python异常处理旨在提升程序可控性与可排查性，需预判错误位置、精准捕获异常并提供有效反馈；应避免裸except，合理使用try-except-else-finally，结合Logging、assert、breakpoint及ide调试，并善用异常链与自定义异常。
Python异常处理不是为了掩盖错误，而是让程序在出错时更可控、更易排查。关键在于提前预判可能出错的位置，用合适的机制捕获异常，并提供有意义的反馈或恢复路径。
常见异常类型与触发场景
掌握典型异常有助于快速定位问题根源：
- ValueError：传入参数类型正确但值不合理，比如
int("abc") - TypeError：操作不支持的数据类型，如
"hello" + 123 - KeyError：字典中访问不存在的键，如
d["missing"]（d.get("missing", "default")可避免） - IndexError：列表或元组索引越界，如
[1,2][5] - FileNotFoundError：打开不存在的文件，常出现在
open("data.txt")时
try-except结构的实用写法
不要裸写except:，它会吞掉所有异常，包括KeyboardInterrupt和SystemExit，导致调试困难。
- 只捕获明确预期的异常，例如读文件时重点处理
FileNotFoundError和PermissionError - 用
as e获取异常实例，便于记录或判断具体原因：except ValueError as e: print(f"数值错误：{e}") - 多个
except按从具体到宽泛排序，避免宽泛异常提前拦截具体异常 - 善用
else块：它在try未抛异常时执行，适合放无风险的后续逻辑；finally无论是否异常都会运行，适合清理资源（如关闭文件、释放连接）
调试技巧：从print到工具链
简单脚本可用print()辅助，但中大型项目建议升级方法：
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-
logging模块替代print：支持分级（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR）、输出到文件、格式化时间与模块名 -
assert语句检查前提条件：assert isinstance(data, list), "data必须是列表"，开发阶段有效，启用-O选项时自动忽略 -
breakpoint()（Python 3.7+）：一行插入断点，进入pdb交互式调试器，支持n（下一行）、p var（打印变量）、c（继续）等命令 - IDE集成调试（如vs code、pycharm）：设断点、查看变量栈、逐步执行，比命令行更直观
异常链与自定义异常
当在处理一个异常时又发生另一个异常，用raise ... from ...保留原始异常上下文：
try:
process_data()
except ValueError as e:
raise RuntimeError("数据处理失败") from e自定义异常有助于业务逻辑分层：
- 继承
Exception类，命名以Error结尾，如ConfigLoadError - 可在
__init__中添加额外属性（如错误码、原始配置），方便上层统一处理 - 配合日志使用，能清晰区分系统错误与业务规则错误