标题：Python之异常处理方法
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一、什么是异常？
首先，异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，并且会影响程序的正常运行。一般情况下，在Python解释器无法正常处理程序时就会发生一个异常。
同时，异常也是Python的一个对象，表示了一个错误。
当Python的脚本运行发生异常时我们需要捕获并且处理它，否则，程序就会终止运行。
二、常用的python标准异常
| 异常名称 | 异常描述 |
|---|---|
| BaseException | 所有异常的基类 |
| ZeroDivisionError | 除(或取模)零 (所有数据类型) |
| AttributeError | 对象没有这个属性 |
| IOError | 输入/输出操作失败 |
| ImportError | 导入模块/对象失败 |
| IndexError | 序列中没有此索引(index) |
| KeyError | 映射中没有这个键 |
| NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) |
| RuntimeError | 一般的运行时错误 |
| SyntaxError | Python 语法错误 |
| IndentationError | 缩进错误 |
| ValueError | 传入无效的参数 |
| UnicodeError | Unicode 相关的错误 |
| UnicodeDecodeError | Unicode 解码时的错误 |
| UnicodeEncodeError | Unicode 编码时错误 |
| UnicodeTranslateError | Unicode 转换时错误 |
| Warning | 警告的基类 |
| DeprecationWarning | 关于被弃用的特征的警告 |
| FutureWarning | 关于构造将来语义会有改变的警告 |
| OverflowWarning | 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 |
| PendingDeprecationWarning | 关于特性将会被废弃的警告 |
| RuntimeWarning | 可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 |
| SyntaxWarning | 可疑的语法的警告 |
| UserWarning | 用户代码生成的警告 |
| URLError | 没有网络连接(没有路由到特定服务器)，或者服务器不存在 |
| HTTPError | 状态码指出服务器无法完成请求 |
| AttributeError | 该对象没有指定的属性 |
三、另附HTTP状态码
| 状态码 | 状态码描述 |
|---|---|
| 200 | 请求成功 处理方式：获得响应的内容，进行处理 |
| 201 | 请求完成，结果是创建了新资源。新创建资源的URI可在响应的实体中得到 处理方式：爬虫中不会遇到 |
| 202 | 请求被接受，但处理尚未完成 处理方式：阻塞等待 |
| 204 | 服务器端已经实现了请求，但是没有返回新的信 息。如果客户是用户代理，则无须为此更新自身的文档视图。 处理方式：丢弃 |
| 300 | 该状态码不被HTTP/1.0的应用程序直接使用， 只是作为3XX类型回应的默认解释。存在多个可用的被请求资源。 处理方式：若程序中能够处理，则进行进一步处理，如果程序中不能处理，则丢弃 |
| 301 | 请求到的资源都会分配一个永久的URL，这样就可以在将来通过该URL来访问此资源 处理方式：重定向到分配的URL |
| 302 | 请求到的资源在一个不同的URL处临时保存 处理方式：重定向到临时的URL |
| 304 | 请求的资源未更新 处理方式：丢弃 |
| 400 | 非法请求 处理方式：丢弃 |
| 401 | 未授权 处理方式：丢弃 |
| 403 | 禁止 处理方式：丢弃 |
| 404 | 没有找到 处理方式：丢弃 |
| 5XX | 回应代码以“5”开头的状态码表示服务器端发现自己出现错误，不能继续执行请求 处理方式：丢弃 |
四、异常处理语法
捕捉异常可以使用try/except语句。
try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
1、方法1
try / except / else
try:
<语句> # 尝试运行的代码
except <异常名字>：
<语句> # 如果在try部份引发了<异常名字>异常
或者：
（except <异常名字>，<数据>:
<语句> # 如果引发了<异常名字>异常，获得附加的<数据>）
else:
<语句> # 如果没有异常发生执行该语句
2、方法2
try / except / else
try:
<语句> # 尝试运行的代码
except:
<语句>
else:
<语句> # 如果没有异常执行这块代码
3、方法3
try / finally
try:
<语句>
finally:
<语句> # 退出try时总会执行
五、异常处理举例
举例1：ZeroDivisionError
a_number = float(input("please input a number :"))
try:
result = 100 / a_number
except ZeroDivisionError:
print( f'ERROR, the error is {ZeroDivisionError}')
else:
new_result = a_number / 100 + 100 / a_number
print("new_result", new_result)
finally:
print(a_number)
运行结果展示：
（这里是在 jupyter notebook 上面运行的）
图1：正常
图2：异常
举例2：AttributeError
import numpy as np
# 导入numpy模块
import pandas as pd
# 导入pandas模块
arr_0 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
# 用 numpy 模块生成一个数组
dict_0 = {
'a': [0, 1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6, 7],
'c': [8, 9, 10, 11]
}
# 生成一个字典
df_0 = pd.DataFrame(data=dict_0, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 生成一个 DataFrame 对象
print(arr_0)
# 打印数组
print(df_0)
# 打印 DataFrame 对象
print()
# 异常处理1：
try:
list_1 = arr_0.loc[2]
except AttributeError:
print('ERROR !', f'the error is {AttributeError}')
else:
print(list_1)
for j in list_1:
print(j)
finally:
print('异常处理1')
print()
# 异常处理2：
try:
list_2 = df_0.loc['b']
except AttributeError:
print('ERROR !', f'the error is {AttributeError}')
else:
print(list_2)
for i in list_2:
print(i)
finally:
print('异常处理2')
print()
print('END !')
# output>
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
a b c
a 0 4 8
b 1 5 9
c 2 6 10
d 3 7 11
ERROR ! the error is <class 'AttributeError'>
异常处理1
a 1
b 5
c 9
Name: b, dtype: int64
1
5
9
异常处理2
END !
运行结果的图片展示：
（这里还是使用了 jupyter notebook 来进行测试的）
代码：
结果：
举例3：UnicodeError
（这是Unicode 相关的错误，包括了：解码、编码时可能出现的错误）
我在曾经爬虫获取到数据以后，想把他们写进文档中，结果常常会出现编码错误，所以在此处，我们更加详细的介绍一下这个编码错误（UnicodeError），并通过爬虫来进行举例，因为爬虫中往往也会涉及到字符编码的转换等问题。
1、字符编码相关知识
1、GBK ：汉字编码。
2、Big5 ：繁体汉字编码，中国台湾等地区使用。
3、GB18030：收录了70244个汉字和字符，更加全面，与 GB2312-1980 和 GBK 兼容。
GB18030还支持少数民族的汉字，也包含了繁体汉字和日韩汉字。
4、ASCII：美国信息交换标准代码。
5、Unicode字符集：万国码。
严格的讲，Unicode不是一种编码，而是一个字符集。
6、UTF-8 ：是Unicode的一种实现方法。
此外，还有， UTF-16,UTF-32等。
Python解决编码问题时，是下述流程：
decode解码 -------------------------- encode编码
str ---------> str(Unicode，byte类型) ---------> str
语法例如：
bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
str.encode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
str.encode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)
2、爬虫实例
这里其实我们可以不用异常处理，因为我们是可以提前了解到网页的编码的，这个可以从网页源码界面来进行查看，源代码中是会直接显示使用 ‘gbk’ 还是 ‘utf-8’ 还是别的什么编码来写的。
因此，只要我们提前查看了编码，那么我们就可以直接写出如何解码、如何编码，从而不必去异常处理了，这里写出来主要是要提醒大家有这么样的一个问题存在的。
因而，爬取网站之前，一定要查看网页源码的编码是什么。
原本想找一个用GBK编码的网站，但是找了半天都没有找到，只能用这个UTF-8的编码网站来进行实例了。
在此处我们爬取一个旅游网站的酒店预定网站地址，采用了requests模块，还有re模块。
import requests
import re
url = 'https://flights.ctrip.com/international/search/domestic?allianceid=564348&sid=3854334'
# 网址
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.54'
}
# 请求头
response = requests.get(url=url, headers=headers).text
# 获取文本
response_1 = response.encode(encoding="utf-8", errors="strict")
# 先解码
response_2 = response_1.decode(encoding="utf-8", errors="strict")
# 再编码
# print(response_2)
hotels = re.findall('<li id=".*">\s+<a id=".*" href="(.*)">(.*)</a>\s+</li>', response_2)[1:5]
# print(hotels)
# print()
for hotel in hotels:
print(hotel[1], ' ', '预定网站 :', ' ', hotel[0])
# output>
国内酒店 预定网站 : https://hotels.ctrip.com/
海外酒店 预定网站 : https://hotels.ctrip.com/international/?intl=1
民宿客栈 预定网站 : https://inn.ctrip.com/onlineinn/index?channelid=211
海外民宿 预定网站 : https://inn.ctrip.com/onlineinn/international/index?channelid=209
我们在 jupyter notebook 中运行上述的代码后显示如下图：
总之就是说：
只要我们提前查看了编码，那么我们就可以直接写出如何解码、如何编码，从而不必去异常处理了，这里写出来主要是要提醒大家有这么一个问题存在的。
最后感谢你的阅读啦~~
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