在程序运行的过程中，如果发生了错误，没有错误处理就会终止掉程序。如果用错误码来表示是否出错又十分不方便，所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...(finally可以不用)的错误处理机制，Python也不例外。
try...except机制
try:
print(‘try...‘)
r = 10 / 0
print(‘result:‘, r)
except ZeroDivisionError as e: #也可以直接用except ZeroDivisionError：
print(‘except:‘, e) 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，就会跳到错误处理代码except，except捕获错误类型，如果是ZeroDivisionError型的错误，将执行except下面的代码。错误处理完之后将继续执行程序之后的代码。
try... except: division by zero end
从输出可以看到，当错误发生时，try的后续语句print(‘result:‘, r)不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。然后，程序继续按照流程往下走。
如果没有错误将执行完try里面所有的代码，然后跳过except继续执行之后的代码。如果把除数0改成2，则执行结果如下：
try... result: 5 end
错误有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理，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)
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。
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，也被第一个except给捕获了。
因此我们可以用BaseException错误类型来代替所有错误类型，遇到可能存在错误的地方，我们都可以用这样的结构让程序越过错误继续执行下去：
try:
...
except BaseException as e:
...
这样不管什么类型的错误都将被我们捕获到。
解读错误信息
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：
# 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：
$ python3 err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in <module>
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: division 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：
Traceback (most recent call last):
告诉我们这是错误的跟踪信息。
第2~3行：
File "err.py", line 11, in <module>
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：
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：
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：
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：
ZeroDivisionError: integer division or modulo 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。
因此程序的错误信息也很重要，帮助我们更精确的查找错误的根源。
logging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。这里要介绍python内置的logging模块，它可以在捕获包的同时非常容易的记录错误信息，让程序继续执行下去。
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar(‘0‘)
except Exception as 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：
$ python3 err_logging.py
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "err_logging.py", line 13, in main
bar(‘0‘)
File "err_logging.py", line 9, in bar
return foo(s) * 2
File "err_logging.py", line 6, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END
在分析一个庞大的程序的时候，logging的作用就体现出来了，让整个程序跑完并且拿到整个程序各个位置的错误信息，然后分析信息改正错误。
原文地址：https://www.cnblogs.com/-chenxs/p/11206660.html