【Python】错误、调试和测试

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【错误处理】

小结：遇到错误怎么办？

1、不理它。

2、捕获它，再抛出。

3、捕获并处理错误。

raise

不懂如何处理错误就直接抛出（raise），交由合适的层次处理，有时候需要自定义错误，但是通常使用Python内置的错误就可以了：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 自定义的异常
class MyError(Exception):
pass
# 抛出异常的函数
def f():
raise MyError('This is my error!')
# 不处理，继续抛
def f2():
f()
# 不处理，继续抛
def f3():
f2()
print('hi1') # 被打印
f3()
print('hi2') # 不会被打印，因为程序因为出错而终止了

处理机的调用和函数调用的方向刚好相反，因为最终都没有人来处理这个错误，所以错误被一直上抛，直到被Python解释器捕获：

hi1
Traceback (most recent call last):
File "D:\labs\test.py", line 21, in
File "D:\labs\test.py", line 18, in f3
File "D:\labs\test.py", line 14, in f2
File "D:\labs\test.py", line 10, in f
__main__.MyError: This is my error!

不懂如何处理错误的第二种方式是记录一下再继续抛出，这需要用到“try&＃8230;except”：

# 自定义的异常
class MyError(Exception):
pass
# 抛出异常的函数
def f():
raise MyError('This is my error!')
# 不处理，继续抛
def f2():
f()
# 不处理，继续抛
def f3():
f2()
print('hi1') # 被打印
try:
f3()
except Exception as e:
print('...mark')
raise # 原样抛出
finally:
print('b')
print('hi2') # 错误没被处理了，程序不再执行

输出：

hi1
...mark
b
Traceback (most recent call last):
File "D:\labs\test.py", line 23, in
File "D:\labs\test.py", line 18, in f3
File "D:\labs\test.py", line 14, in f2
File "D:\labs\test.py", line 10, in f
__main__.MyError: This is my error!

（可以观察到finally是无论如何都会在最后被执行的！）

try&＃8230;except

错误一般由底层代码抛出，通常是“他人的代码”，所以更经常写的是try&＃8230;except别人抛出的错误。

那么如何自己来处理错误呢？当位于合适的层次的时候我们用“try&＃8230;except”来处理错误：

print('hi1') # 被打印
try:
f3()
except Exception as e:
print('a:', e)
finally:
print('b')
print('hi2') # 错误被处理了，程序继续执行

输出情况：

hi1
a: This is my error!
b
hi2

测试证明except 父类错误就可以捕获子类错误。

在try的内部一但raise了错误，如果有except语句将其捕获，那么try语句块的剩余语句是不会被执行的,因此try语句块要设定合适的范围，而不是一次try大量的语块：

class Error1(Exception):
pass
try:
print('1')
raise Error1('Error1')
print('2') # 不被执行
print('3') # 不被执行
except Exception as e:
print(e)
print('continue execute')

1
Error1
continue execute

 对于捕获多个错误的情况：

并不是多个错误都会被捕获，因为一旦raise了第一个错误，try语句块的程序就不会再继续执行了，所以同时抛出多个错误的情况是不存在的，书写多个except语句只是为了逐级排查最终捕获一个错误！

Python的except语句还可以加上else，如果没有错误将会执行else内的语句。

logging

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
class Error1(Exception):
pass
try:
print('1')
raise Error1('I make a mistake')
print('2') # 不被执行
print('3') # 不被执行
except Exception as e:
print('4')
logging.exception(e)
print('5')
print('continue execute')

1
4
ERROR:root:I make a mistake
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 10, in
raise Error1('I make a mistake')
Error1: I make a mistake
5
continue execute

今天遇到了一个问题卡了好一会儿：TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation。原因是混用了空格和tab（可能是copy代码带来的）。最后删掉重输了一遍就解决了。

【调试】

debug的方法：

1、print

2、断言：print的升级版。

3、logging：既可以输出到console，也可以输出到文件、不打断程序执行。

在使用logging之前还需要在程序头添加一行配置：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)

level指定了记录信息的级别，分为DEBUG、INFO、WARNING、ERROR。当level指定为DEBUG，记录debug及以上的logging信息，当level指定为INFO，记录info及以上的logging信息，以此类推：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
print(1)
logging.debug('debug:hi')
logging.info('info:hi')
logging.warning('warning:hi')
logging.error('error')
print(2)

输出：

1
DEBUG:root:debug:hi
INFO:root:info:hi
WARNING:root:warning:hi
ERROR:root:error
2

继续修改level的等级：

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

1
INFO:root:info:hi
WARNING:root:warning:hi
ERROR:root:error
2

&＃8230;

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)

1
WARNING:root:warning:hi
ERROR:root:error
2

&＃8230;

logging.basicConfig(level=logging.ERROR)

1
ERROR:root:error
2

4、pdb

在命令行下开启dubug模式（参数要加在文件名前面） ：

$ python -m pdb test.py

输入n单步执行代码：

$ python -m pdb test.py
> d:\labs\test.py(3)()
-> n = 0
(Pdb) n
> d:\labs\test.py(4)()
-> print(1)
(Pdb) n
1
> d:\labs\test.py(5)()
-> n = n + 1
(Pdb)

随时可以用 p 变量名查看变量：

> $ test.py(9)()
-> n = n + 1
(Pdb) p n
2

使用q来退出。

 最后，从某处开始debug的方法：

import pdb print(1)
print(2)
pdb.set_trace() # 从这里开始进入debug模式。
print(3)
print(4)
print(5)

直接运行.py程序就可以了。

ps：一直执行n命令将循环运行程序。

【单元测试】

Q1：什么是单元测试？

Q2：如何进行单元测试？

A1：单元测试是指对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试。

A2：例如我要检测自己写的sum()函数好不好用。

def sum(x, y):
return x + y

1、首先需要编写测试用例，这需要用到Python自带的unittest模块：

import unittest
from test import sum

class TestSum(unittest.TestCase):
def test_func(self):
self.assertEqual(sum(1, 2), 3)
self.assertEqual(sum(1, -2), -1)
self.assertEqual(sum(100, -2), 98)
self.assertEqual(sum(1001, 110), 1111)

assertEqual是用于判定两个参数是否相等的函数，unittest模块中还有很多用于检测正确性的函数。 凡是test_xxx在测试的时候都会被运行。

import unittest
from test import sum
class TestSum(unittest.TestCase):
def test_func(self):
self.assertEqual(sum(1, 2), 3)
self.assertEqual(sum(1, -2), 0)
self.assertEqual(sum(100, -2), 98)
self.assertEqual(sum(1001, 110), 1111) def test_func2(self):
self.assertEqual(sum(1, 2), 3)
self.assertEqual(sum(1, -2), 0)
self.assertEqual(sum(100, -2), 90)
self.assertEqual(sum(1001, 110), 1111)
def test_func3(self):
self.assertEqual(sum(1, 2), 3)
self.assertEqual(sum(1, -2), -1)
self.assertEqual(sum(100, -2), 98)
self.assertEqual(sum(1001, 110), 1111)
def test_func4(self):
print('hi~')
print('#$@#%@#$^%%#$^@@#$^&*')

2、运行测试用例：

$ python -m unittest sum_test.py
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s
OK

$ python -m unittest sum_test.py
FF.hi~
#$@#%@#$^%%#$^@@#$^&*
.
======================================================================
FAIL: test_func (sum_test.TestSum)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "D:\labs\sum_test.py", line 9, in test_func
self.assertEqual(sum(1, -2), 0)
AssertionError: -1 != 0
======================================================================
FAIL: test_func2 (sum_test.TestSum)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "D:\labs\sum_test.py", line 15, in test_func2
self.assertEqual(sum(1, -2), 0)
AssertionError: -1 != 0
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.000s
FAILED (failures=2)

 有时候可能会期待是不是抛出一些错误，可以这么写：

def test_attrerror(self):
d = Dict()
with self.assertRaises(AttributeError):
value = d.empty # raise AttributeError()

 在测试用例中还可以添加setUp和tearDown函数，这两个函数分别在测试开始时和测试结束时被调用。

【文档测试】

1、搭建测试环境。

def sum(x, y):
''' test my sum funtion '''
return x + y
if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()

$ python test.py
# 无输出

2、编写测试代码

def sum(x, y):
'''
test my sum funtion >>> sum(2, 3) 5 >>> sum(1, 9) 10 '''
return x + y
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()

如果代码测试无误就不会有输出。

如果有错则有类似输出如下：

$ python test.py
**********************************************************************
File "test.py", line 8, in __main__.sum
Failed example:
sum(1, 9)
Expected:
9
Got:
10
**********************************************************************
1 items had failures:
1 of 2 in __main__.sum
***Test Failed*** 1 failures.