【Python学习】基础学习（三）：异常处理、调试和测试

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【Python学习】基础学习（二）：文件管理与I/O编程

异常处理、调试和测试

控制异常try-except

即使自己的的代码没有错误，但是有时也难以避免潜在的错误，比如说物理环境出错，CPU资源不够，调用的服务失败。
在写代码的时候，考虑如何对捕捉潜在的错误，预先写好对于可能错误的处理。

1. try-except
   比如处理文件时候，如果读写不存在的文件就会报错：

withopen('no_file.txt','r')asf:print(f.read())# FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'no_file.txt'

我们需要注意的就是表示异常类型的报错关键词FileNotFoundError，需要手动捕捉这个错误并且进行处理

try:withopen('no_file.txt','r')asf:print(f.read())exceptFileNotFoundErrorase:print(e)withopen('no_file.txt','w')asf:f.write('This is a file for test.')print('new file "no_file.txt" has been written.')

有时候程序执行某种功能会报多种不同的异常，如果异常的处理方案相同，可以在except中写多个异常种类，会按照正常的执行顺序， 一次检测异常，报出第一个遇到的异常：

dic={'name':'Bob','age':20}l=[1,2,3]try:male=dic['gender']l[3]=4except(KeyErrororIndexError)ase:print('ker or index error for: ',e)# ker or index error for: 'gender'

2. try-except-except
   如果想让多种异常分开处理，就需要写两个except：

try:v=dic['gender']l[3]=4exceptKeyErrorase:print('key error for:',e)dic['gender']='Female'exceptIndexErrorase:print('index error for:',e)l.append(4)print(dic)print(l)# key error for: 'gender'# {'name': 'Bob', 'age': 20, 'gender': 'Female'}# [1, 2, 3]

3. try-except-else
   这个模式在except处理报错情况：

lis=[1,2,3]try:print(lis[3])exceptIndexErrorase:print(e)lis.append(4)print(lis[3])else:print('now is in else.')# list index out of range# 4

在else处理没有报错的情况：

lis=[1,2,3,4]try:print(lis[3])exceptIndexErrorase:print(e)lis.append(4)print(lis[3])else:print('now is in else.')# 4# now is in else.

4. try-except-finally
   不管有没有错误，都会执行到finally内容
   有报错：

lis=[1,2,3]try:print(lis[3])exceptIndexErrorase:print(e)lis.append(4)print(lis[3])finally:print('reach finally.')# list index out of range# 4# reach finally.

没有报错：

lis=[1,2,3,4]try:print(lis[3])exceptIndexErrorase:print(e)lis.append(4)print(lis[3])finally:print('reach finally.')# 4# reach finally.

主要用在不管有没有报错，都想让程序继续执行，不处理任何异常：

try:dd=ddddfinally:print('I know there is an error, just ignore it.')# I know there is an error, just ignore it.# NameError: name 'dddd' is not defined

5. 记录错误
   使用python内置的logging模块，就可以记录并打印输出错误信息，同时可以让程序继续执行，而不是出错就退出执行：

importlogging lis=[1,2,3]deflogerror():try:print(lis[3])exceptExceptionase:# Exception是基类logging.exception(e)logerror()print('main')# IndexError: list index out of range# main

6. raise手动触发异常
   主动抛出异常，在错误的地方中断程序并输出清晰地错误信息

defno_negative(num):ifnum<0:raiseValueError('No Negative!')returnnum no_negative(-1)# Traceback (most recent call last):# ValueError: No Negative!

这种raise的用法，更常用在网络请求、读取数据库时，如果有raise写入到log中就会非常清晰易懂。

总结：做一个小练习

# 运行下面的代码，根据异常信息进行分析，定位出错误源头，并修复：fromfunctoolsimportreducedefstr2num(s):returnint(s)defcalc(exp):ss=exp.split('+')ns=map(str2num,ss)returnreduce(lambdaacc,x:acc+x,ns)defmain():r=calc('100 + 200 + 345')print('100 + 200 + 345 =',r)r=calc('99 + 88 + 7.6')print('99 + 88 + 7.6 =',r)main()# 100 + 200 + 345 = 645# Traceback (most recent call last):# File "/home/bupt/python/python_basic.py", line 17, in <module># main()# File "/home/python/python_basic.py", line 14, in main# r = calc('99 + 88 + 7.6')# File "/home/python/python_basic.py", line 9, in calc# return reduce(lambda acc, x: acc + x, ns)# File "/home/python/python_basic.py", line 4, in str2num# return int(s)# ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' 7.6'

从上往下分析错误信息，最后发现是str2num(s)函数调用的int(s)出错，不能转换7.6这个浮点数

调试器pdb

（以下为不依赖IDE的调试方式）

启动python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态：

s='0'n=int(s)print(10/n)

配置参数-m pdb命令行执行python程序：
python -m pdb python_basic.py
使用n单步执行，使用p 变量名查看变量的值

>/home/python/python_basic.py(1)<module>()->s='0'(Pdb)(Pdb)n# 使用 n 单步执行>/home/python/python_basic.py(2)<module>()->n=int(s)(Pdb)n>/home/python/python_basic.py(3)<module>()->print(10/ n)(Pdb)p s# 使用 p 查看变量'0'(Pdb)n ZeroDivisionError: division by zero>/home/python/python_basic.py(3)<module>()->print(10/ n)(Pdb)n --Return--

可以import pdb，使用pdb.trace()设置断点：

importpdb s='0'n=int(s)pdb.set_trace()print(10/n)

使用python python_basic.py运行程序，会自动在断点处暂停进入pdb调试环境，使用命令p查看变量，使用命令c继续运行：

$ python python_basic.py>/home/bupt/python/python_basic.py(5)<module>()->pdb.set_trace()(Pdb)p s'0'(Pdb)p n0(Pdb)c Traceback(most recent call last): File"/home/bupt/python/python_basic.py", line6,in<module>print(10/ n)~~~^~~ ZeroDivisionError: division by zero

Unittest单元测试

运行整套程序，检查哪里出错的测试方法只适合：小型项目/项目功能之间关联少的少量功能项目，否则，使用单元测试是更好的测试方法。

单元测试就是不直接测试全套程序逻辑，而是将小功能模块拆开逐个测试。在Python中，常用unittest测试框架做单元测试。

在class中继承unittest.TestCase，编写函数，以test开头的TestXxx类被认为是测试类，test_xxx方法被认为是测试方法
在__main__函数中执行unittest.main()，这个“测试运行器”会自动发现并执行定义的测试类中所有的测试方法：

importunittestclassTestFunc(unittest.TestCase):deftest_example(self):self.assertEqual(2,divide(2,1))self.assertEqual(2,divide(-2,-1))# self.assertEqual(-1, divide(-2, 0))defdivide(a,b):returna/bif__name__=='__main__':unittest.main()# .# --------------------# Ran 1 test in 0.000s# OK

如果测试不通过，会报错：

self.assertEqual(-1,divide(-2,0))# return a / b# ~~^~~# ZeroDivisionError: division by zero# ---------------------------------------------------------------------# Ran 1 test in 0.000s# FAILED (errors=1)

1. unittest规范
   可以先写unittest，然后再开发功能，类似于先设立目标，然后实现目标：
   比如想要：输入 1 返回 2，输入 -1 返回 3，输入其他任何数，返回 1。可以像下面一样先把test_func部分写好：

classTestFunc(unittest.TestCase):deftest_example(self):# 期望实现的功能self.assertEqual(2,my_func(1))self.assertEqual(3,my_func(-1))foriinrange(-100,100):ifi==1ori==-1:continueself.assertEqual(1,my_func(i))defmy_func(num):if__name__=='__main__':unittest.main()

测试文件要与原本的功能文件分开，测试文件以_test.py结尾，引入from all_my_func import my_func功能模块函数以进行测试，
可以同时测试多个功能模块：

defmy_func1(a):ifa==1:return2elifa==-1:return3else:return1defmy_func2(letter):ifletter=='yes':returnTrueelse:raiseValueError("Only YES!")classTestFunc(unittest.TestCase):deftest_func1(self):self.assertEqual(2,my_func1(1))self.assertEqual(3,my_func1(-1))foriinrange(-100,100):ifi==1ori==-1:continueself.assertEqual(1,my_func1(i))deftest_func2(self):self.assertTrue(my_func2('yes'))withself.assertRaises(ValueError):# 报错才能通过testmy_func2("nononono")if__name__=="__main__":unittest.main()# ..# ----------------------------------------------------------------------# Ran 2 tests in 0.000s# OK

通常将测试代码写在test.py文件中，在命令行使用python指令执行测试：
python -m unittest test.py

如果写出了很多的功能测试，但有时只想执行某一个test，可以进行如下替换：
但是这样写灵活性太差：

# unittest.main()suite=unittest.TestSuite()suite.addTest(TestFunc('test_func1'))unittest.TextTestRunner.run(suite)# .# ----------------------------------------------------------------------# Ran 1 test in 0.000s# OK

不如直接命令行执行对应参数命令来执行不同的test，灵活性更强：
python -m unittest testmodule.testclass.test_method

2. setUp()&tearDown()
   在使用unittest进行单元测试时，可能需要前置准备和后置清理：
   -> 测试前需要准备数据，连接数据库，打开文件；
   -> 测试后需要清理数据，关闭数据库连接，删除临时文件
   为了避免在每一个测试方法中重复写这些准备和清理的代码，unittest提供了两个钩子方法：

• setUp()
  在每个测试方法运行之前都会被自动调用
  用于创建测试所需要的环境或数据准备
• tearDown()
  在每个测试方法运行之后都是被自动调用
  用于释放资源，清楚测试过程中产生的数据或恢复环境状态

importunittestclassTestExample(unittest.TestCase):defsetUp(self):print('setUp')returnsuper().setUp()deftearDown(self):print('tearDown')returnsuper().tearDown()deftest_fun1(self):print('test func 1')self.assertTrue(True)deftest_fun2(self):print('test func 2')self.assertEqual(1+1,2)if__name__=='__main__':unittest.main()# setUp# test func 1# tearDown# .setUp# test func 2# tearDown# .# ------------------------------------------# Ran 2 tests in 0.000s# OK

数据库连接场景：

defsetUp(self):self.conn=db.connect()self.cursor=self.conn.cursor()deftearDown(self):self.cursor.close()self.conn.close()

临时文件创建与删除：

defsetUp(self):self.file=open('temp.txt','w')deftearDown(self):self.file.close()os.remove('temp.txt')

3. unittest断言方法列表

异常/警告名称列表