标题：Python之异常处理方法

文章目录

• ​​标题：Python之异常处理方法​​

• ​​一、什么是异常？​​
• ​​二、常用的python标准异常​​
• ​​三、另附HTTP状态码​​
• ​​四、异常处理语法​​

• ​​1、方法1​​
• ​​2、方法2​​
• ​​3、方法3​​

• ​​五、异常处理举例​​

• ​​举例1：ZeroDivisionError​​
• ​​举例2：AttributeError​​
• ​​举例3：UnicodeError​​

• ​​1、字符编码相关知识​​
• ​​2、爬虫实例​​

一、什么是异常？

首先，异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，并且会影响程序的正常运行。一般情况下，在Python解释器无法正常处理程序时就会发生一个异常。

同时，异常也是Python的一个对象，表示了一个错误。
当Python的脚本运行发生异常时我们需要捕获并且处理它，否则，程序就会终止运行。

二、常用的python标准异常

三、另附HTTP状态码

四、异常处理语法

捕捉异常可以使用try/except语句。

try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

1、方法1

try / except / else

try:
<语句> # 尝试运行的代码
except <异常名字>：
<语句> # 如果在try部份引发了<异常名字>异常
或者：
（except <异常名字>，<数据>:
<语句> # 如果引发了<异常名字>异常，获得附加的<数据>）
else:
<语句> # 如果没有异常发生执行该语句

2、方法2

try / except / else

try:
<语句> # 尝试运行的代码
except:
<语句>
else:
<语句> # 如果没有异常执行这块代码

3、方法3

try / finally

try:
<语句>
finally:
<语句> # 退出try时总会执行

五、异常处理举例

举例1：ZeroDivisionError

a_number = float(input("please input a number :"))
try:
    result = 100 / a_number 
except ZeroDivisionError:
    print( f'ERROR, the error is {ZeroDivisionError}')
else:
    new_result = a_number / 100 + 100 / a_number 
    print("new_result", new_result)
finally:
    print(a_number)

运行结果展示：

（这里是在 jupyter notebook 上面运行的）

图1：正常

图2：异常

举例2：AttributeError

import numpy as np
# 导入numpy模块
import pandas as pd
# 导入pandas模块

arr_0 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
# 用 numpy 模块生成一个数组

dict_0 = {
    'a': [0, 1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6, 7],
    'c': [8, 9, 10, 11]
}
# 生成一个字典

df_0 = pd.DataFrame(data=dict_0, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 生成一个 DataFrame 对象

print(arr_0)
# 打印数组
print(df_0)
# 打印 DataFrame 对象
print()

# 异常处理1：
try:
   list_1 = arr_0.loc[2]
except AttributeError:
   print('ERROR !', f'the error is {AttributeError}')
else:
   print(list_1)
   for j in list_1:
      print(j)   
finally:
   print('异常处理1')
   print()

# 异常处理2：
try:
   list_2 = df_0.loc['b']
except AttributeError:
   print('ERROR !', f'the error is {AttributeError}')
else:
   print(list_2)
   for i in list_2:
      print(i)
finally:
   print('异常处理2')
   print()
print('END !')



# output>

[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]
   a  b   c
a  0  4   8
b  1  5   9
c  2  6  10
d  3  7  11

ERROR ! the error is <class 'AttributeError'>
异常处理1

a    1
b    5
c    9
Name: b, dtype: int64
1
5
9
异常处理2

运行结果的图片展示：

（这里还是使用了 jupyter notebook 来进行测试的）

代码：

结果：

举例3：UnicodeError

（这是Unicode 相关的错误，包括了：解码、编码时可能出现的错误）

我在曾经爬虫获取到数据以后，想把他们写进文档中，结果常常会出现编码错误，所以在此处，我们更加详细的介绍一下这个编码错误（UnicodeError），并通过爬虫来进行举例，因为爬虫中往往也会涉及到字符编码的转换等问题。

1、字符编码相关知识

1、GBK ：汉字编码。

2、Big5 ：繁体汉字编码，中国台湾等地区使用。

3、GB18030：收录了70244个汉字和字符，更加全面，与 GB2312-1980 和 GBK 兼容。
GB18030还支持少数民族的汉字，也包含了繁体汉字和日韩汉字。

4、ASCII：美国信息交换标准代码。

5、Unicode字符集：万国码。
严格的讲，Unicode不是一种编码，而是一个字符集。

6、UTF-8 ：是Unicode的一种实现方法。
此外，还有， UTF-16,UTF-32等。

Python解决编码问题时，是下述流程：
decode解码 -------------------------- encode编码
str ---------> str(Unicode，byte类型) ---------> str

语法例如：

bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
str.encode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
str.encode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)

2、爬虫实例

这里其实我们可以不用异常处理，因为我们是可以提前了解到网页的编码的，这个可以从网页源码界面来进行查看，源代码中是会直接显示使用 ‘gbk’ 还是 ‘utf-8’ 还是别的什么编码来写的。

因此，只要我们提前查看了编码，那么我们就可以直接写出如何解码、如何编码，从而不必去异常处理了，这里写出来主要是要提醒大家有这么样的一个问题存在的。

因而，爬取网站之前，一定要查看网页源码的编码是什么。

原本想找一个用GBK编码的网站，但是找了半天都没有找到，只能用这个UTF-8的编码网站来进行实例了。

在此处我们爬取一个旅游网站的酒店预定网站地址，采用了requests模块，还有re模块。

import requests
import re
url = 'https://flights.ctrip.com/international/search/domestic?allianceid=564348&sid=3854334'
# 网址
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.54'
}
# 请求头
response = requests.get(url=url, headers=headers).text
# 获取文本
response_1 = response.encode(encoding="utf-8", errors="strict")
# 先解码
response_2 = response_1.decode(encoding="utf-8", errors="strict")
# 再编码
# print(response_2)
hotels = re.findall('<li id=".*">\s+<a id=".*" href="(.*)">(.*)</a>\s+</li>', response_2)[1:5]
# print(hotels)
# print()
for hotel in hotels:
    print(hotel[1], '  ', '预定网站 :', '  ', hotel[0])



# output>
国内酒店    预定网站 :    https://hotels.ctrip.com/
海外酒店    预定网站 :    https://hotels.ctrip.com/international/?intl=1
民宿客栈    预定网站 :    https://inn.ctrip.com/onlineinn/index?channelid=211
海外民宿    预定网站 :    https://inn.ctrip.com/onlineinn/international/index?channelid=209

我们在 jupyter notebook 中运行上述的代码后显示如下图：

总之就是说：

只要我们提前查看了编码，那么我们就可以直接写出如何解码、如何编码，从而不必去异常处理了，这里写出来主要是要提醒大家有这么一个问题存在的。

最后感谢你的阅读啦~~

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