python脚本运行错误

❶ Jenkins运行python脚本报错

一、Jenkins定时运行python脚本

1、10分钟运行一次：

2、运行python脚本：

二、构建报错

1、报错如下：

2、原因：Jenkins启动的时候，用户名是SYSTEM，而我们安装Python默认添加的环境变量是在用户变量中的。所以Jenkins拿不到我们用户配置的环境变量。

3、解决：在系统变量Path添加如下路径，然后重启Jenkins：

4、参考链接： https://blog.csdn.net/bihansheng2010/article/details/51259849

三、输出中文乱码

1、乱码如下：

2、原因：Jenkins找的python编码格式不支持中文输出。

3、解决：添加系统环境变量PYTHONIOENCODING，值为UTF-8

4、这个时候Jenkins的环境变量就会多了以下一行，重启Jenkins即可：

5、重新构建：输出中文正常。

6、参考链接： https://www.cnblogs.com/zhangyesmile/p/11195656.html

❷ python程序运行时报错，怎么处理

1.异常种类

python中的异常种类非常多，每个异常专门用于处理某一项异常！！！

下面是一些常用的异常：

❸ 我执行一段python脚本报错了，怎么解决

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。
用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

复制代码代码如下:

def foo():
r = some_function()
if r==(-1):
return (-1)
# do something
return r

def bar():
r = foo()
if r==(-1):
print 'Error'
else:
pass

一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）。

所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。
try
让我们用一个例子来看看try的机制：

复制代码代码如下:

try:
print 'try...'
r = 10 / 0
print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
print 'except:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，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。

上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：

复制代码代码如下:

try...
except: integer division or molo by zero
finally...
END

从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print 'result:', r不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。

如果把除数0改成2，则执行结果如下：

复制代码代码如下:

try...
result: 5
finally...
END

由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）。

你还可以猜测，错误应该有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：

复制代码代码如下:

try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'

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：

复制代码代码如下:

try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
print 'END'

Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：

复制代码代码如下:

try:
foo()
except StandardError, e:
print 'StandardError'
except ValueError, e:
print 'ValueError'

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

Python所有的错误都是从BaseException类派生的
使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：

复制代码代码如下:

def foo(s):
return 10 / int(s)

def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
print 'finally...'

也就是说，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。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

调用堆栈
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。来看看err.py：

复制代码代码如下:

# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)

def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()

执行，结果如下：

复制代码代码如下:

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in <mole>
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero

出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：

错误信息第1行：

复制代码代码如下:

Traceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 11, in <mole>
main()

调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 9, in main
bar('0')

调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)

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：

复制代码代码如下:

ZeroDivisionError: integer division or molo 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。

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：

复制代码代码如下:

# err.py
import logging

def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
print 'END'

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：

复制代码代码如下:

$ python err.py
ERROR:root:integer division or molo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
END

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

抛出错误
因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。
如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：

复制代码代码如下:

# err.py
class FooError(StandardError):
pass

def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n

执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：

复制代码代码如下:

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
__main__.FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理的方式：

复制代码代码如下:

# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n

def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()

在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？

其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。
raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：

复制代码代码如下:

try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。

小结
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。

❹ linux python运行报编码错误

一次重启服务器后，supervisor接管的python脚本中的函数 open() 和 print() 都会报下面的编码错误：
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode

使用的是python3，按理说编码都会默认utf-8，而且本地运行的python脚本并没有这个问题。

经大佬指点，增加环境变量 export LC_ALL="en_US.UTF-8" 后，再重启supervisor，问题解决

下面是复制的： https://www.cnblogs.com/badboy200800/p/11215981.html

Locale是一个软件在运行时的语言环境,。是根据计算机用户所使用的语言，所在国家或者地区，以及当地的文化传统所定义的。它包括语言(Language), 地域 (Territory) 和字符集(Codeset)。

一个locale的书写格式为: 语言[ 地域[.字符集]]。完全的locale表达方式是 [语言[ 地域][.字符集] [@修正值]。例如：

zh_CN.GB2312 ＝> 中文_中华人民共和国＋国标2312字符集。

（1）locale把按照所涉及到的文化传统的各个方面分成12个大类

（2）查看标准字符集列表

常用字符集：en_US.utf8、zh_CN.gb2312、zh_CN.gbk、zh_CN.utf8等

3.Locale的设定

LC_ALL和LANG优先级的关系：LC_ALL > LC_* >LANG
（1）如果需要一个纯中文的系统的话，设定LC_ALL= zh_CN.XXXX即可。或者设定LANG=zh_CN.XXXX也可以，但是LC_ 不要有任何特殊设定才可以（因为LC_ 优先级高）。
（2）如果需要个性化的环境，例如只想要一个可以输入中文的环境，而保持菜单、标题，系统信息等等为英文界面，那么只需要设定LANG=en_US.XXXX，然后 LC_CTYPE＝zh_CN.XXXX就可以了。
（3）假如什么也不做的话，也就是LC_ALL，LANG和LC_*均不指定特定值的话，系统将采用POSIX作为lcoale，也就是C locale。

4.查看与设定字符集实践

（1）查看当前系统字符集三种方式（LC_ALL、LC_CTYPE和LANG），以查看LANG为例：

（2）更改系统字符集

备注：直接执行上述命令，可以临时修改系统字符集。如果写入环境变量可以永久改变字符集。

（3）取消当前系统字符集（设定为空）

备注：直接执行上述命令，可以临时修改系统字符集。如果写入环境变量可以永久改变字符集。

❺ python脚本运行错误原因是什么

shelve是一个对象持久化保辩盯存方法，将对象保存到文件里面，一般来说对象的保存和恢复都是通过shelve来进行亏灶烂的。x0dx0a你的销漏问题是test.txt已经存在，并且格式与shelve不符，所以提示 "db type could not be determined"x0dx0a解决方法: 删除/home/luo/python/test.txt文件，首次运行后会自动生成该文件。x0dx0a另外，缺省方式数据文件是二进制的，最好不要用txt结尾来误导别人。x0dx0ax0dx0a下面是运行结果x0dx0ax0dx0a[zx@zx-linux test]$ ./test.pyx0dx0aEner command (? for help): storex0dx0aEnter unique ID number: 1x0dx0aEnter name: 2x0dx0aEnter age: 3x0dx0aEnter phone number: 4x0dx0aEner command (? for help): quit

❻ ue5.1执行py失败

下面是一些可能导致UE的Python执行失败的常见原因和解决方法：

1. Python环境未正确配置：在使用Python脚本之前，请确保已将Python环境正确配置为与UE一起使用的版本，并将环境变量设置为正确的Python路径。

2. Python脚本文件路径错误：请确保您的Python脚本文件路径正确，并且相对于UE项目或绝对路径正确。如果不确定，请尝试直接从命令行运行脚本以确保它有效。

3. Python脚本语法错误：如果您的Python脚本存在语法错误，则可能会春顷导致无法在UE中执行。请务必检查脚本并修复任何语法错误。可以使用Python IDE（如PyCharm）来帮助检测和修复这些错误。

4. 缺少所需的Python模块：如果您的灶核Python脚本依赖于特定的Python模块，则必须将这些模隐森掘块导入到您的UE项目中。使用pip安装缺少的模块，并在UE中添加所需的模块路径以确保能够在UE中使用它们。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

❼ python运行错误怎么办

1. 一、python的错误处理：
   
   在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错以及出错的原因。
   在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件的描述符（就是一个整数），出错时返回-1用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须大量的代码来判断是否出错：def foo():
   r = somefunction() if r == (-1): return (-1) return rdef bar():
   r = foo() if r == (-1): print("Error") else: pass一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）
   
   所以，高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，python也不例外。try
   让我们用一个例子来看看try的机制try: print("try....")
   r = 10 / 0 print("result", r)except ZeroDivisionError as e: print("except:", e)finally: print("finally...")print("END....")
   
   当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，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。
   
   上面的代码在计算10 / 0时 会产生一个除法运算错误：try....except: division by zerofinally...
   END....>>>从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print("result:", r)不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError因此被执行。
   最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。
   
   如果把除数0 变成2，则执行结果如下try....
   result 5.0finally...
   END....>>>由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有则一定会被执行，当然finally也可以没有
   你还可以猜测，错误应该有很多种类，日过发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。
   没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：try: print("try.....")
   r = 10 / int("a") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)finally: print("finally...")print("END...")
   
   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，可以再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("2") 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class，所有的错误类型都继承自BaseException,
   所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。
   比如：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，也是被第一个except给捕获了。
   python所有的错误都是BaseException类派生的。
   
   所有常见的错误类型和继承关系看这里：
   https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy使用try...exccept捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main（）调用foo（）
   foo（）调用bar（），结果bar（）出错了，这时，只要main（）捕获到了，就可以处理：def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
   bar("0") except Exception as e: print("Error:", e) finally: print("finally...")
   
   也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获异常，只要在合适的层次去捕获就可以了。
   这样一来，就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。
   
   
   二、调用堆栈
   
   如果错误没有被捕获，他就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main():
   bar("0")
   
   main()
   
   执行结果为：
   
   Traceback (most recent call last):
   File "C:/Python36/test.py", line 10, in <mole>
   main()
   File "C:/Python36/test.py", line 8, in main
   bar("0")
   File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar return foo(s) * 2
   File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
   ZeroDivisionError: division by zero
   
   出错并不可怕，可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。
   我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
   
   错误第一行：
   Traceback (most recent call last):
   这告诉我们的是错误的跟踪信息。
   
   File "C:/Python36/test.py", line 10, in < mole >main()
   说明调用main（）出错了，在代码文件test.py中第10行，但是原因是第8行：
   
   File"C:/Python36/test.py", line8, in main
   bar("0")
   调用bar("0")出错了，在代码文件test.py中第8行，但原因是第5行：
   
   
   File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了，在test.py中第5行，但原因是第2行
   
   
   File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
   ZeroDivisionError: division by zero
   
   这时我们找到了源头，原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了，错误为ZeroDivisionError
   
   
   三、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，但是程序也被结束了。
   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 loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
   bar("0") except Exception as e:
   logging.exception(e)
   
   main()print("END")
   
   输出结果为：
   ERROR:root:division by zero
   Traceback (most recent call last):
   File "C:/Python36/test.py", line 12, in main
   bar("0")
   File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar return foo(s) * 2
   File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo return 10 / int(s)
   ZeroDivisionError: division by zero
   END
   
   同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。
   
   通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。
   
   
   四、抛出错误
   
   因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。
   因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。
   
   python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。
   
   如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后用raise语句抛出一个错误的实例：class FooError(ValueError): passdef foo(s):
   n = int(s) if n == 0: raise FooError("invalid value: %s" % s) return 10 / n
   
   foo("0")
   
   输出结果：
   Traceback (most recent call last):
   File "C:/Python36/test.py", line 10, in <mole>
   foo("0")
   File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo raise FooError("invalid value: %s" % s)
   FooError: invalid value: 0
   
   只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。
   如果可以选择python已有的内置错误类型（比如ValueError, TypeError）,尽量使用python内置的错误类型。
   
   最后，我们来看另一种错误处理方式：def foo(s):
   n = int(s) if n == 0: raise ValueError("invalid value: %s" % s) return 10 / ndef bar(): try:
   foo("0") except ValueError as e: print("ValieError") raisebar()
   
   在bar（）函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个ValueError之后
   又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗
   
   其实，这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。
   捕获错误目的只是记录一下，便于或许追踪。
   
   但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。
   好比一个员工处理不了一个问题时，就把问题一直往上抛，最终会抛给CEO去解决。
   
   注意：raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。
   此外，在except中raise一个Error，还可以改写错误类型try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError("do not input zero!")
   
   输出结果：
   Traceback (most recent call last):
   File "C:/Python36/test.py", line 4, in <mole> raise ValueError("do not input zero!")
   ValueError: do not input zero!>>>只要是合理的转换逻辑就可以，但是，绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.
   
   总结：
   
   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。
   

❽ 为什么python运行失败

python运行失败，可能包含多方面原因，建议从以下方面检测：
1、Python开发环境没有正确配置
2、Python代码语法错误，如大小写、缩进等
3、脚本文件的路径存在问题
4、网络问题，如断网，网线插口松动等
当然，运行失败的原因远不止这些，很多问题还需要在实际的项目中去解决，更多学习内容，请点击Python学习网！