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用户自定义异常

前面的例子里充斥了很多 Python 内置的异常类型，你可能会问，我可以创建自己的异常类型吗？

答案是肯定是，Python 当然允许我们这么做。下面这个例子，我们创建了自定义的异常类型 MyInputError，定义并实现了初始化函数和 str 函数（直接 print 时调用）：

class MyInputError(Exception):    """Exception raised when there're errors in input"""    def __init__(self, value): # 自定义异常类型的初始化        self.value = value    def __str__(self): # 自定义异常类型的string表达形式        return ("{} is invalid input".format(repr(self.value)))    try:    raise MyInputError(1) # 抛出MyInputError这个异常except MyInputError as err:    print('error: {}'.format(err))

如果你执行上述代码块并输出，便会得到下面的结果：

error: 1 is invalid input

实际工作中，如果内置的异常类型无法满足我们的需求，或者为了让异常更加详细、可读，想增加一些异常类型的其他功能，我们可以自定义所需异常类型。不过，大多数情况下，Python 内置的异常类型就足够好了。

异常的使用场景与注意点

学完了前面的基础知识，接下来我们着重谈一下，异常的使用场景与注意点。

通常来说，在程序中，如果我们不确定某段代码能否成功执行，往往这个地方就需要使用异常处理。除了上述文件读取的例子，我可以再举一个例子来说明。

大型社交网站的后台，需要针对用户发送的请求返回相应记录。用户记录往往储存在 key-value 结构的数据库中，每次有请求过来后，我们拿到用户的 ID，并用 ID 查询数据库中此人的记录，就能返回相应的结果。

而数据库返回的原始数据，往往是 json string 的形式，这就需要我们首先对 json string 进行 decode（解码），你可能很容易想到下面的方法：

import jsonraw_data = queryDB(uid) # 根据用户的id，返回相应的信息data = json.loads(raw_data)

这样的代码是不是就足够了呢？

要知道，在 json.loads() 函数中，输入的字符串如果不符合其规范，那么便无法解码，就会抛出异常，因此加上异常处理十分必要。try:

    data = json.loads(raw_data)    ....except JSONDecodeError as err:    print('JSONDecodeError: {}'.format(err))

不过，有一点切记，我们不能走向另一个极端——滥用异常处理。

比如，当你想要查找字典中某个键对应的值时，绝不能写成下面这种形式：

d = {'name': 'jason', 'age': 20}try:    value = d['dob']    ...except KeyError as err:    print('KeyError: {}'.format(err))

诚然，这样的代码并没有 bug，但是让人看了摸不着头脑，也显得很冗余。如果你的代码中充斥着这种写法，无疑对阅读、协作来说都是障碍。因此，对于 flow-control（流程控制）的代码逻辑，我们一般不用异常处理。

字典这个例子，写成下面这样就很好。

if 'dob' in d:    value = d['dob']    ...

总结

这节课， 我们一起学习了 Python 的异常处理及其使用场景，你需要重点掌握下面几点。

• 异常，通常是指程序运行的过程中遇到了错误，终止并退出。我们通常使用 try except 语句去处理异常，这样程序就不会被终止，仍能继续执行。

• 处理异常时，如果有必须执行的语句，比如文件打开后必须关闭等等，则可以放在 finally block 中。

• 异常处理，通常用在你不确定某段代码能否成功执行，也无法轻易判断的情况下，比如数据库的连接、读取等等。正常的 flow-control 逻辑，不要使用异常处理，直接用条件语句解决就可以了。

思考题

最后，给你留一个思考题。在异常处理时，如果 try block 中有多处抛出异常，需要我们使用多个 try except block 吗？以数据库的连接、读取为例，下面两种写法，你觉得哪种更好呢？

第一种：

try:    db = DB.connect('<db path>') # 可能会抛出异常    raw_data = DB.queryData('<viewer_id>') # 可能会抛出异常except (DBConnectionError, DBQueryDataError) err:    print('Error: {}'.format(err))

第二种：

try:    db = DB.connect('<db path>') # 可能会抛出异常    try:        raw_data = DB.queryData('<viewer_id>')    except DBQueryDataError as err:         print('DB query data error: {}'.format(err))except DBConnectionError as err:     print('DB connection error: {}'.format(err))