Day 25: Python异常处理机制

Review

上一节主要是熟悉os等python中的文件操作，包含：

• 基础操作：目录获取、文件列举、路径拼接
• 系统交互：环境变量管理、跨平台兼容性
• 高级功能：目录树遍历、文件系统分析

Today

今天专注于Python的异常处理机制。在借助AI写代码时，经常会遇到try-except的异常处理模块。这是因为大部分大模型在后训练阶段都经过强化学习训练，为了确保结果的正确运行，采用try-except异常处理能提高模型运行成功的概率。

异常处理机制概述

Python的异常处理机制为程序提供了强大的容错能力(fault tolerance)。当程序在运行时遇到意外情况（即异常），它不会直接崩溃，而是可以被设计成优雅地处理这些错误。

当异常发生时，Python会创建一个异常对象(exception object)。如果这段可能出错的代码位于try语句块中，程序流程会寻找并跳转到匹配的except语句块来处理这个异常。

常见的Python异常类型

1. SyntaxError（语法错误）

• 原因：代码不符合Python的语法规则，解释器在解析代码时就会失败
• 特点：在程序运行之前就会被检测到

# 示例：缺少冒号
# def my_function()
#     print("Hello")

2. NameError（名称错误）

• 原因：尝试使用一个未被定义的变量、函数或对象

# print(some_undefined_variable)  # 变量未定义

3. TypeError（类型错误）

• 原因：对不支持该操作的数据类型执行了某个操作

# print("Age: " + 25)  # 字符串和整数不能直接相加

4. ValueError（值错误）

• 原因：函数接收到的参数类型正确，但其值不合适

# number = float("12.34.56")  # 不是有效的浮点数表示

5. IndexError（索引错误）

• 原因：尝试访问序列中不存在的索引

# data = ("apple", "banana")
# print(data[2])  # 索引超出范围

6. KeyError（键错误）

• 原因：尝试访问字典中不存在的键

# student_grades = {"math": 90, "science": 85}
# print(student_grades["history"])  # 键不存在

7. AttributeError（属性错误）

• 原因：尝试访问对象没有的属性或方法

# a_string = "hello"
# print(a_string.length)  # 应该用 len(a_string)

8. ZeroDivisionError（除零错误）

• 原因：尝试将数字除以零

# result = 10 / 0

9. FileNotFoundError（文件未找到错误）

• 原因：尝试打开不存在的文件或路径不正确

# import pandas as pd
# data = pd.read_csv("nonexistent.csv")

10. ModuleNotFoundError（模块未找到错误）

• 原因：尝试导入不存在的模块

# import nonexistent_module

错误信息的解读

当代码出现错误时，程序会打印出"traceback"（回溯信息），包含：

1. 错误类型（如NameError, TypeError）
2. 错误发生的文件名和行号
3. 导致错误的代码行
4. 错误的简要描述

try-except基本用法

# 基本结构
try:# 可能会引发异常的代码result = numerator / denominator
except ZeroDivisionError:# 当发生除零错误时执行print("错误：除数不能为零！")result = "未定义"

捕获多种异常

def safe_divide(a, b):try:result = a / bexcept ZeroDivisionError:print("错误：除数不能为零！")return Noneexcept TypeError:print("错误：输入必须是数字！")return Noneelse:# 只有当try块成功执行时才会执行print(f"计算成功，结果是: {result}")return result

try-except-else-finally完整结构

try:# 可能引发异常的代码file = open('data.txt', 'r')data = file.read()
except FileNotFoundError:# 处理文件不存在的情况print("文件未找到")data = None
else:# try成功时执行print("文件读取成功")process_data(data)
finally:# 无论如何都会执行（清理资源）if 'file' in locals() and not file.closed:file.close()print("文件已关闭")

finally在ML/DL项目中的应用

finally子句的"保证执行"特性在机器学习和深度学习项目中特别重要：

1. 日志文件管理：确保训练日志被正确保存
2. 计算资源释放：GPU内存、分布式计算资源的释放
3. 数据库连接关闭：避免连接泄漏
4. 全局状态恢复：恢复修改过的配置或环境变量
5. 检查点保存：训练中断时保存模型状态

# ML训练示例
try:model = load_model()model.train(epochs=100)
except KeyboardInterrupt:print("训练被中断")
except RuntimeError as e:print(f"训练错误: {e}")
else:print("训练成功完成")save_final_model(model)
finally:# 无论如何都要执行的清理工作save_checkpoint(model)release_gpu_memory()close_tensorboard_writer()

最佳实践建议

1. 具体化异常类型：避免使用裸露的except，应指定具体的异常类型
2. 记录错误信息：在except块中记录详细的错误信息，便于调试
3. 适度使用：不要过度使用异常处理来控制正常的程序流程
4. 资源管理：优先使用with语句进行资源管理，它隐式使用了finally机制

小结

异常处理是Python编程的重要组成部分。通过合理使用try-except-else-finally结构，我们可以：

• 提高程序的健壮性和用户体验
• 优雅地处理各种错误情况
• 确保资源被正确释放
• 在ML/DL项目中构建更稳定的训练流程

浙大疏锦行