一、錯誤處理

1.1 try

Python內置了一套try...except...finally...的錯誤處理機制。

當我們認為某些代碼可能會出錯時，就可以用try來運行這段代碼，如果執行出錯，則後續代碼不會繼續執行，而是直接跳轉至錯誤處理代碼，即except語句塊，執行完except後，如果有finally語句塊，則執行finally語句塊，至此，執行完畢。

try:
print('try...')
r = 10 / 0
print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
print('except:', e)
finally:
print('finally...')
print('END')

上面的代碼在計算10 / 0時會產生一個除法運算錯誤：

try...
except: division by zero
finally...
END

錯誤應該有很多種類，如果發生了不同類型的錯誤，應該由不同的except語句塊處理。

此外，如果沒有錯誤發生，可以在except語句塊後面加一個else，當沒有錯誤發生時，會自動執行else語句

常見的錯誤類型和繼承關系參考：https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy

1.2 記錄錯誤

Python內置的logging模塊可以非常容易地記錄錯誤信息打印出來，然後分析錯誤原因，同時，讓程序繼續執行下去：

import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except Exception as e:
logging.exception(e)
main()
print('END')

同樣是出錯，但程序打印完錯誤信息後會繼續執行

ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "err_logging.py", line 13, in main
bar('0')
File "err_logging.py", line 9, in bar
return foo(s) * 2
File "err_logging.py", line 6, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END

1.3 拋出錯誤

def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise ValueError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
def bar():
try:
foo('0')
except ValueError as e:
print('ValueError!')
raise
bar()

在bar()函數中，捕獲了錯誤打印一個ValueError!後，又把錯誤通過raise語句拋出去了。這種處理方式較為常見。捕獲錯誤目的只是記錄一下，便於後續追蹤。但是，由於當前函數不知道應該怎麼處理該錯誤，所以，最恰當的方式是繼續往上拋，讓頂層調用者去處理。

raise語句如果不帶參數，就會把當前錯誤原樣拋出。

二、調試

眾所周知，程序能一次寫完並正常運行的概率幾乎不存在。總會有各種各樣的bug，因此，需要一整套調試程序的手段來修復bug。

2.1 print

最簡單粗暴的方法就是用print()把可能有問題的變量打印出來看看，用print()最大的壞處是將來還得刪掉它。

2.2 斷言assert

凡是用print()來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代：assert 表達式, '打印的信息'，如果斷言assert表達式為True，則無效果繼續執行，如果斷言表達式出錯，則打印信息。

def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')

assert的意思是，表達式n != 0應該是True，否則打印信息。

如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError，這樣程序中如果到處充斥著assert，和print()相比也好不到哪去。不過，啟動Python解釋器時可以用-O參數來關閉assert：

$ python -O err.py

2.3 logging

和assert比，logging不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

它允許你指定記錄信息的級別，有debug，info，warning，error等幾個級別，當我們指定level=INFO時，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING後，debug和info就不起作用了。這樣一來，你可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最後統一控制輸出哪個級別的信息。

logging的另一個好處是通過簡單的配置，一條語句可以同時輸出到不同的地方，比如console和文件。

2.4 單步調試與斷點

（1）pdb

啟動Python的調試器pdb，讓程序以單步方式運行，可以隨時查看運行狀態。

$ python -m pdb err.py

以參數-m pdb啟動後，pdb定位到下一步要執行的代碼。

• 輸入命令l來查看代碼
• 輸入命令n可以單步執行代碼。
• 輸入命令p 變量名來查看變量
• 輸入命令q結束調試，退出程序

（2）pdb.set_trace()

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

運行代碼，程序會自動在pdb.set_trace()暫停並進入pdb調試環境，可以用命令p查看變量，或者用命令c繼續運行。

（3）IDE

使用一個支持調試功能的IDE，可以更好的設置斷點、單步執行。

常規使用推薦Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安裝Python插件。

大型項目推薦PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/。

三、測試

3.1 單元測試

單元測試是用來對一個模塊、一個函數或者一個類來進行正確性檢驗的測試工作。

比如對函數abs()，我們可以編寫出以下幾個測試用例：

1. 輸入正數，比如1、1.2、0.99，期待返回值與輸入相同；
2. 輸入負數，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值與輸入相反；
3. 輸入0，期待返回0；
4. 輸入非數值類型，比如None、[]、{}，期待拋出TypeError。

把上面的測試用例放到一個測試模塊裡，就是一個完整的單元測試。

（1）編寫單元測試

編寫單元測試時，我們需要編寫一個測試類，從unittest.TestCase繼承。

以test開頭的方法就是測試方法，不以test開頭的方法不被認為是測試方法，測試的時候不會被執行。

import unittest
class TestStudent(unittest.TestCase):
def test_80_to_100(self):
s1 = Student('Bart', 80)
s2 = Student('Lisa', 100)
self.assertEqual(s1.get_grade(), 'A')
self.assertEqual(s2.get_grade(), 'A')
def test_60_to_80(self):
s1 = Student('Bart', 60)
s2 = Student('Lisa', 79)
self.assertEqual(s1.get_grade(), 'B')
self.assertEqual(s2.get_grade(), 'B')
def test_0_to_60(self):
s1 = Student('Bart', 0)
s2 = Student('Lisa', 59)
self.assertEqual(s1.get_grade(), 'C')
self.assertEqual(s2.get_grade(), 'C')
def test_invalid(self):
s1 = Student('Bart', -1)
s2 = Student('Lisa', 101)
with self.assertRaises(ValueError):
s1.get_grade()
with self.assertRaises(ValueError):
s2.get_grade()
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

對每一類測試都需要編寫一個test_xxx()方法。由於unittest.TestCase提供了很多內置的條件判斷，我們只需要調用這些方法就可以斷言輸出是否是我們所期望的。最常用的斷言就是assertEqual()：

self.assertEqual(abs(-1), 1) # 斷言函數返回的結果與1相等

（2）運行單元測試

最簡單的運行方式是：

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

另一種方法是在命令行通過參數-m unittest直接運行單元測試：

$ python -m unittest mydict_test

3.2 文檔測試

Python內置的“文檔測試”（doctest）模塊可以直接提取注釋中的代碼並執行測試。

當我們編寫注釋時，如果寫上這樣的注釋：

def fact(n):
''' Calculate 1*2*...*n >>> fact(1) 1 >>> fact(10) 3628800 >>> fact(-1) Traceback (most recent call last): ... ValueError '''
if n < 1:
raise ValueError()
if n == 1:
return 1
return n * fact(n - 1)

無疑更明確地告訴函數的調用者該函數的期望輸入和輸出。

使用doctest進行測試：

if __name__=='__main__':
import doctest
doctest.testmod()

運行測試程序：

$ python test.py

什麼輸出也沒有。這說明我們編寫的doctest運行都是正確的。