Python学习（八）—— 错误、调试和测试

r囧r小猫 2022-04-23 13:12 333阅读 0赞

### 一、错误处理 ###

（1）try

让我们用一个例子来看try的机制：

#try...except...else...finally...格式如下：
    try:
        print('try...')
        r = 10 / 0                         #错误处
        print('result:', r)                
    except ZeroDivisionError as e:         #除数为零错误
        print('ZeroDivisionError:', e)
    else:
        print('no error!')
    finally:
        print('finally...')
    print('END')
    
    
    #输出如下：
    try...
    except: division by zero
    finally...
    END

由输出可以看出，当错误发生时，后续语句print('result:', r)不会被执行；except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行；最后，finally语句必须被执行（除非不包含finally语句）。当错误未发生时，else语句和finally语句将会被执行。

Python的错误其实是class，都继承自BaseException，因此在使用except时要注意，它不但一个该类型的错误，还捕获其所有子类的错误。例如：

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。

Python所有的错误都是从`BaseException`类派生的，常见的错误类型和继承关系看这里：

BaseException
     +-- SystemExit
     +-- KeyboardInterrupt
     +-- GeneratorExit
     +-- Exception
          +-- StopIteration
          +-- StopAsyncIteration
          +-- ArithmeticError
          |    +-- FloatingPointError
          |    +-- OverflowError
          |    +-- ZeroDivisionError
          +-- AssertionError
          +-- AttributeError
          +-- BufferError
          +-- EOFError
          +-- ImportError
          |    +-- ModuleNotFoundError
          +-- LookupError
          |    +-- IndexError
          |    +-- KeyError
          +-- MemoryError
          +-- NameError
          |    +-- UnboundLocalError
          +-- OSError
          |    +-- BlockingIOError
          |    +-- ChildProcessError
          |    +-- ConnectionError
          |    |    +-- BrokenPipeError
          |    |    +-- ConnectionAbortedError
          |    |    +-- ConnectionRefusedError
          |    |    +-- ConnectionResetError
          |    +-- FileExistsError
          |    +-- FileNotFoundError
          |    +-- InterruptedError
          |    +-- IsADirectoryError
          |    +-- NotADirectoryError
          |    +-- PermissionError
          |    +-- ProcessLookupError
          |    +-- TimeoutError
          +-- ReferenceError
          +-- RuntimeError
          |    +-- NotImplementedError
          |    +-- RecursionError
          +-- SyntaxError
          |    +-- IndentationError
          |         +-- TabError
          +-- SystemError
          +-- TypeError
          +-- ValueError
          |    +-- UnicodeError
          |         +-- UnicodeDecodeError
          |         +-- UnicodeEncodeError
          |         +-- UnicodeTranslateError
          +-- Warning
               +-- DeprecationWarning
               +-- PendingDeprecationWarning
               +-- RuntimeWarning
               +-- SyntaxWarning
               +-- UserWarning
               +-- FutureWarning
               +-- ImportWarning
               +-- UnicodeWarning
               +-- BytesWarning
               +-- ResourceWarning

（2）调用栈

如果错误没有被捕获，它就会一会往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。如下：

#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): #错误信息第1行：告诉我们这是错误的跟踪信息
 File "err.py", line 11, in <module> #第2~3行：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
 main()
 File "err.py", line 9, in main #第4~5行：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
 bar('0')
 File "err.py", line 6, in bar #第6~7行：调用return foo(s) * 2出错了，在代码文件err.py的第6行代码，但原因在第3行
 return foo(s) * 2
 File "err.py", line 3, in foo #第8~9行：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: division by zero
 return 10 / int(s)
 ZeroDivisionError: division 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。

（3）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。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

Python内置的`logging`模块可以非常容易地记录错误信息：

# err_logging.py
    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

通过配置，`logging`还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

（4）抛出错误

Python中通过raise关键字抛出异常。如下：

def foo(s):
        n = int(s)
        if n == 0:
            raise ValueError('invalid value: %s' % s)   #抛出错误
        return 10 / n
    
    foo('0')

也可以在except中抛出错误，从而将一种类型的错误转化成另一种类型：

try:
        10 / 0
    except ZeroDivisionError:
        raise ValueError('input error!')

### 二、调试 ###

（1）print()

这种方法简单直接粗暴有效，就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看：

def foo(s):
        n = int(s)
        print('>>> n = %d' % n)
        return 10 / n
    def main():
        foo('0')
    
    main()

用`print()`最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是`print()`，运行结果也会包含很多垃圾信息。

（2）断言

凡是用`print()`来辅助查看的地方，都可以用断言assert来替代：

def foo(s):
        n = int(s)
        assert n != 0, 'n is zero!'  #断言表示表达式n != 0必须是True，否则抛出AssertionError并打印'n is zero'
        return 10 / n
    def main():
        foo('0')

PS：如果要关闭断言assert，可以在启动Python解释器时用\-o参数来关闭。关闭的assert语句可以当作pass来看待。

（3）logging

logging可以把信息输出到文件：

import logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO) #指定记录信息的级别
 
 s = '0'
 n = int(s)
 logging.info('n = %d' % n)
 print(10 / n)
 
 
 输出，如下：
 $ python err.py
 INFO:root:n = 0 #logging输出信息
 Traceback (most recent call last):
 File "err.py", line 8, in <module>
 print(10 / n)
 ZeroDivisionError: division by zero

logging允许你指定记录信息的级别（debug < info < warning < error），例如当你指定level=INFO时，logging.debug就不起作用；指定level=WARNING时，debug和info就不起作用。

（4）pdb

启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态：

$ python -m pdb err.py

pdb的操作如下所示：

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th style="width:96px;">操作</th> 
 <th style="width:216px;">说明</th> 
 <th style="width:537px;">示例</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:96px;">l</td> 
 <td style="width:216px;">输入命令l查看代码</td> 
 <td style="width:537px;"> (Pdb) l &nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;# err.py &nbsp; &nbsp; 2&nbsp; -&gt;&nbsp; s = '0' &nbsp; &nbsp; 3&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;n = int(s) &nbsp; &nbsp; 4&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;print(10 / n) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:96px;">n</td> 
 <td style="width:216px;">输入命令n单步执行代码</td> 
 <td style="width:537px;"> (Pdb) n &gt; /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)&lt;module&gt;() -&gt; n = int(s) (Pdb) n &gt; /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)&lt;module&gt;() -&gt; print(10 / n) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:96px;">p</td> 
 <td style="width:216px;">输入命令p 变量名来查看变量</td> 
 <td style="width:537px;"> (Pdb) p s '0' (Pdb) p n 0 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:96px;">q</td> 
 <td style="width:216px;">输入命令q结束调试，推出程序</td> 
 <td style="width:537px;">(Pdb) q</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

（5）pdb.set\_trace()

这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要`import pdb`，然后，在可能出错的地方放一个`pdb.set_trace()`，就可以设置一个断点：

# err.py
    import pdb      # 导入pdb模块
    
    s = '0'
    n = int(s)
    pdb.set_trace() # 设置断点，运行到这里会自动暂停
    print(10 / n)

运行代码，程序会自动在`pdb.set_trace()`暂停并进入pdb调试环境，可以用命令`p`查看变量，或者用命令`c`继续运行：

$ python err.py 
 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
 -> print(10 / n)
 (Pdb) p n
 0
 (Pdb) c
 Traceback (most recent call last):
 File "err.py", line 7, in <module>
 print(10 / n)
 ZeroDivisionError: division by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。

（6）IDE

如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有：

Visual Studio Code：[https://code.visualstudio.com/][https_code.visualstudio.com]，需要安装Python插件。

PyCharm：[http://www.jetbrains.com/pycharm/][http_www.jetbrains.com_pycharm]

另外，[Eclipse][]加上[pydev][]插件也可以调试Python程序。

### 三、单元测试 ###

（1）单元测试定义：是用来对一个模块、一个函数或者一个类进行正确性检验的测试工作。

比如对函数abs()，我们可以编写出以下几个测试用例：

1.输入正数，比如1、1.2、0.99，期待返回值与输入相同；

2.输入负数，比如\-1、\-1.2、\-0.99，期待返回值与输入相反；

3.输入0，期待返回0；

4.输入非数值类型，比如None、\[\]、\{\}，期待抛出TypeError。

把上面的测试用力放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。

（2）单元测试演示：

首先编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问。mydict.py代码如下：

class Dict(dict):
        def __init__(self, **kw):
            super().__init__(**kw)
        def __getattr__(self, key):
            try:
                return self[key]
            except KeyError:
                raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)
        def __setattr__(self, key, value):
            self[key] = value

然后编写单元测试：为编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块，编写mydict\_test.py如下：

import unittest
    from mydict import Dict
    
    class TestDict(unitest.TestCase)：            #测试类，从unittest.TestCase继承
        def test_init(self):                      #必须以test开头，否则不被执行
            d = Dict(a=1, b='test')
            self.assertEqual(d.a, 1)
            self.assertEqual(d.b, 'test')
            self.assertTrue(isinstance(d, dict))
        def test_key(self):                       #对一类测试都需要编写一个test_xxx()方法
            d = Dict()
            d['key'] = 'value'
            self.assertEqual(d.key, 'value')      #断言d.key的结果为'value'
        def test_attr(self):
            d = Dict()
            d.key = 'value'
            self.assertTrue('key' in d)           #断言'key'存在于d中，且结果为True
            self.assertEqual(d['key'], 'value')   #断言d['key']的结果为'value'
        def test_keyerror(self):
            d = Dict()
            with self.assertRaises(KeyError):     #断言执行value=d['empty']时会抛出keyError错误
                value = d['empty']
        def test_attrerror(self):
            d = Dict()
            with self.assertRaises(AttributeError): #断言执行value=d.empty时会抛出AttributeError错误
                value = d.empty

最后运行该单元测试：（两种方法）

（1）在单元测试最后加入两行代码：

if __name__ == '__main__':
        unittest.main()

这样就可以把mydict\_test.py（单元测试）当作正常的python脚本运行：

$ ptyhon mydict_test.py

（2）在命令行通过参数\-m unittest直接运行单元测试(推荐)：

$ python -m unitest mydict_test
    .....
    
    执行结果，如下：
    Ran 5 tests in 0.000s
    
    OK

（3）setUp与tearDown

可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。

setUp()和tearDown()方法的作用：设想你的测试需要启动一个数据库，这时就可以在setUp()方法中连接数据库，在tearDown()方法中关闭数据库，这样不必在每个测试方法中重复相同的代码：

class TestDict(unitest.TestCase):
        def setUp(self):
            print('setUp...')
        def tearDown(self):
            print('tearDown...')

### 四、文档测试 ###

（1）含义：

我们在编写函数时，可以在函数中编写注释，明确地告诉函数的调用者该函数的期望输入和输出：

def abs(n):
        '''
        Function to get absolute value of number.
        Example:
        >>> abs(1)
        1
        >>> abs(-1)
        1
        >>> abs(0)
        0
        '''
        return n if n >= 0 else (-n)

Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试，其严格按照Python交互命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。只有测试异常的时候，可以用...表示中间一大段烦人的输出。

（2）实例：用doctest测试上一节编写的Dict类

#mydict2.py
    class Dict(dict):
        '''
        Simple dict but also support access as x.y style.
       
        >>> d1 = Dict()
        >>> d1['x'] = 100
        >>> d1.x
        100
        >>> d1.y = 200
        >>> d1['y']
        200
        >>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')
        >>> d2.c
        '3'
        >>> d2['empty']
        Traceback (most recent call last):
            ...
        KeyError:'empty'
        >>> d2.empty
        Traceback (most recent call last):
            ...
        AttributeError:'Dict' object has no attribute 'empty'
        '''
        def __init__(self, **kw):
            super(Dict, self).__init__(**kw)
        def __getattr__(self, key):
            try:
                return self[key]
            except KeyError:
                raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)
        def __setattr__(self, key, value):
            self[key] = value
    
    if __name__ == '__main__':
        import doctest
        doctest.testmod()

运行python mydict2.py:

$ python mydict2.py

如果什么输出也没有，则表明doctest运行都是正确的。如果程序有问题，比如把\_\_getattr\_\_()方法注释掉，再运行就会报错：

$ python mydict2.py
    **********************************************************************
    File "/Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/mydict2.py", line 10, in __main__.Dict
    Failed example:
        d1.x
    Exception raised:
        Traceback (most recent call last):
          ...
        AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'x'
    **********************************************************************
    File "/Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/mydict2.py", line 16, in __main__.Dict
    Failed example:
        d2.c
    Exception raised:
        Traceback (most recent call last):
          ...
        AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'c'
    **********************************************************************
    1 items had failures:
       2 of   9 in __main__.Dict
    ***Test Failed*** 2 failures.

注意到最后3行代码。当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令行直接运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。

[https_code.visualstudio.com]: https://code.visualstudio.com/
[http_www.jetbrains.com_pycharm]: http://www.jetbrains.com/pycharm/
[Eclipse]: http://www.eclipse.org/
[pydev]: http://pydev.org/