python报错处理

February 7, 2026

AI教程

Python 报错处理（Exception Handling）完整教程#

目标
通过本教程，读者能够：

明白 Python 报错（异常）的基本概念与产生机制。

熟练使用 try/except/finally、自定义异常、日志记录等三种常见的错误处理方案。

能够快速定位错误、避免程序崩溃，并把错误信息写入日志或展示给用户。

一、原因分析#

错误类型	典型场景	产生原因	典型错误信息
`SyntaxError`	代码写法错误	语法不符合 Python 语法	`invalid syntax`
`ImportError`	模块/包导入失败	模块不存在、路径错误	`No module named 'xxx'`
`NameError`	未定义变量	变量未声明或拼写错误	`name 'foo' is not defined`
`TypeError`	参数类型不匹配	传入了错误类型的参数	`unsupported operand type(s)`
`ValueError`	参数值错误	传入了无效但类型正确的值	`invalid literal for int() with base 10`
`IOError/OSError`	文件/网络操作	文件不存在、权限不足、网络异常	`FileNotFoundError`, `ConnectionError`
`KeyError`	访问字典不存在的 key	key 不在字典里	`KeyError: 'foo'`
`IndexError`	列表/元组越界	访问了不存在的索引	`list index out of range`

注意：所有异常最终都会生成一个“Traceback”，它记录了异常发生的调用栈，便于定位问题。

二、三种分步骤的解决方案#

下面分别介绍三种常用的错误处理方法。每个方法都配有步骤和代码示例，可按需选择。

1️⃣ 方案一：基础 `try/except/finally`#

适用于大多数场景，可以捕获并处理错误，保证程序继续执行。

步骤#

识别可能抛异常的代码段（如 I/O、网络请求、第三方库调用等）。
使用 try: 包装该段代码。
用 except ExceptionType: 捕获具体异常，或用 except Exception: 捕获所有异常。
在 except 块中记录错误或给用户友好提示。
（可选）使用 finally: 执行无论是否异常都需要执行的清理代码（如关闭文件、释放资源）。

代码示例#

import os

def read_file(path):
    try:
        with open(path, 'r') as f:
            data = f.read()
        return data
    except FileNotFoundError as e:
        print(f"文件未找到: {path}")
        # 记录日志
        # logging.error(e)
    except PermissionError:
        print("没有足够的权限读取文件")
    finally:
        print("文件读取尝试完成")

# 调用
content = read_file("non_existent.txt")

要点

不要捕获所有异常 (except:)，否则会掩盖隐藏的 bug。

finally: 用来保证资源释放。

2️⃣ 方案二：使用日志记录错误#

当程序需要持续运行、或错误需要持久化记录（如后台服务），建议将错误写入日志文件。

步骤#

配置 logging 模块（文件、级别、格式）。
在 except 块中使用 logging.exception() 或 logging.error() 记录异常。
（可选）根据业务需求，决定是否继续执行或抛出自定义异常。

代码示例#

import logging
import json

logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.ERROR,
    format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s'
)

def load_config(path):
    try:
        with open(path, 'r') as f:
            return json.load(f)
    except json.JSONDecodeError as e:
        logging.exception(f"配置文件解析错误: {path}")
        # 重新抛出，或者返回默认配置
        raise
    except FileNotFoundError:
        logging.error(f"配置文件不存在: {path}")
        return {}

config = load_config('config.json')

要点

logging.exception() 会自动把 traceback 信息写入日志。

结合 logging 的不同级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL）可以细化日志策略。

3️⃣ 方案三：自定义异常与层级化错误处理#

对于复杂项目，最好定义自己的异常类，方便调用者根据业务层次做不同处理。

步骤#

定义自定义异常类，继承自 Exception 或更细粒度的基类。
在业务函数内部抛出该异常，并附带有意义的错误信息。
在高层调用处捕获自定义异常，决定是否重试、提示用户或最终退出。

代码示例#

# my_exceptions.py
class ValidationError(Exception):
    """数据校验错误"""
    pass

class ServiceError(Exception):
    """后端服务异常"""
    pass


# business.py
from my_exceptions import ValidationError, ServiceError
import requests

def fetch_user(user_id: int) -> dict:
    if not isinstance(user_id, int):
        raise ValidationError("用户 ID 必须是整数")
    try:
        resp = requests.get(f"https://api.example.com/user/{user_id}")
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()
    except requests.RequestException as err:
        raise ServiceError(f"获取用户失败: {err}") from err


# main.py
from business import fetch_user
from my_exceptions import ValidationError, ServiceError

def main():
    try:
        user = fetch_user("abc")   # 故意传错类型
    except ValidationError as ve:
        print(f"验证错误: {ve}")
    except ServiceError as se:
        print(f"服务错误: {se}")
    else:
        print(user)

if __name__ == "__main__":
    main()

要点

使用 raise ... from ... 链接原始异常，保持 traceback。

自定义异常可以携带更多上下文信息，方便日志分析。

三、常见问题解答（FAQ）#

#	问题	解决方案
1	异常捕获后程序仍然崩溃	检查是否在 `except` 后又 `raise` 了同样的异常，或没有 `except` 代码块覆盖到。
2	日志文件没有写入	确认 `logging.basicConfig()` 的 `filename` 路径可写，或检查文件权限。
3	捕获 `Exception` 后仍然看到原始 Traceback	可能在 `except` 里又 `raise` 了异常。若想完全隐藏，请使用 `except Exception:` 并不再 re‑raise。
4	自定义异常未被捕获	确认 `except CustomError:` 与自定义异常类的命名、导入路径一致。
5	无法在 `finally` 中访问异常对象	在 `except` 里可将异常对象赋值给外部变量，或使用 `sys.exc_info()`。
6	多线程/异步程序中的异常	线程内部异常不会自动传播到主线程；需要使用 `concurrent.futures` 的 `future.exception()` 或在 async 函数中 `try/except`。
7	全局异常处理	在入口文件使用 `sys.excepthook` 或 `logging` 的 `logging.basicConfig` 统一捕获未处理异常。
8	异常堆栈过长导致日志文件膨胀	在生产环境中可使用 `logging.handlers.RotatingFileHandler` 或 `TimedRotatingFileHandler`，并限制日志级别。
9	如何在单元测试中验证异常	使用 `pytest.raises` 或 `unittest.assertRaises`。
10	异常信息中包含敏感数据	在捕获后，先“清洗”异常信息再写日志或返回给用户。

四、总结#

先定位，再处理：先看错误信息、traceback，确定触发点。
层级化错误处理：从底层抛出自定义异常，再由业务层解码处理。
日志是最好的伙伴：无论是开发还是运维，持久化错误堆栈是排查问题的关键。
避免“吞噬”异常：不要随意捕获所有异常；至少要记录后再抛出或给出明确提示。

掌握了上述三种方案，你就能在大多数 Python 项目中优雅地处理错误，并保持代码的可维护性与健壮性。祝你编码愉快 🚀

python报错处理

Python 报错处理（Exception Handling）完整教程#

一、原因分析#

二、三种分步骤的解决方案#

1️⃣ 方案一：基础 try/except/finally#

步骤#

代码示例#

2️⃣ 方案二：使用 日志 记录错误#

步骤#

代码示例#

3️⃣ 方案三：自定义异常 与 层级化错误处理#

步骤#

代码示例#

三、常见问题解答（FAQ）#

四、总结#

1️⃣ 方案一：基础 `try/except/finally`#

2️⃣ 方案二：使用日志记录错误#

3️⃣ 方案三：自定义异常与层级化错误处理#