此注意事項參考博文：異常機制使用細則.

1、不要太依賴異常機制

python的異常機制非常方便，對于信息的傳遞中十分好用(這里信息的傳遞主要有三種，參數(shù)傳遞，全局變量傳遞，以及異常機制傳遞)，但濫用異常機制也會帶來一些負面影響。過度使用異常主要表現(xiàn)在兩個方面：①把異常和普通錯誤混淆在一起，不再編寫任何錯誤處理代碼，而是以簡單地引發(fā)異常來代苦所有的錯誤處理。②使用異常處理來代替流程控制。例子如下：

buf="hello"#例1：使用異常處理來遍歷arr數(shù)組的每個元素try:

i=0

whileTrue:

print(buf[i])

i+=1except:

pass#例2：使用流程控制避免下標訪問異常i=0whilei

print(buf[i])

i+=1

例1中假如循環(huán)過度便會下標訪問異常，這時候把錯誤拋出，再進行一系列處理，顯然是不可取的，因為異常機制的效率比正常的流程控制效率差，顯然例2中簡單的業(yè)務(wù)流程就可以避開這種錯誤。所以不要熟悉了異常的使用方法后，遇到這種簡單邏輯，便不管三七二十一引發(fā)異常后再進行解決。對于完全己知的錯誤和普通的錯誤，應(yīng)該編寫處理這種錯誤的代碼，增加程序的健壯性。只有對于外部的、不能確定和預(yù)知的運行時錯誤才使用異常。

2、不要在try塊中引入太多的代碼

在try塊里放置大量的代碼，這看上去很“簡單”，代碼框架很容易理解，但因為try塊里的代碼過于龐大，業(yè)務(wù)過于復(fù)雜，就會造成try塊中出現(xiàn)異常的可能性大大增加，從而導(dǎo)致分析異常原因的難度也大大增加。

而且當塊過于龐大時，就難免在try塊后緊跟大量的except塊才可以針對不同的異常提供不同的處理邏輯。在同一個try塊后緊跟大量的except塊則需要分析它們之間的邏輯關(guān)系，反而增加了編程復(fù)雜度。所以，可以把大塊的try塊分割成多個小塊，然后分別捕獲并處理異常。

3、不要忽略捕獲到的異常

不要忽略異常!既然己捕獲到異常，那么except塊理應(yīng)做些有用的事情，及處理并修復(fù)異常。except塊整個為空，或者僅僅打印簡單的異常信息都是不妥的!具體的處理方式為：

①處理異常。對異常進行合適的修復(fù)，然后繞過異常發(fā)生的地方繼續(xù)運行;或者用別的數(shù)據(jù)進行計算，以代替期望的方法返回值;或者提示用戶重新操作，總之，程序應(yīng)該盡量修復(fù)異常，使程序能恢復(fù)運行。

②重新引發(fā)新異常。把在當前運行環(huán)境下能做的事情盡量做完，然后進行異常轉(zhuǎn)譯，把異常包裝成當前層的異常，重新傳給上層調(diào)用者。

③在合適的層處理異常。如果當前層不清楚如何處理異常，就不要在當前層使用except語句來捕獲該異常，讓上層調(diào)用者來負責(zé)處理該異常。

以上內(nèi)容為大家介紹了python異常使用注意事項，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。http://www.kei0345678.cn/