python3exceptions

1. 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。
   

2. 如何解决的Python类型错误

1.Python异常类

Python是面向对象语言，所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个，大家只要大致扫一眼，有个映像，等到编程的时候，相信大家肯定会不只一次跟他们照面（除非你不用Python了）。

异常 描述
NameError 尝试访问一个没有申明的变量
ZeroDivisionError 除数为0
SyntaxError 语法错误
IndexError 索引超出序列范围
KeyError 请求一个不存在的字典关键字
IOError 输入输出错误（比如你要读的文件不存在）
AttributeError 尝试访问未知的对象属性
ValueError 传给函数的参数类型不正确，比如给int()函数传入字符串形
2.捕获异常
Python完整的捕获异常的语句有点像：
复制代码 代码如下:

try:
try_suite
except Exception1,Exception2,...,Argument:
exception_suite
...... #other exception block
else:
no_exceptions_detected_suite
finally:
always_execute_suite

额...是不是很复杂？当然，当我们要捕获异常的时候，并不是必须要按照上面那种格式完全写下来，我们可以丢掉else语句，或者finally语句；甚至不要exception语句，而保留finally语句。额，晕了？好吧，下面，我们就来一一说明啦。
2.1.try...except...语句
try_suite不消我说大家也知道，是我们需要进行捕获异常的代码。而except语句是关键，我们try捕获了代码段try_suite里的异常后，将交给except来处理。
try...except语句最简单的形式如下：
复制代码 代码如下:

try:
try_suite
except:
exception block

上面except子句不跟任何异常和异常参数，所以无论try捕获了任何异常，都将交给except子句的exception block来处理。如果我们要处理特定的异常，比如说，我们只想处理除零异常，如果其他异常出现，就让其抛出不做处理，该怎么办呢？这个时候，我们就要给except子句传入异常参数啦！那个ExceptionN就是我们要给except子句的异常类（请参考异常类那个表格），表示如果捕获到这类异常，就交给这个except子句来处理。比如：
复制代码 代码如下:

try:
try_suite
except Exception:
exception block

举个例子：
复制代码 代码如下:

>>> try:
... res = 2/0
... except ZeroDivisionError:
... print "Error:Divisor must not be zero!"
...
Error:Divisor must not be zero!

看，我们真的捕获到了ZeroDivisionError异常！那如果我想捕获并处理多个异常怎么办呢？有两种办法，一种是给一个except子句传入多个异常类参数，另外一种是写多个except子句，每个子句都传入你想要处理的异常类参数。甚至，这两种用法可以混搭呢！下面我就来举个例子。
复制代码 代码如下:

try:
floatnum = float(raw_input("Please input a float:"))
intnum = int(floatnum)
print 100/intnum
except ZeroDivisionError:
print "Error:you must input a float num which is large or equal then 1!"
except ValueError:
print "Error:you must input a float num!"
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:fjia
Error:you must input a float num!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:0.9999
Error:you must input a float num which is large or equal then 1!
[root@Cherish tmp]# python test.py
Please input a float:25.091
4

上面的例子大家一看都懂，就不再解释了。只要大家明白，我们的except可以处理一种异常，多种异常，甚至所有异常就可以了。
大家可能注意到了，我们还没解释except子句后面那个Argument是什么东西？别着急，听我一一道来。这个Argument其实是一个异常类的实例（别告诉我你不知到什么是实例），包含了来自异常代码的诊断信息。也就是说，如果你捕获了一个异常，你就可以通过这个异常类的实例来获取更多的关于这个异常的信息。例如：
复制代码 代码如下:

>>> try:
... 1/0
... except ZeroDivisionError,reason:
... pass
...
>>> type(reason)
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> print reason
integer division or molo by zero
>>> reason
ZeroDivisionError('integer division or molo by zero',)
>>> reason.__class__
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
>>> reason.__class__.__doc__
'Second argument to a division or molo operation was zero.'
>>> reason.__class__.__name__
'ZeroDivisionError'

上面这个例子，我们捕获了除零异常，但是什么都没做。那个reason就是异常类ZeroDivisionError的实例，通过type就可以看出。
2.2try ... except...else语句
现在我们来说说这个else语句。Python中有很多特殊的else用法，比如用于条件和循环。放到try语句中，其作用其实也差不多：就是当没有检测到异常的时候，则执行else语句。举个例子大家可能更明白些：
复制代码 代码如下:

>>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
...
>>> f.close()

2.3 finally子句
finally子句是无论是否检测到异常，都会执行的一段代码。我们可以丢掉except子句和else子句，单独使用try...finally，也可以配合except等使用。
例如2.2的例子，如果出现其他异常，无法捕获，程序异常退出，那么文件 f 就没有被正常关闭。这不是我们所希望看到的结果，但是如果我们把f.close语句放到finally语句中，无论是否有异常，都会正常关闭这个文件，岂不是很 妙
复制代码 代码如下:

>>> import syslog
>>> try:
... f = open("/root/test.py")
... except IOError,e:
... syslog.syslog(syslog.LOG_ERR,"%s"%e)
... else:
... syslog.syslog(syslog.LOG_INFO,"no exception caught\n")
... finally:
>>> f.close()

大家看到了没，我们上面那个例子竟然用到了try,except,else,finally这四个子句！:-)，是不是很有趣？到现在，你就基本上已经学会了如何在Python中捕获常规异常并处理之。
3.两个特殊的处理异常的简便方法
3.1断言（assert）
什么是断言，先看语法：
复制代码 代码如下:

assert expression[,reason]

其中assert是断言的关键字。执行该语句的时候，先判断表达式expression，如果表达式为真，则什么都不做；如果表达式不为真，则抛出异常。reason跟我们之前谈到的异常类的实例一样。不懂？没关系，举例子！最实在！
复制代码 代码如下:

>>> assert len('love') == len('like')
>>> assert 1==1
>>> assert 1==2,"1 is not equal 2!"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
AssertionError: 1 is not equal 2!

我们可以看到，如果assert后面的表达式为真，则什么都不做，如果不为真，就会抛出AssertionErro异常，而且我们传进去的字符串会作为异常类的实例的具体信息存在。其实，assert异常也可以被try块捕获：
复制代码 代码如下:

>>> try:
... assert 1 == 2 , "1 is not equal 2!"
... except AssertionError,reason:
... print "%s:%s"%(reason.__class__.__name__,reason)
...
AssertionError:1 is not equal 2!
>>> type(reason)
<type 'exceptions.AssertionError'>

3.2.上下文管理（with语句）
如果你使用try,except,finally代码仅仅是为了保证共享资源（如文件，数据）的唯一分配，并在任务结束后释放它，那么你就有福了！这个with语句可以让你从try,except,finally中解放出来！语法如下：
复制代码 代码如下:

with context_expr [as var]:
with_suite

是不是不明白？很正常，举个例子来！
复制代码 代码如下:

>>> with open('/root/test.py') as f:
... for line in f:
... print line

上面这几行代码干了什么？
（1）打开文件/root/test.py
（2）将文件对象赋值给 f
（3）将文件所有行输出
（4）无论代码中是否出现异常，Python都会为我们关闭这个文件，我们不需要关心这些细节。
这下，是不是明白了，使用with语句来使用这些共享资源，我们不用担心会因为某种原因而没有释放他。但并不是所有的对象都可以使用with语句，只有支持上下文管理协议（context management protocol）的对象才可以，那哪些对象支持该协议呢？如下表：
file
decimal.Context
thread.LockType
threading.Lock
threading.RLock
threading.Condition
threading.Semaphore
threading.BoundedSemaphore
至于什么是上下文管理协议，如果你不只关心怎么用with,以及哪些对象可以使用with，那么我们就不比太关心这个问题：）
4.抛出异常(raise)
如果我们想要在自己编写的程序中主动抛出异常，该怎么办呢？raise语句可以帮助我们达到目的。其基本语法如下：
复制代码 代码如下:

raise [SomeException [, args [,traceback]]

第一个参数，SomeException必须是一个异常类，或异常类的实例
第二个参数是传递给SomeException的参数，必须是一个元组。这个参数用来传递关于这个异常的有用信息。
第三个参数traceback很少用，主要是用来提供一个跟中记录对象（traceback）
下面我们就来举几个例子。
复制代码 代码如下:

>>> raise NameError
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError
>>> raise NameError() #异常类的实例
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError
>>> raise NameError,("There is a name error","in test.py")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
>>> raise NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')
>>> raise NameError,NameError("There is a name error","in test.py") #注意跟上面一个例子的区别
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: ('There is a name error', 'in test.py')

其实，我们最常用的还是，只传入第一个参数用来指出异常类型，最多再传入一个元组，用来给出说明信息。如上面第三个例子。
5.异常和sys模块
另一种获取异常信息的途径是通过sys模块中的exc_info()函数。该函数回返回一个三元组:(异常类，异常类的实例，跟中记录对象)
复制代码 代码如下:

>>> try:
... 1/0
... except:
... import sys
... tuple = sys.exc_info()
...
>>> print tuple
(<type 'exceptions.ZeroDivisionError'>, ZeroDivisionError('integer division or molo by zero',), <traceback object at 0x7f538a318b48>)
>>> for i in tuple:
... print i
...
<type 'exceptions.ZeroDivisionError'> #异常类
integer division or molo by zero #异常类的实例
<traceback object at 0x7f538a318b48> #跟踪记录对象

3. 简单强大的Python库！Schele—实用的周期任务调度工具

如果你想在Linux服务器上周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：

1.不方便执行 秒级的任务 。

2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab的 管理就会特别不方便 。

另外一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。

在你想要使用一个轻量级的任务调度工具，而且希望它尽量简单、容易使用、不需要外部依赖，最好能够容纳 Crontab 的所有基本功能，那么 Schele 模块是你的不二之选。

使用它来调度任务可能只需要几行代码，感受一下：

上面的代码表示每10分钟执行一次 job 函数，非常简单方便。你只需要引入 schele 模块，通过调用 scele.every(时间数).时间类型.do(job) 发布周期任务。

发布后的周期任务需要用 run_pending 函数来检测是否执行，因此需要一个 While 循环不断地轮询这个函数。

下面具体讲讲Schele模块的安装和初级、进阶使用方法。

1.准备

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

2.基本使用

最基本的使用在文首已经提到过，下面给大家展示更多的调度任务例子：

可以看到，从月到秒的配置，上面的例子都覆盖到了。不过 如果你想只运行一次任务 的话，可以这么配：

参数传递

如果你有参数需要传递给作业去执行，你只需要这么做：

获取目前所有的作业

如果你想获取目前所有的作业：

取消所有作业

如果某些机制触发了，你需要立即清除当前程序的所有作业：

标签功能

在设置作业的时候，为了后续方便管理作业，你可以给作业打个标签，这样你可以通过标签过滤获取作业或取消作业。

设定作业截止时间

如果你需要让某个作业到某个时间截止，你可以通过这个方法：

截止日期之后，该作业将无法运行。

立即运行所有作业，而不管其安排如何

如果某个机制触发了，你需要立即运行所有作业，可以调用 schele.run_all :

3.高级使用

装饰器安排作业

如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式：

并行执行

默认情况下，Schele 按顺序执行所有作业。其背后的原因是，很难找到让每个人都高兴的并行执行模型。

不过你可以通过多线程的形式来运行每个作业以解决此限制：

日志记录

Schele 模块同时也支持 logging 日志记录，这么使用：

效果如下：

异常处理

Schele 不会自动捕捉异常，它遇到异常会直接抛出，这会导致一个严重的问题： 后续所有的作业都会被中断执行 ，因此我们需要捕捉到这些异常。

你可以手动捕捉，但是某些你预料不到的情况需要程序进行自动捕获，加一个装饰器就能做到了：

这样， bad_task 在执行时遇到的任何错误，都会被 catch_exceptions 捕获，这点在保证调度任务正常运转的时候非常关键。

4. Python 运行报错NameError出现原因，怎么解决

python程序，报错NameError: name XX is not defined 是没有声明造成的，需要在文件的前两行进行声明编码，声明方法为：

1、写一个python文件，文件中有中文字符，且未声明编码。

5. 求一个python3爬虫代码，可以从小说网站上直接把小说的文字抄下来，并整合到一个新的文本里

frombs4importBeautifulSoup
fromrequests.
importre
importrequests
importos

defget_html_text(url):
try:
r=requests.get(url)
r.raise_for_status()
returnr.text
exceptRequestException:
returnNone

defget_chapter_names(html):
soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
charpter=soup.select('.bg')
charpter_names=[]
forentryincharpter[1:]:
charpter_name=re.findall('<h2>(.*?)</h2>',str(entry))
file_name=re.findall('<ahref.*?>(.*?)</a>',str(entry))
ifcharpter_nameandfile_name:
fornameinfile_name:
name=name.split('')[0]
charpter_names.append(charpter_name[0]+'_'+name)
else:
pass
returnset(charpter_names)

defget_each_url(html):
soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
urls=soup.select('ullia')
forurlinurls:
link=url.get('href')
text=url.text.split('')[0]
full_name=url.text.replace('?','')
yield{'url':link,'text':text,'full_name':full_name}
print(text)

defget_text(url):
r=requests.get(url)
r.encoding=r.apparent_encoding
soup=BeautifulSoup(r.text,'lxml')
items=soup.select('div.content-body')
item=re.findall(';(.*?);',items[0].text,re.S)
returnitem[0].encode()

defsave_to_file(url,text,full_name):
base_dir='mu'
path='{}\{}\{}'.format(os.getcwd(),base_dir,text)
ifnotos.path.exists(path):
try:
os.makedirs(path)
except:
pass
try:
withopen(path+'\'+full_name+'.txt','wb')asf:
f.write(get_text(url))
except:
pass

defmain():
url='http://seputu.com/'
html=get_html_text(url)
chapters=get_chapter_names(html)
forchapterinchapters:
foreachinget_each_url(html):
ifeach['text']==chapter.split('_')[-1]:
save_to_file(each['url'],chapter,each['full_name'])

if__name__=='__main__':
main()