Day 25: Python異常處理機制

Review

上一節主要是熟悉os等python中的文件操作，包含：

• 基礎操作：目錄獲取、文件列舉、路徑拼接
• 系統交互：環境變量管理、跨平臺兼容性
• 高級功能：目錄樹遍歷、文件系統分析

Today

今天專注于Python的異常處理機制。在借助AI寫代碼時，經常會遇到try-except的異常處理模塊。這是因為大部分大模型在后訓練階段都經過強化學習訓練，為了確保結果的正確運行，采用try-except異常處理能提高模型運行成功的概率。

異常處理機制概述

Python的異常處理機制為程序提供了強大的容錯能力(fault tolerance)。當程序在運行時遇到意外情況（即異常），它不會直接崩潰，而是可以被設計成優雅地處理這些錯誤。

當異常發生時，Python會創建一個異常對象(exception object)。如果這段可能出錯的代碼位于try語句塊中，程序流程會尋找并跳轉到匹配的except語句塊來處理這個異常。

常見的Python異常類型

1. SyntaxError（語法錯誤）

• 原因：代碼不符合Python的語法規則，解釋器在解析代碼時就會失敗
• 特點：在程序運行之前就會被檢測到

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

2. NameError（名稱錯誤）

• 原因：嘗試使用一個未被定義的變量、函數或對象

# print(some_undefined_variable)  # 變量未定義

3. TypeError（類型錯誤）

• 原因：對不支持該操作的數據類型執行了某個操作

# print("Age: " + 25)  # 字符串和整數不能直接相加

4. ValueError（值錯誤）

• 原因：函數接收到的參數類型正確，但其值不合適

# number = float("12.34.56")  # 不是有效的浮點數表示

5. IndexError（索引錯誤）

• 原因：嘗試訪問序列中不存在的索引

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

6. KeyError（鍵錯誤）

• 原因：嘗試訪問字典中不存在的鍵

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

7. AttributeError（屬性錯誤）

• 原因：嘗試訪問對象沒有的屬性或方法

# a_string = "hello"
# print(a_string.length)  # 應該用 len(a_string)

8. ZeroDivisionError（除零錯誤）

• 原因：嘗試將數字除以零

# result = 10 / 0

9. FileNotFoundError（文件未找到錯誤）

• 原因：嘗試打開不存在的文件或路徑不正確

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

10. ModuleNotFoundError（模塊未找到錯誤）

• 原因：嘗試導入不存在的模塊

# import nonexistent_module

錯誤信息的解讀

當代碼出現錯誤時，程序會打印出"traceback"（回溯信息），包含：

1. 錯誤類型（如NameError, TypeError）
2. 錯誤發生的文件名和行號
3. 導致錯誤的代碼行
4. 錯誤的簡要描述

try-except基本用法

# 基本結構
try:# 可能會引發異常的代碼result = numerator / denominator
except ZeroDivisionError:# 當發生除零錯誤時執行print("錯誤：除數不能為零！")result = "未定義"

捕獲多種異常

def safe_divide(a, b):try:result = a / bexcept ZeroDivisionError:print("錯誤：除數不能為零！")return Noneexcept TypeError:print("錯誤：輸入必須是數字！")return Noneelse:# 只有當try塊成功執行時才會執行print(f"計算成功，結果是: {result}")return result

try-except-else-finally完整結構

try:# 可能引發異常的代碼file = open('data.txt', 'r')data = file.read()
except FileNotFoundError:# 處理文件不存在的情況print("文件未找到")data = None
else:# try成功時執行print("文件讀取成功")process_data(data)
finally:# 無論如何都會執行（清理資源）if 'file' in locals() and not file.closed:file.close()print("文件已關閉")

finally在ML/DL項目中的應用

finally子句的"保證執行"特性在機器學習和深度學習項目中特別重要：

1. 日志文件管理：確保訓練日志被正確保存
2. 計算資源釋放：GPU內存、分布式計算資源的釋放
3. 數據庫連接關閉：避免連接泄漏
4. 全局狀態恢復：恢復修改過的配置或環境變量
5. 檢查點保存：訓練中斷時保存模型狀態

# ML訓練示例
try:model = load_model()model.train(epochs=100)
except KeyboardInterrupt:print("訓練被中斷")
except RuntimeError as e:print(f"訓練錯誤: {e}")
else:print("訓練成功完成")save_final_model(model)
finally:# 無論如何都要執行的清理工作save_checkpoint(model)release_gpu_memory()close_tensorboard_writer()

最佳實踐建議

1. 具體化異常類型：避免使用裸露的except，應指定具體的異常類型
2. 記錄錯誤信息：在except塊中記錄詳細的錯誤信息，便于調試
3. 適度使用：不要過度使用異常處理來控制正常的程序流程
4. 資源管理：優先使用with語句進行資源管理，它隱式使用了finally機制

小結

異常處理是Python編程的重要組成部分。通過合理使用try-except-else-finally結構，我們可以：

• 提高程序的健壯性和用戶體驗
• 優雅地處理各種錯誤情況
• 確保資源被正確釋放
• 在ML/DL項目中構建更穩定的訓練流程

浙大疏錦行