CH10_异常处理


本章目标

  • 掌握异常处理机制
  • 掌握异常处理的用法

异常处理

概述

程序运行时常会碰到一些错误,例如除数为 0、年龄为负数、数组下标越界等,这些错误如果不能发现并加以处理,很可能会导致程序崩溃。

和 C++、Java 这些编程语言一样,Python 也提供了处理异常的机制,可以让我们捕获并处理这些错误,让程序继续沿着一条不会出错的路径执行。

可以简单的理解异常处理机制,就是在程序运行出现错误时,让 Python 解释器执行事先准备好的除错程序,进而尝试恢复程序的执行。

借助异常处理机制,甚至在程序崩溃前也可以做一些必要的工作,例如将内存中的数据写入文件、关闭打开的文件、释放分配的内存等。

Python 异常处理机制会涉及 try、except、else、finally 这 4 个关键字,同时还提供了可主动使程序引发异常的 raise 语句,本章都会为你一一讲解。

开发人员在编写程序时,难免会遇到错误,有的是编写人员疏忽造成的语法错误,有的是程序内部隐含逻辑问题造成的数据错误,还有的是程序运行时与系统的规则冲突造成的系统错误,等等。

总的来说,编写程序时遇到的错误可大致分为 2 类,分别为语法错误和运行时错误。

语法错误

语法错误,也就是解析代码时出现的错误。当代码不符合 Python 语法规则时,Python解释器在解析时就会报出 SyntaxError 语法错误,与此同时还会明确指出最早探测到错误的语句。例如:

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print "Hello,World!"

我们知道,Python 3 已不再支持上面这种写法,所以在运行时,解释器会报如下错误:

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SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'

语法错误多是开发者疏忽导致的,属于真正意义上的错误,是解释器无法容忍的,因此,只有将程序中的所有语法错误全部纠正,程序才能执行。

运行时错误

运行时错误,即程序在语法上都是正确的,但在运行时发生了错误。例如:

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a = 1/0

上面这句代码的意思是“用 1 除以 0,并赋值给 a 。因为 0 作除数是没有意义的,所以运行后会产生如下错误:

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>>> a = 1/0
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
a = 1/0
ZeroDivisionError: division by zero

以上运行输出结果中,前两段指明了错误的位置,最后一句表示出错的类型。在 Python 中,把这种运行时产生错误的情况叫做异常(Exceptions)。这种异常情况还有很多,常见的几种异常情况如表 1 所示。

当一个程序发生异常时,代表该程序在执行时出现了非正常的情况,无法再执行下去。默认情况下,程序是要终止的。如果要避免程序退出,可以使用捕获异常的方式获取这个异常的名称,再通过其他的逻辑代码让程序继续运行,这种根据异常做出的逻辑处理叫作异常处理。

try except

Python中,用try except语句块捕获并处理异常,其基本语法结构如下所示:

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try:
可能产生异常的代码块
except [ (Error1, Error2, ... ) [as e] ]:
处理异常的代码块1
except [ (Error3, Error4, ... ) [as e] ]:
处理异常的代码块2
except [Exception]:
处理其它异常

该格式中,[] 括起来的部分可以使用,也可以省略。其中各部分的含义如下:

  • (Error1, Error2,…) 、(Error3, Error4,…):其中,Error1、Error2、Error3 和 Error4 都是具体的异常类型。显然,一个 except 块可以同时处理多种异常。
  • [as e]:作为可选参数,表示给异常类型起一个别名 e,这样做的好处是方便在 except 块中调用异常类型(后续会用到)。
  • [Exception]:作为可选参数,可以代指程序可能发生的所有异常情况,其通常用在最后一个 except 块。

try except的基本语法格式可以看出,try 块有且仅有一个,但 except 代码块可以有多个,且每个 except 块都可以同时处理多种异常。

当程序发生不同的意外情况时,会对应特定的异常类型,Python 解释器会根据该异常类型选择对应的 except 块来处理该异常。

try except 语句的执行流程如下:

  1. 首先执行 try 中的代码块,如果执行过程中出现异常,系统会自动生成一个异常类型,并将该异常提交给 Python 解释器,此过程称为捕获异常。
  2. 当 Python 解释器收到异常对象时,会寻找能处理该异常对象的 except 块,如果找到合适的 except 块,则把该异常对象交给该 except 块处理,这个过程被称为处理异常。如果 Python 解释器找不到处理异常的 except 块,则程序运行终止,Python 解释器也将退出。

事实上,不管程序代码块是否处于 try 块中,甚至包括 except 块中的代码,只要执行该代码块时出现了异常,系统都会自动生成对应类型的异常。但是,如果此段程序没有用 try 包裹,又或者没有为该异常配置处理它的 except 块,则 Python 解释器将无法处理,程序就会停止运行;反之,如果程序发生的异常经 try 捕获并由 except 处理完成,则程序可以继续执行。

案例:

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try:
a = int(input("输入被除数:"))
b = int(input("输入除数:"))
c = a / b
print("您输入的两个数相除的结果是:", c )
except (ValueError, ArithmeticError):
print("程序发生了数字格式异常、算术异常之一")
except :
print("未知异常")
print("程序继续运行")

运行结果:

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输入被除数:a
程序发生了数字格式异常、算术异常之一
程序继续运行

上面程序中,第 6 行代码使用了(ValueError, ArithmeticError)来指定所捕获的异常类型,这就表明该 except 块可以同时捕获这 2 种类型的异常;第 8 行代码只有 except 关键字,并未指定具体要捕获的异常类型,这种省略异常类的 except 语句也是合法的,它表示可捕获所有类型的异常,一般会作为异常捕获的最后一个 except 块。

除此之外,由于 try 块中引发了异常,并被 except 块成功捕获,因此程序才可以继续执行,才有了“程序继续运行”的输出结果。

获取特定异常的有关信息

通过前面的学习,我们已经可以捕获程序中可能发生的异常,并对其进行处理。但是,由于一个 except 可以同时处理多个异常,那么我们如何知道当前处理的到底是哪种异常呢?

其实,每种异常类型都提供了如下几个属性和方法,通过调用它们,就可以获取当前处理异常类型的相关信息:

  • args:返回异常的错误编号和描述字符串;
  • str(e):返回异常信息,但不包括异常信息的类型;
  • repr(e):返回较全的异常信息,包括异常信息的类型。

案例:

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try:
1/0
except Exception as e:
# 访问异常的错误编号和详细信息
print(e.args)
print(str(e))
print(repr(e))

运行结果:

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('division by zero',)
division by zero
ZeroDivisionError('division by zero',)

try except else

在原本的try except结构的基础上,Python 异常处理机制还提供了一个 else 块,也就是原有 try except 语句的基础上再添加一个 else 块,即try except else结构。

使用 else 包裹的代码,只有当 try 块没有捕获到任何异常时,才会得到执行;反之,如果 try 块捕获到异常,即便调用对应的 except 处理完异常,else 块中的代码也不会得到执行。

案例:

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try:
result = 20 / int(input('请输入除数:'))
print(result)
except ValueError:
print('必须输入整数')
except ArithmeticError:
print('算术错误,除数不能为 0')
else:
print('没有出现异常')
print("继续执行")

运行结果:

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请输入除数:4
5.0
没有出现异常
继续执行

如上所示,当我们输入正确的数据时,try 块中的程序正常执行,Python 解释器执行完 try 块中的程序之后,会继续执行 else 块中的程序,继而执行后续的程序。

读者可能会问,既然 Python 解释器按照顺序执行代码,那么 else 块有什么存在的必要呢?直接将 else 块中的代码编写在 try except 块的后面,不是一样吗?

当然不一样,现在再次执行上面的代码:

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请输入除数:a
必须输入整数
继续执行

可以看到,当我们试图进行非法输入时,程序会发生异常并被 try 捕获,Python 解释器会调用相应的 except 块处理该异常。但是异常处理完毕之后,Python 解释器并没有接着执行 else 块中的代码,而是跳过 else,去执行后续的代码。

也就是说,else 的功能,只有当 try 块捕获到异常时才能显现出来。在这种情况下,else 块中的代码不会得到执行的机会。而如果我们直接把 else 块去掉,将其中的代码编写到 try except 的后面:

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try:
result = 20 / int(input('请输入除数:'))
print(result)
except ValueError:
print('必须输入整数')
except ArithmeticError:
print('算术错误,除数不能为 0')
print('没有出现异常')
print("继续执行")

运行结果:

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请输入除数:a
必须输入整数
没有出现异常
继续执行

可以看到,如果不使用 else 块,try 块捕获到异常并通过 except 成功处理,后续所有程序都会依次被执行。

try except finaly

Python异常处理机制还提供了一个 finally 语句,通常用来为 try 块中的程序做扫尾清理工作。

注意,和 else 语句不同,finally 只要求和 try 搭配使用,而至于该结构中是否包含 except 以及 else,对于 finally 不是必须的(else 必须和 try except 搭配使用)。

在整个异常处理机制中,finally 语句的功能是:无论 try 块是否发生异常,最终都要进入 finally 语句,并执行其中的代码块。

基于 finally 语句的这种特性,在某些情况下,当 try 块中的程序打开了一些物理资源(文件、数据库连接等)时,由于这些资源必须手动回收,而回收工作通常就放在 finally 块中。

Python 垃圾回收机制,只能帮我们回收变量、类对象占用的内存,而无法自动完成类似关闭文件、数据库连接等这些的工作。

回收这些物理资源,必须使用 finally 块吗?当然不是,但使用 finally 块是比较好的选择。首先,try 块不适合做资源回收工作,因为一旦 try 块中的某行代码发生异常,则其后续的代码将不会得到执行;其次 except 和 else 也不适合,它们都可能不会得到执行。而 finally 块中的代码,无论 try 块是否发生异常,该块中的代码都会被执行。

案例:

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try:
a = int(input("请输入 a 的值:"))
print(20/a)
except:
print("发生异常!")
else:
print("执行 else 块中的代码")
finally :
print("执行 finally 块中的代码")

运行结果:

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请输入 a 的值:4
5.0
执行 else 块中的代码
执行 finally 块中的代码

可以看到,当 try 块中代码为发生异常时,except 块不会执行,else 块和 finally 块中的代码会被执行。

再次运行程序:

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请输入 a 的值:a
发生异常!
执行 finally 块中的代码

可以看到,当 try 块中代码发生异常时,except 块得到执行,而 else 块中的代码将不执行,finally 块中的代码仍然会被执行。

finally 块的强大还远不止此,即便当 try 块发生异常,且没有合适和 except 处理异常时,finally 块中的代码也会得到执行。例如:

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try:
#发生异常
print(20/0)

finally :
print("执行 finally 块中的代码")

运行结果:

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执行 finally 块中的代码
Traceback (most recent call last):
File "D:\python3.6\1.py", line 3, in <module>
print(20/0)
ZeroDivisionError: division by zero

可以看到,当 try 块中代码发生异常,导致程序崩溃时,在崩溃前 Python 解释器也会执行 finally 块中的代码。

raise

在前面章节的学习中,遗留过一个问题,即是否可以在程序的指定位置手动抛出一个异常?答案是肯定的,Python 允许我们在程序中手动设置异常,使用 raise 语句即可。

读者可能会感到疑惑,即我们从来都是想方设法地让程序正常运行,为什么还要手动设置异常呢?首先要分清楚程序发生异常和程序执行错误,它们完全是两码事,程序由于错误导致的运行异常,是需要程序员想办法解决的;但还有一些异常,是程序正常运行的结果,比如用 raise 手动引发的异常。

raise 语句的基本语法格式为:

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raise [exceptionName [(reason)]]

其中,用 [] 括起来的为可选参数,其作用是指定抛出的异常名称,以及异常信息的相关描述。如果可选参数全部省略,则 raise 会把当前错误原样抛出;如果仅省略 (reason),则在抛出异常时,将不附带任何的异常描述信息。

也就是说,raise 语句有如下三种常用的用法:

  1. raise:单独一个 raise。该语句引发当前上下文中捕获的异常(比如在 except 块中),或默认引发 RuntimeError 异常。
  2. raise 异常类名称:raise 后带一个异常类名称,表示引发执行类型的异常。
  3. raise 异常类名称(描述信息):在引发指定类型的异常的同时,附带异常的描述信息。

显然,每次执行 raise 语句,都只能引发一次执行的异常。首先,我们来测试一下以上 3 种 raise 的用法:

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>>> raise
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
raise
RuntimeError: No active exception to reraise
>>> raise ZeroDivisionError
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
raise ZeroDivisionError
ZeroDivisionError
>>> raise ZeroDivisionError("除数不能为零")
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
raise ZeroDivisionError("除数不能为零")
ZeroDivisionError: 除数不能为零

当然,我们手动让程序引发异常,很多时候并不是为了让其崩溃。事实上,raise 语句引发的异常通常用 try except(else finally)异常处理结构来捕获并进行处理。例如:

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try:
a = input("输入一个数:")
#判断用户输入的是否为数字
if(not a.isdigit()):
raise ValueError("a 必须是数字")
except ValueError as e:
print("引发异常:",repr(e))

运行结果:

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输入一个数:a
引发异常: ValueError('a 必须是数字',)

可以看到,当用户输入的不是数字时,程序会进入 if 判断语句,并执行 raise 引发 ValueError 异常。但由于其位于 try 块中,因为 raise 抛出的异常会被 try 捕获,并由 except 块进行处理。

因此,虽然程序中使用了 raise 语句引发异常,但程序的执行是正常的,手动抛出的异常并不会导致程序崩溃。

正如前面所看到的,在使用 raise 语句时可以不带参数,例如:

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try:
a = input("输入一个数:")
if(not a.isdigit()):
raise ValueError("a 必须是数字")
except ValueError as e:
print("引发异常:",repr(e))
raise

运行结果:

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输入一个数:a
引发异常: ValueError('a 必须是数字',)
Traceback (most recent call last):
File "D:\python3.6\1.py", line 4, in <module>
raise ValueError("a 必须是数字")
ValueError: a 必须是数字

这里重点关注位于 except 块中的 raise,由于在其之前我们已经手动引发了 ValueError 异常,因此这里当再使用 raise 语句时,它会再次引发一次。

当在没有引发过异常的程序使用无参的 raise 语句时,它默认引发的是 RuntimeError 异常。例如:

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try:
a = input("输入一个数:")
if(not a.isdigit()):
raise
except RuntimeError as e:
print("引发异常:",repr(e))

运行结果:

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输入一个数:a
引发异常: RuntimeError('No active exception to reraise',)

sys.exc_info():获取异常信息

模块 sys 中,有两个方法可以返回异常的全部信息,分别是 exc_info() 和 last_traceback(),这两个函数有相同的功能和用法,本节仅以 exc_info() 方法为例。

exc_info() 方法会将当前的异常信息以元组的形式返回,该元组中包含 3 个元素,分别为 type、value 和 traceback,它们的含义分别是:

  • type:异常类型的名称,它是 BaseException 的子类
  • value:捕获到的异常实例。
  • traceback:是一个 traceback 对象。

案例:

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#使用 sys 模块之前,需使用 import 引入
import sys
try:
x = int(input("请输入一个被除数:"))
print("30除以",x,"等于",30/x)
except:
print(sys.exc_info())
print("其他异常...")

当输入 0 时,程序运行结果为:

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请输入一个被除数:0
(<class 'ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('division by zero',), <traceback object at 0x000001FCF638DD48>)
其他异常...

输出结果中,第 2 行是抛出异常的全部信息,这是一个元组,有 3 个元素,第一个元素是一个 ZeroDivisionError 类;第 2 个元素是异常类型 ZeroDivisionError 类的一个实例;第 3 个元素为一个 traceback 对象。其中,通过前 2 个元素可以看出抛出的异常类型以及描述信息,对于第 3 个元素,是一个 traceback 对象,无法直接看出有关异常的信息,还需要对其做进一步处理。

要查看 traceback 对象包含的内容,需要先引进 traceback 模块,然后调用 traceback 模块中的 print_tb 方法,并将 sys.exc_info() 输出的 traceback 对象作为参数参入。例如:

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#使用 sys 模块之前,需使用 import 引入
import sys
#引入traceback模块
import traceback
try:
x = int(input("请输入一个被除数:"))
print("30除以",x,"等于",30/x)
except:
#print(sys.exc_info())
traceback.print_tb(sys.exc_info()[2])
print("其他异常...")

可以看到,输出信息中包含了更多的异常信息,包括文件名、抛出异常的代码所在的行数、抛出异常的具体代码。

traceboack模块:获取异常信息

除了使用 sys.exc_info() 方法获取更多的异常信息之外,还可以使用 traceback 模块,该模块可以用来查看异常的传播轨迹,追踪异常触发的源头。

下面示例显示了如何显示异常传播轨迹:

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class SelfException(Exception):
pass
def main():
firstMethod()
def firstMethod():
secondMethod()
def secondMethod():
thirdMethod()
def thirdMethod():
raise SelfException("自定义异常信息")
main()

上面程序中 main() 函数调用 firstMethod(),firstMethod() 调用 secondMethod(),secondMethod() 调用 thirdMethod(),thirdMethod() 直接引发一个 SelfException 异常。运行上面程序,将会看到如下所示的结果:

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Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 11, in <module>
main()
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 4, in main <--mian函数
firstMethod()
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 6, in firstMethod <--第三个
secondMethod()
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 8, in secondMethod <--第二个
thirdMethod()
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in thirdMethod <--异常源头
raise SelfException("自定义异常信息")
SelfException: 自定义异常信息

从输出结果可以看出,异常从 thirdMethod() 函数开始触发,传到 secondMethod() 函数,再传到 firstMethod() 函数,最后传到 main() 函数,在 main() 函数止,这个过程就是整个异常的传播轨迹。

在实际应用程序的开发中,大多数复杂操作都会被分解成一系列函数或方法调用。这是因为,为了具有更好的可重用性,会将每个可重用的代码单元定义成函数或方法,将复杂任务逐渐分解为更易管理的小型子任务。由于一个大的业务功能需要由多个函数或方法来共同实现,在最终编程模型中,很多对象将通过一系列函数或方法调用来实现通信,执行任务。

所以,当应用程序运行时,经常会发生一系列函数或方法调用,从而形成“函数调用战”。异常的传播则相反,只要异常没有被完全捕获(包括异常没有被捕获,或者异常被处理后重新引发了新异常),异常就从发生异常的函数或方法逐渐向外传播,首先传给该函数或方法的调用者,该函数或方法的调用者再传给其调用者,直至最后传到 Python 解释器,此时 Python 解释器会中止该程序,并打印异常的传播轨迹信息。

其实,上面程序的运算结果显示的异常传播轨迹信息非常清晰,它记录了应用程序中执行停止的各个点。最后一行信息详细显示了异常的类型和异常的详细消息。从这一行向上,逐个记录了异常发生源头、异常依次传播所经过的轨迹,并标明异常发生在哪个文件、哪一行、哪个函数处。

使用 traceback 模块查看异常传播轨迹,首先需要将 traceback 模块引入,该模块提供了如下两个常用方法:

  • traceback.print_exc():将异常传播轨迹信息输出到控制台或指定文件中。
  • format_exc():将异常传播轨迹信息转换成字符串。

从上面方法看不出它们到底处理哪个异常的传播轨迹信息。实际上我们常用的 print_exc() 是 print_exc([limit[, file]]) 省略了 limit、file 两个参数的形式。而 print_exc([limit[, file]]) 的完整形式是 print_exception(etype, value, tb[,limit[, file]]),在完整形式中,前面三个参数用于分别指定异常的如下信息:

  • etype:指定异常类型;
  • value:指定异常值;
  • tb:指定异常的traceback 信息;

当程序处于 except 块中时,该 except 块所捕获的异常信息可通过 sys 对象来获取,其中 sys.exc_type、sys.exc_value、sys.exc_traceback 就代表当前 except 块内的异常类型、异常值和异常传播轨迹。

简单来说, print_exc([limit[, file]]) 相当于如下形式

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print_exception(sys.exc_etype, sys.exc_value, sys.exc_tb[, limit[, file]])

也就是说,使用 print_exc([limit[, file]]) 会自动处理当前 except 块所捕获的异常。该方法还涉及两个参数:

  1. limit:用于限制显示异常传播的层数,比如函数 A 调用函数 B,函数 B 发生了异常,如果指定 limit=1,则只显示函数 A 里面发生的异常。如果不设置 limit 参数,则默认全部显示。
  2. file:指定将异常传播轨迹信息输出到指定文件中。如果不指定该参数,则默认输出到控制台。

借助于 traceback 模块的帮助,我们可以使用 except 块捕获异常,并在其中打印异常传播信息,包括把它输出到文件中。例如如下程序:

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# 导入trackback模块
import traceback
class SelfException(Exception): pass

def main():
firstMethod()
def firstMethod():
secondMethod()
def secondMethod():
thirdMethod()
def thirdMethod():
raise SelfException("自定义异常信息")
try:
main()
except:
# 捕捉异常,并将异常传播信息输出控制台
traceback.print_exc()
# 捕捉异常,并将异常传播信息输出指定文件中
traceback.print_exc(file=open('log.txt', 'a'))

上面程序第一行先导入了 traceback 模块,接下来程序使用 except 捕获程序的异常,并使用 traceback 的 print_exc() 方法输出异常传播信息,分别将它输出到控制台和指定文件中。

​ 运行上面程序,同样可以看到在控制台输出异常传播信息,而且在程序目录下生成了一个 log.txt 文件,该文件中同样记录了异常传播信息。

课后作业

1.略