2. 7. 例外處理
• 學習目標
– 使用 try、except 處理
例外
– 認識例外繼承架構
– 認識 raise 使用時機
– 運用 finally 清除資源
– 使用 with as 管理資源

3. 使用 try、except

5. • 嘗試執行 try 區塊中的程式碼
• 如果發生例外，執行流程會跳離例外發生
點，然後比對 except 宣告的型態
• 如果符合引發的例外物件型態，就執行
except 區塊中的程式碼

6. • 在 Python 中，例外並不一定是錯誤
• 使用 for in 語法時，其實底層就運用到
了例外處理機制
• 只要是具有 __iter__() 方法的物件，都
可以使用 for in 來迭代
• 沒有下一個元素時， 會引發
StopIteration 例外

7. • 可以使用 iter() 方法呼叫物件上的
__iter__() 取得迭代器
• 可以使用 next() 來呼叫迭代器的
__next__()方法

8. • for in 會在遇到 StopIteration 時，
靜靜地結束迭代

9. • except 之後可以使用 tuple 指定多個物件，
也可以有多個except
• 如果沒有指定 except 後的物件型態，表示
捕捉所有引發的物件

10. • 當程式中發生例外時，流程會從例外發生
處中斷，並進行 except 的比對，
• 如果有相符的例外型態，就會執行對應的
except 區塊
• 執行完畢後若仍有後續的流程，就會繼續
執行

12. 例外繼承架構
• 如果一個例外在 except 的比對過程中，
就符合了某個例外的父型態，後續即使有
定義了 except 比對子型態例外，也等同
於沒有定義

13. • 例外都是 BaseException 的子類別
• 當使用 except 而沒有指定例外型態時，
實際上就是比對 BaseException

17. • Python 中的例外並非都是錯誤
– StopIteration
– KeyboardInterrupt
– SystemExit
– GeneratorExit

18. • 如果想要自訂例外，不要直接繼承
BaseException
• 應該繼承 Exception，或者是
Exception 的相關子類別來繼承

19. 引發（raise）例外

20. • 想讓呼叫方知道因為某些原因，而使得流
程無法繼續而必須中斷時，可以引發例外
• 可以使用 raise，之後指定要引發的例外
物件或型態
• 只指定例外型態的時候，會自動建立例外
物件

23. • 可以為自己的 API 建立一個根例外，商務
相關的例外都可以衍生自這個根例外
• 這可以方便 API 使用者必要時，在 except
時使用你的根例外來處理 API 相關的例外

24. • 例外並沒有真的被解決，只是留下了一些
日誌訊息，問題還是要向上呈現

25. • 若重新引發例外時，想要使用自訂的例外
或其他例外類型，並且將 except 比對到
的例外作為來源，可以使用 raise from

27. • 可以透過例外實例的 __cause__來取得
raise from 時的來源例外
• 如果一個例外在 except 中被引發，就算
沒有使用 raise from，原本比對到的例
外，也會自動被設定給被引發例外的
__context__

29. Python 例外風格
• 在Python 中，例外並不一定是錯誤
• SystemExit、GeneratorExit、
KeyboardInterrupt、
StopIteration
• 更像是一種事件，代表著流程因為某個原
因無法繼續而必須中斷

30. • 主動引發例外，是對呼叫者善盡告知責任
• 在 Python 中，就算例外是個錯誤，只要程
式碼能明確表達出意圖的情況下，也常會
當成是流程的一部份

31. 認識堆疊追蹤
• 想得知例外發生的根源，以及多重呼叫下
例外的傳播過程，可利用 traceback 模組

33. • print_exc() 是
print_exception(*sys.exc_info(),
limit, file, chain) 的便捷方法

34. • traceback 物件代表了呼叫堆疊中每一個
層次的追蹤

36. • 對一個未被比對到的例外，python 直譯
器最後會呼叫 sys.excepthook() 並傳
入三個引數
– 例外類別、實例與 traceback 物件
• 如果想要自訂 sys.excepthook() 被呼
叫時的行為，也可以自行指定一個可接受
三個引數的函式給 sys.excepthook

38. • Exception 有個子類別 Warning

39. • 警告訊息通常作為一種提示，用來告知程
式有一些潛在性的問題
• 例如使用了被棄用（Deprecated）的功能、
以不適當的方式存取資源等
• Warning 雖然是一種例外，不過基本上不
會直接透過 raise 引發
• 透過 warnings 模組的 warn() 函式來提
出警告

40. • 預設的情況下，執行 warnings.warn()
函式不會產生任何結果
• 執行 python 直譯器時，透過 -W 引數指定
警告控制

41. • -W 接受的格式是
action:message:category:module:lineno

43. • 如果不想在執行 python 直譯器時加上-
W 指定， 也可以設定 PYTHONWARNINGS
環境變數
• 若已經設定PYTHONWARNINGS 環境變數，
執行時又自行加上-W 指定，則使用-W 的
指定

45. • 也可以在程式中設定警告訊息控制， 例如
簡單地使用 warnings.simplefilter()
方法：

46. try、except、else
• else 與 try、except 搭配，讓 try 中的
程式碼，盡量與可能引發例外的來源相關

47. • Python 官方文件〈Errors and Exceptions〉
也有個範例：

48. • 這會比撰寫以下的程式來得好：

49. try、finally

50. • 若檔案開啟失敗，就不會建立 f 變數，最
後執行 finally 的 f.close() 時，
就會引發NameError

51. • 如果程式撰寫的流程中先 return 了，而
且也有寫 finally 區塊
• finally 區塊會先執行完後，再將值傳回

52. 使用 with as
• 自定義一個 with_file() 函式：

54. • Python 提供 with as 語法解決這類需求

55. • with 之後銜接的資源實例，可以透過 as
來指定給一個變數，之後就可以在區塊中
進行資源的處理
• 當離開 with as 區塊之後，就會自動做清
除資源的動作

56. • 只要物件支援情境管理協定，就可以使用
with as 語句
• 支援情境管理協定的物件，必須實作
__enter__() 與 __exit__() 兩個方法

58. • 可以使用 contextlib 模組的
@contextmanager 來實作

59. • with as 語法是用來表示，其區塊是處於
某個特殊的情境之中
• 處於自動關閉檔案的情境是其中一種情況
• 使用 @contextmanager 實作函式時，
yield 的前後建立了with 區塊的情境

60. • contextlib 模組就提供有 suppress()
函式：

61. • 如果某個物件有實作了 close() 方法，但
沒有實作情境管理器協定：

62. • contextlib 模組就提供有 closing()
函式：