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Python错误处理的艺术：从异常捕获到优雅降级

悠悠楠杉

2026-01-27

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01/27

正文：

在Python开发中，错误处理是区分新手与资深工程师的重要标志。一个健壮的程序不仅能处理预期内的逻辑，更需要优雅地应对各种意外情况。本文将系统性地拆解Python异常处理的完整知识体系。

一、异常处理的核心语法

Python通过try-except块实现异常捕获，其基础结构如下：

try:  
    # 可能引发异常的代码  
    result = 10 / 0  
except ZeroDivisionError:  
    # 特定异常处理  
    print("除数不能为零！")  
except Exception as e:  
    # 通用异常捕获  
    print(f"未知错误: {e}")  
else:  
    # 无异常时执行  
    print("计算成功")  
finally:  
    # 无论是否异常都会执行  
    print("执行结束")

关键点解析：
1. 优先捕获具体异常（如ZeroDivisionError），最后使用通用Exception兜底
2. else分支适合放置依赖try块成功执行的逻辑
3. finally常用于资源清理（如关闭文件、数据库连接）

二、进阶处理技巧

1. 异常链与上下文保留
使用raise from保留原始异常堆栈：

try:  
    import nonexistent_module  
except ImportError as e:  
    raise RuntimeError("依赖加载失败") from e

2. 自定义异常体系
通过继承Exception创建业务相关异常：

class PaymentFailedError(Exception):  
    def __init__(self, amount):  
        super().__init__(f"支付失败: 金额{amount}超过限额")  
        self.amount = amount  

# 使用示例  
raise PaymentFailedError(5000)

3. 日志记录标准化
结合logging模块实现错误追踪：

import logging  
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.ERROR)  

try:  
    risky_operation()  
except Exception:  
    logging.exception("操作失败")  # 自动记录完整堆栈

三、实战场景解决方案

场景1：API请求重试机制

import requests  
from time import sleep  

def fetch_data(url, max_retries=3):  
    for attempt in range(max_retries):  
        try:  
            response = requests.get(url, timeout=5)  
            response.raise_for_status()  
            return response.json()  
        except requests.RequestException as e:  
            if attempt == max_retries - 1:  
                raise  
            sleep(2 ** attempt)  # 指数退避

场景2：数据库事务回滚

import psycopg2  

conn = psycopg2.connect(database="test")  
try:  
    with conn.cursor() as cursor:  
        cursor.execute("INSERT INTO users VALUES (...)")  
        cursor.execute("UPDATE account SET balance = ...")  
    conn.commit()  # 无异常则提交  
except Exception:  
    conn.rollback()  # 异常时回滚  
finally:  
    conn.close()