我想复用该函数,那么:

  • 我必须去捕获一个名为 INVALID_IMAGE_UPLOADED 的异常
    • 哪怕我的图片根本就不是来自于用户上传
  • 我必须引入 APIErrorCode 异常类作为依赖来捕获异常
    • 哪怕我的脚本和 Django API 根本没有任何关系

这就是异常类抽象层级不一致导致的结果APIErrorCode 异常类的意义,在于表达一种能够直接被终端用户(人)识别并消费的“错误代码”。它在整个项目里,属于最高层的抽象之一。但是出于方便,我们却在底层模块里引入并抛出了它。这打破了 image.processor 模块的抽象一致性,影响了它的可复用性和可维护性。

这类情况属于“模块抛出了高于所属抽象层级的异常”。避免这类错误需要注意以下几点:

  • 让模块只抛出与当前抽象层级一致的异常
    • 比如 image.processer 模块应该抛出自己封装的 ImageOpenError 异常
  • 在必要的地方进行异常包装与转换
    • 比如,应该在贴近高层抽象(视图 View 函数)的地方,将图像处理模块的 ImageOpenError 低级异常包装转换为 APIErrorCode 高级异常

修改后的代码:

# <PROJECT_ROOT>/util/image/processor.py
class ImageOpenError(Exception):passdef process_image(...):try:image = Image.open(fp)except Exception as e:raise ImageOpenError(exc=e)... ...# <PROJECT_ROOT>/app/views.py
def foo_view_function(request):try:process_image(fp)except ImageOpenError:raise error_codes.INVALID_IMAGE_UPLOADED

除了应该避免抛出高于当前抽象级别的异常外,我们同样应该避免泄露低于当前抽象级别的异常。

如果你用过 requests 模块,你可能已经发现它请求页面出错时所抛出的异常,并不是它在底层所使用的 urllib3 模块的原始异常,而是通过 requests.exceptions 包装过一次的异常。

>>> try:
...     requests.get('https://www.invalid-host-foo.com')
... except Exception as e:
...     print(type(e))
...
<class 'requests.exceptions.ConnectionError'>

这样做同样是为了保证异常类的抽象一致性。因为 urllib3 模块是 requests 模块依赖的底层实现细节,而这个细节有可能在未来版本发生变动。所以必须对它抛出的异常进行恰当的包装,避免未来的底层变更对 requests 用户端错误处理逻辑产生影响。

3. 异常处理不应该喧宾夺主

在前面我们提到异常捕获要精准、抽象级别要一致。但在现实世界中,如果你严格遵循这些流程,那么很有可能会碰上另外一个问题:异常处理逻辑太多,以至于扰乱了代码核心逻辑。具体表现就是,代码里充斥着大量的 tryexceptraise 语句,让核心逻辑变得难以辨识。

让我们看一段例子:

def upload_avatar(request):"""用户上传新头像"""try:avatar_file = request.FILES['avatar']except KeyError:raise error_codes.AVATAR_FILE_NOT_PROVIDEDtry:resized_avatar_file = resize_avatar(avatar_file)except FileTooLargeError as e:raise error_codes.AVATAR_FILE_TOO_LARGEexcept ResizeAvatarError as e:raise error_codes.AVATAR_FILE_INVALIDtry:request.user.avatar = resized_avatar_filerequest.user.save()except Exception:raise error_codes.INTERNAL_SERVER_ERRORreturn HttpResponse({})

这是一个处理用户上传头像的视图函数。这个函数内做了三件事情,并且针对每件事都做了异常捕获。如果做某件事时发生了异常,就返回对用户友好的错误到前端。

这样的处理流程纵然合理,但是显然代码里的异常处理逻辑有点“喧宾夺主”了。一眼看过去全是代码缩进,很难提炼出代码的核心逻辑。

早在 2.5 版本时,Python 语言就已经提供了对付这类场景的工具:“上下文管理器(context manager)”。上下文管理器是一种配合 with 语句使用的特殊 Python 对象,通过它,可以让异常处理工作变得更方便。

那么,如何利用上下文管理器来改善我们的异常处理流程呢?让我们直接看代码吧。

class raise_api_error:"""captures specified exception and raise ApiErrorCode instead:raises: AttributeError if code_name is not valid"""def __init__(self, captures, code_name):self.captures = capturesself.code = getattr(error_codes, code_name)def __enter__(self):# 该方法将在进入上下文时调用return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):# 该方法将在退出上下文时调用# exc_type, exc_val, exc_tb 分别表示该上下文内抛出的# 异常类型、异常值、错误栈if exc_type is None:return Falseif exc_type == self.captures:raise self.code from exc_valreturn False

在上面的代码里,我们定义了一个名为 raise_api_error 的上下文管理器,它在进入上下文时什么也不做。但是在退出上下文时,会判断当前上下文中是否抛出了类型为 self.captures 的异常,如果有,就用 APIErrorCode 异常类替代它。

使用该上下文管理器后,整个函数可以变得更清晰简洁:

def upload_avatar(request):"""用户上传新头像"""with raise_api_error(KeyError, 'AVATAR_FILE_NOT_PROVIDED'):avatar_file = request.FILES['avatar']with raise_api_error(ResizeAvatarError, 'AVATAR_FILE_INVALID'),\raise_api_error(FileTooLargeError, 'AVATAR_FILE_TOO_LARGE'):resized_avatar_file = resize_avatar(avatar_file)with raise_api_error(Exception, 'INTERNAL_SERVER_ERROR'):request.user.avatar = resized_avatar_filerequest.user.save()return HttpResponse({})

Hint:建议阅读 PEP 343 – The “with” Statement | Python.org,了解与上下文管理器有关的更多知识。

模块 contextlib 也提供了非常多与编写上下文管理器相关的工具函数与样例。

总结

在这篇文章中,我分享了与异常处理相关的三个建议。最后再总结一下要点:

  • 只捕获可能会抛出异常的语句,避免含糊的捕获逻辑
  • 保持模块异常类的抽象一致性,必要时对底层异常类进行包装
  • 使用“上下文管理器”可以简化重复的异常处理逻辑

看完文章的你,有没有什么想吐槽的?请留言或者在 项目 Github Issues 告诉我吧。

>>>下一篇【7.编写地道循环的两个建议】

<<<上一篇【5.让函数返回结果的技巧】

附录

  • 题图来源: Photo by Bernard Hermant on Unsplash
  • 更多系列文章地址:https://github.com/piglei/one-python-craftsman

系列其他文章:

  • 所有文章索引 [Github]
  • Python 工匠:善用变量改善代码质量
  • Python 工匠:编写条件分支代码的技巧
  • Python 工匠:让程序返回结果的技巧

这篇关于6-Python 工匠: 异常处理的三个好习惯的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/629520

相关文章

Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用

《Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用》随着Web技术的发展,将HTML/CSS/JavaScript与Python结合构建桌面应用成为可能,本文将系统讲解如何使用PyWebView... 目录一、技术原理与优势分析1.1 架构原理1.2 核心优势二、开发环境搭建2.1 安装依赖2.2 验

一文详解如何在Python中从字符串中提取部分内容

《一文详解如何在Python中从字符串中提取部分内容》:本文主要介绍如何在Python中从字符串中提取部分内容的相关资料,包括使用正则表达式、Pyparsing库、AST(抽象语法树)、字符串操作... 目录前言解决方案方法一:使用正则表达式方法二:使用 Pyparsing方法三:使用 AST方法四:使用字

Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)

《Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)》:本文主要介绍Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBu... 目录Java字符串处理全解析:String、StringBuilder与StringBuffer一、St

Python列表去重的4种核心方法与实战指南详解

《Python列表去重的4种核心方法与实战指南详解》在Python开发中,处理列表数据时经常需要去除重复元素,本文将详细介绍4种最实用的列表去重方法,有需要的小伙伴可以根据自己的需要进行选择... 目录方法1:集合(set)去重法(最快速)方法2:顺序遍历法(保持顺序)方法3:副本删除法(原地修改)方法4:

Python运行中频繁出现Restart提示的解决办法

《Python运行中频繁出现Restart提示的解决办法》在编程的世界里,遇到各种奇怪的问题是家常便饭,但是,当你的Python程序在运行过程中频繁出现“Restart”提示时,这可能不仅仅是令人头疼... 目录问题描述代码示例无限循环递归调用内存泄漏解决方案1. 检查代码逻辑无限循环递归调用内存泄漏2.

Python中判断对象是否为空的方法

《Python中判断对象是否为空的方法》在Python开发中,判断对象是否为“空”是高频操作,但看似简单的需求却暗藏玄机,从None到空容器,从零值到自定义对象的“假值”状态,不同场景下的“空”需要精... 目录一、python中的“空”值体系二、精准判定方法对比三、常见误区解析四、进阶处理技巧五、性能优化

使用Python构建一个Hexo博客发布工具

《使用Python构建一个Hexo博客发布工具》虽然Hexo的命令行工具非常强大,但对于日常的博客撰写和发布过程,我总觉得缺少一个直观的图形界面来简化操作,下面我们就来看看如何使用Python构建一个... 目录引言Hexo博客系统简介设计需求技术选择代码实现主框架界面设计核心功能实现1. 发布文章2. 加

浅析Java中如何优雅地处理null值

《浅析Java中如何优雅地处理null值》这篇文章主要为大家详细介绍了如何结合Lambda表达式和Optional,让Java更优雅地处理null值,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录场景 1:不为 null 则执行场景 2:不为 null 则返回,为 null 则返回特定值或抛出异常场景

python logging模块详解及其日志定时清理方式

《pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式》:本文主要介绍pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录python logging模块及日志定时清理1.创建logger对象2.logging.basicCo

Python如何自动生成环境依赖包requirements

《Python如何自动生成环境依赖包requirements》:本文主要介绍Python如何自动生成环境依赖包requirements问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑... 目录生成当前 python 环境 安装的所有依赖包1、命令2、常见问题只生成当前 项目 的所有依赖包1、