错误与异常处理 —— try/except：程序的安全气囊

本课导读

一路走来你已经见过不少红字：KeyError、IndexError、TypeError……阶段 0 的态度是"读懂它、修好它"。本课升级认知：报错不是敌人，是信使——先学会系统地读 traceback，再学 try/except 给程序装安全气囊：该扛住的扛住（用户输错一个数，程序不能整个瘫掉），该暴露的暴露（数据错了就要响亮地报出来）。预计 60 分钟。

一、读懂 traceback：从最后一行往上看

先故意制造一次事故，看清报错信息的结构：

def get_price(menu, dish):
  return menu[dish]

menu = {"拿铁": 28, "美式": 22}
print(get_price(menu, "摩卡"))   # 菜单里没有摩卡 → 报错

运行后你会看到一段 traceback（调用轨迹）。读法口诀：先看最后一行，再往上找自己的代码。

• 最后一行是"诊断书"：KeyError: '摩卡'——错误类型 + 具体线索
• 往上的每一层是"案发路线"：错误发生在哪一行、这行又是被谁调用的
• 排查时优先盯自己写的那几行，库内部的层级多数时候不用管

常见错误类型速查（都是老熟人了，认个全家福）：

二、try/except：安全气囊

有些错误你预料得到但拦不住——最典型的是用户输入。运营小林写了个折扣计算器，用户输入"八折"而不是数字，程序当场崩溃。try/except 出场：

# 模拟用户的三种输入
inputs = ["88", "八折", "0"]

for raw in inputs:
  try:
      price = 100 / int(raw) * 10   # 危险动作放 try 里
      print(f"输入 {raw} → 单价 {price:.1f}")
  except ValueError:
      print(f"输入 {raw} → 请输入数字，不是文字")
  except ZeroDivisionError:
      print(f"输入 {raw} → 除数不能是 0")

print("程序活到了最后一行 ✅")

结构拆解：

• try: 块里放可能出事的代码——出事瞬间跳出，直奔 except
• except 错误类型: 接住指定类型的错误，执行善后代码；程序不崩，继续往下走
• 可以叠多个 except，不同错误不同处理——就像医院分诊

三、气囊的正确姿势与三个坑

坑一：裸 except 一把梭。

try:
    result = do_something(data)
except:              # 什么错都吞掉 —— 千万别这么写
    print("出错了")

except: 不写类型会吞掉一切错误——包括你代码里真正的 bug（比如变量名拼错的 NameError）。bug 被无声吞掉，比崩溃可怕一百倍。永远写明错误类型。

坑二：try 的范围过大。 只把危险的那一两行放进 try——范围越小，你越清楚接住的是什么错。

坑三：能预防就不要抢救。 上一课的 .get()、in 探路都是预防；try/except 是抢救。查字典这类能提前检查的，预防更清晰；用户输入、文件读取这类"检查了也可能出意外"的，才用气囊。

# 综合示范：健壮的登记函数
def register(raw_age):
  try:
      age = int(raw_age)
  except ValueError:
      return "年龄请填数字"
  if age <= 0 or age > 120:      # 转换成功 ≠ 值合理，再加业务检查
      return "年龄超出合理范围"
  return f"登记成功：{age} 岁"

for x in ["28", "abc", "-5", "200"]:
  print(f"{x} → {register(x)}")

注意分工：类型转换失败交给 except（预料外），数值范围检查用 if（预料内）——气囊和方向盘各干各的活。

四、主动报错：raise 一嗓子

反过来，有时你希望程序响亮地报错而不是默默容忍。函数收到不合法的参数时，可以主动 raise：

def apply_discount(price, rate):
  if rate < 0 or rate > 1:
      raise ValueError(f"折扣率必须在 0-1 之间，收到 {rate}")
  return price * rate

print(apply_discount(100, 0.8))     # 正常
print(apply_discount(100, 8))       # 8 折写成了 8 → 主动报错，越早发现越好

raise 错误类型("说明文字") 主动抛出错误。看起来像自找麻烦，其实是把事故拦在案发第一现场——不然一个错误的折扣率会一路算下去，最后在几百行外炸出个莫名其妙的结果，排查半天。

✍️ 练习

练习 1：报错侦探

不运行，先说出下面每一行各会引发哪种错误，再逐行取消注释验证。

nums = [1, 2, 3]
info = {"name": "小雨"}

# print(nums[5])        # 会是哪种错误？
# print(info["age"])    # 会是哪种错误？
# print(int("3.5万"))   # 会是哪种错误？
# print(nums + 5)       # 会是哪种错误？

练习 2：健壮的平均分

avg 函数在列表为空时会崩（除以零）。用 try/except 修好它：空列表时返回 0。

def avg(scores):
  return sum(scores) / len(scores)

print(avg([80, 90, 100]))
print(avg([]))   # 崩！修好我

def avg(scores):
    try:
        return sum(scores) / len(scores)
    except ZeroDivisionError:
        return 0

# 预防式写法（本例中更推荐——空列表是能提前检查的）：
def avg2(scores):
    if len(scores) == 0:
        return 0
    return sum(scores) / len(scores)

print(avg([80, 90, 100]), avg([]))
print(avg2([80, 90, 100]), avg2([]))

练习 3：批量转换幸存者（挑战）

一批用户填的年龄有好有坏。写代码把能转成整数的收进 valid 列表，转不了的收进 rejected 列表，最后打印两个列表。程序全程不能崩。

raw_ages = ["25", "abc", "31", "", "40岁", "18"]

# 你的代码写在下面
valid = []
rejected = []

raw_ages = ["25", "abc", "31", "", "40岁", "18"]

valid = []
rejected = []
for raw in raw_ages:
    try:
        valid.append(int(raw))
    except ValueError:
        rejected.append(raw)

print(f"有效：{valid}")
print(f"待人工处理：{rejected}")

📝 随堂测验

本课小结

• traceback 读法：最后一行看诊断，往上找自己的代码；六大常见错误类型认全
• try/except 错误类型：安全气囊——接预料得到的意外；永远写明类型，try 范围要小
• 能预防（in/.get/if 检查）就不抢救；用户输入、文件读取才是气囊的主场
• raise：对不合法的输入主动报错——错误越早暴露越好修

下一课聊聊"代码的仪表盘"——命名、注释与 PEP8：让三个月后的你还能看懂今天的代码。