這篇文章主要介紹了python錯誤調(diào)試及單元文檔測試過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

錯誤分為程序的錯誤和由用戶錯誤的輸入引起的錯誤，此外還有因為各種各樣意外的情況導致的錯誤，比如在磁盤滿的時候?qū)懭?、從網(wǎng)絡(luò)爬取東西的時候，網(wǎng)絡(luò)斷了。這類錯誤稱為異常

錯誤處理

普通的錯誤處理機制就是在出錯的時候返回一個錯誤代碼，但是這樣十分不方便，一是因為錯誤碼是和正常結(jié)果一樣的方式返回的，判斷起來十分不方便，二是錯誤還需要一級一級的向上報，直到錯誤處理程序。

所以高級語言通常都內(nèi)置了一套 try...except...finally... 的錯誤處理機制，Python也不例外。

try:
  A#如果A中的代碼執(zhí)行過程中出錯，就會執(zhí)行B中的代碼
except ZeroDivisionError as e:
  B
finally:
  C#C中的代碼無論是否出錯都會正常執(zhí)行（可以不要這個）<br>。。。

如果錯誤有不同的類型，可以說使用多個except語句，每個語句處理一個類型的錯誤

另外，可以在except后面加一個else，如果沒有出錯，會執(zhí)行else

Python 的錯誤其實也是一個類，所有的異常類型都是從BaseException類派生的

except在捕獲錯誤時，不但捕獲該類型的錯誤，而且還會把子類一網(wǎng)打盡

try:
  foo()
except ValueError as e:
  print('ValueError')
except UnicodeError as e:
  print('UnicodeError')
#第二個except永遠也捕獲不到UnicodeError，因為UnicodeError是ValueError的子類，如果有，也被第一個except給捕獲了。

使用try...except還有一個巨大的好處，就是可以跨越多層調(diào)用，比如函數(shù)main()調(diào)用foo()，foo()調(diào)用bar()，結(jié)果bar()出錯了，這時，只要main()捕獲到了，就可以處理。也就是說，不需要在每個可能出錯的地方去捕獲錯誤，只要在合適的層次去捕獲錯誤就可以了。這樣一來，就大大減少了寫try...except...finally的麻煩。

記錄錯誤

如果不捕獲錯誤，自然可以讓Python解釋器來打印出錯誤堆棧，但程序也被結(jié)束了。既然我們能捕獲錯誤，就可以把錯誤堆棧打印出來，然后分析錯誤原因，同時，讓程序繼續(xù)執(zhí)行下去。

Python內(nèi)置的logging模塊可以非常容易地記錄錯誤信息

通過配置，logging還可以把錯誤記錄到日志文件里，方便事后排查。

拋出錯誤

因為錯誤是class，捕獲一個錯誤就是捕獲到該class的一個實例。因此，錯誤并不是憑空產(chǎn)生的，而是有意創(chuàng)建并拋出的。Python的內(nèi)置函數(shù)會拋出很多類型的錯誤，我們自己編寫的函數(shù)也可以拋出錯誤。

如果要拋出錯誤，首先根據(jù)需要，可以定義一個錯誤的class，選擇好繼承關(guān)系，然后，用raise語句拋出一個錯誤的實例

只有在有必要的時候才定義我們自己的錯誤

另外一種錯誤處理

在try...excep捕獲到異常后，還可以在except中使用 'raise‘把異常拋出去，以便于上級處理，如果raise語句不帶參數(shù)，就會把異常原樣拋出去，我們還可以通過raise 跟一個別的異常類型來將一種錯誤的類型轉(zhuǎn)化為另外一種類型如：

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

這種類型應該是一種合理的類型，而不應該將一種類型轉(zhuǎn)化為另外一種不相干的類型

程序也可以主動拋出錯誤，讓調(diào)用者來處理相應的錯誤。但是，應該在文檔中寫清楚可能會拋出哪些錯誤，以及錯誤產(chǎn)生的原因?！　?/p>

調(diào)試

斷言

我們有事再調(diào)試的時候為了省事，就直接由print打印出變量的值，斷言的作用和上面一樣，凡是可以用print來輔助查看的地方，都可以用斷言替代

斷言可以加提示信息，

def foo(s):
  n = int(s)
  assert n != 0, 'n is zero!'#檢查n是否是0，返回bool
  return 10 / n
 
def main():
  foo('0')

如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError：提示信息

啟動Python解釋器時可以用-O參數(shù)來關(guān)閉assert：

$ python -O err.py

使用pdb方式來調(diào)試

python -m pdb fortest.py#使用-m pdb 來啟動調(diào)試
l #使用l來查看代碼
n #使用n來執(zhí)行一行代碼
p 變量名#任何時候都可以輸入p加變量名來查看變量
q#使用q退出

pdb.set_trace()

這個方法也是用pdb，但是不需要單步執(zhí)行，我們只需要import pdb，然后，在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace()，就可以設(shè)置一個斷點：

運行代碼，程序會自動在pdb.set_trace()暫停并進入pdb調(diào)試環(huán)境，可以用命令p查看變量，或者用命令c繼續(xù)運行：

IDE

雖然用IDE調(diào)試起來比較方便，但是最后你會發(fā)現(xiàn)，logging才是終極武器。

單元測試

為什么編寫單元測試呢，因為在寫好的程序可能在以后還需要修改，這時如果由單元測試，我們就能夠保證修改后的程序在功能上和以前的相同，這一定程度上也減少了測試的繁雜性

這種以測試為驅(qū)動的開發(fā)模式最大的好處就是確保一個程序模塊的行為符合我們設(shè)計的測試用例。在將來修改的時候，可以極大程度地保證該模塊行為仍然是正確的。

接下來，作者舉了一個例子來介紹了單元測試的編寫模式，并且介紹了一些用到的函數(shù)

我們需要引入Python自帶的測試模塊unittest模塊

import unittest

編寫單元測試的時候，需要編寫一個測試類，這個類從unittest.TestCase派生

def TestDict(unittest.TestCase):
  def test_init(self):
    pass

以test開頭的方法就是測試方法，不以test開頭的方法就不被認為是測試方法，運行單元測試的時候不會被執(zhí)行

對每一類測試都需要編寫一個測試方法，由于unittest.TestCase內(nèi)置了很多判斷，我們只需要斷言這些輸出是否是我們所需要的，最常用的斷言就是assertEqual(),

self.assertEqual(abs(-1), 1) # 斷言函數(shù)返回的結(jié)果與1相等
另一種重要的斷言就是期待拋出指定類型的Error，比如通過d['empty']訪問不存在的key時，斷言會拋出KeyError：

with self.assertRaises(KeyError):
  value = d['empty']

運行單元測試

兩種方法，一種直接在模塊中加入

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

另一種方法是在命令行通過參數(shù)-m unittest直接運行單元測試

這是推薦的做法，因為這樣可以一次批量運行很多單元測試，并且，有很多工具可以自動來運行這些單元測試。

setUp和tearDown

這兩個函數(shù)可以寫在測試類中，作用就是再每個測試方法被調(diào)用之前會執(zhí)行setUp（），被調(diào)用之后會執(zhí)行tearDown()，可以把一些準備工作、和善后工作放到這些函數(shù)中。

• 單元測試可以有效地測試某個程序模塊的行為，是未來重構(gòu)代碼的信心保證。
• 單元測試的測試用例要覆蓋常用的輸入組合、邊界條件和異常。
• 單元測試代碼要非常簡單，如果測試代碼太復雜，那么測試代碼本身就可能有bug。
• 單元測試通過了并不意味著程序就沒有bug了，但是不通過程序肯定有bug。

文檔測試

文檔測試就是運行寫在注釋中的實例代碼

文檔測試不能再調(diào)試（Debugger）模式下運行，否則會報錯

PYDEV DEBUGGER WARNING:
sys.settrace() should not be used when the debugger is being used.
This may cause the debugger to stop working correctly.
If this is needed, please check:
http://pydev.blogspot.com/2007/06/why-cant-pydev-debugger-work-with.html
to see how to restore the debug tracing back correctly.
Call Location:
 File "c:\users\administrator.sc-201605202132\appdata\local\programs\python\python36\Lib\doctest.py", line 1480, in run
  sys.settrace(save_trace)

很多文檔都有示例代碼，可以把這些示例代碼在Python的交互環(huán)境下運行。這些代碼與其他說明可以寫在注釋中，然后，由一些工具來自動生成文檔

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)

無疑更明確地告訴函數(shù)的調(diào)用者該函數(shù)的期望輸入和輸出。并且，Python內(nèi)置的“文檔測試”（doctest）模塊可以直接提取注釋中的代碼并執(zhí)行測試。

doctest嚴格按照Python交互式命令行的輸入和輸出來判斷測試結(jié)果是否正確。只有測試異常的時候(即真正運行的結(jié)果和實例代碼中的結(jié)果不一樣的時候，就會報錯），可以用...表示中間一大段煩人的輸出。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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