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Python3.3為改進代碼中的異常處理所做的工作

探索異常處理和其他未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。

這是 Python 3.x 首發(fā)特性系列文章的第四篇。Python 3.3 于 2012 年首次發(fā)布，盡管它已經(jīng)發(fā)布了很長時間，但它引入的許多特性都沒有得到充分利用，而且相當酷。下面是其中的三個。

yield from

yield 關(guān)鍵字使 Python 更加強大?？梢灶A(yù)見的是，人們都開始使用它來創(chuàng)建整個迭代器的生態(tài)系統(tǒng)。itertools 模塊和 more-itertools PyPI 包就是其中兩個例子。

有時，一個新的生成器會想要使用一個現(xiàn)有的生成器。作為一個簡單的（盡管有點故意設(shè)計）的例子，設(shè)想你想枚舉所有的自然數(shù)對。

一種方法是按照“自然數(shù)對的和，自然數(shù)對的第一項”的順序生成所有的自然數(shù)對。用 yield from 來實現(xiàn)這個方法是很自然的。

yield from  關(guān)鍵字是以下的簡稱：

 
 
 
    
  
  
  
  1. for item in x:
    2. 
  
  
  
  2.     yield item
    3. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. import itertools
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3. def pairs():
    4. 
  
  
  
  4.  for n in itertools.count():
    5. 
  
  
  
  5.  yield from ((i, n-i) for i in range(n+1))
    6. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. list(itertools.islice(pairs(), 6))
    2. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1.  [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 2), (1, 1), (2, 0)]
    2.

隱式命名空間包

假設(shè)有一個叫 Parasol 的虛構(gòu)公司，它制造了一堆東西。它的大部分內(nèi)部軟件都是用 Python 編寫的。雖然 Parasol 已經(jīng)開源了它的一些代碼，但其中一些代碼對于開源來說過于專有或?qū)I(yè)。

該公司使用內(nèi)部 DevPI 服務(wù)器來管理內(nèi)部軟件包。對于 Parasol 的每個 Python 程序員來說，在 PyPI 上找一個未使用的名字是沒有意義的，所以所有的內(nèi)部包都被稱為 parasol..。遵守最佳實踐，開發(fā)人員希望包的名字能反映出這個命名系統(tǒng)。

這一點很重要！如果 parasol.accounting.numeric_tricks 包安裝了一個名為 numeric_tricks 的頂層模塊，這意味著依賴這個包的人將無法使用名為 numeric_tricks 的 PyPI 包，不管它寫的有多好。

然而，這給開發(fā)者留下了一個兩難的選擇：哪個包擁有 parasol/__init__.py 文件？從 Python 3.3 開始，最好的解決辦法是把 parasol，可能還有 parasol.accounting，變成沒有 __init__.py 文件的 命名空間包。

抑制異常的上下文

有時，在從異常中恢復(fù)的過程中出現(xiàn)的異常是一個問題，有上下文來跟蹤它是很有用的。然而，有時卻不是這樣：異常已經(jīng)被處理了，而新的情況是一個不同的錯誤狀況。

例如，想象一下，在字典中查找一個鍵失敗后，如果不能分析它，則希望失敗并返回 ValueError()。

 
 
 
    
  
  
  
  1. import time
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3. def expensive_analysis(data):
    4. 
  
  
  
  4.     time.sleep(10)
    5. 
  
  
  
  5.     if data[0:1] == ">":
    6. 
  
  
  
  6.         return data[1:]
    7. 
  
  
  
  7.     return None
    8.

這個函數(shù)需要很長的時間，所以當你使用它時，想要對結(jié)果進行緩存：

 
 
 
    
  
  
  
  1. cache = {}
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3. def last_letter_analyzed(data):
    4. 
  
  
  
  4.     try:
    5. 
  
  
  
  5.         analyzed = cache[data]
    6. 
  
  
  
  6.     except KeyError:
    7. 
  
  
  
  7.         analyzed = expensive_analysis(data)
    8. 
  
  
  
  8.         if analyzed is None:
    9. 
  
  
  
  9.             raise ValueError("invalid data", data)
    10. 
  
  
  
  10.         cached[data] = analyzed
    11. 
  
  
  
  11.     return analyzed[-1]
    12.

不幸的是，當出現(xiàn)緩存沒有命中時，回溯看起來很難看：

 
 
 
    
  
  
  
  1. last_letter_analyzed("stuff")
    2. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1.  ---------------------------------------------------------------------------
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3.  KeyError Traceback (most recent call last)
    4. 
  
  
  
  4.  
    5. 
  
  
  
  5.   in last_letter_analyzed(data)
    6. 
  
  
  
  6.  4 try:
    7. 
  
  
  
  7.  ----> 5 analyzed = cache[data]
    8. 
  
  
  
  8.  6 except KeyError:
    9. 
  
  
  
  9.  
    10. 
  
  
  
  10.  
    11. 
  
  
  
  11.  KeyError: 'stuff'
    12.

在處理上述異常的過程中，發(fā)生了另一個異常：

 
 
 
    
  
  
  
  1.  ValueError Traceback (most recent call last)
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3.   in 
    4. 
  
  
  
  4.  ----> 1 last_letter_analyzed("stuff")
    5. 
  
  
  
  5.  
    6. 
  
  
  
  6.  
    7. 
  
  
  
  7.   in last_letter_analyzed(data)
    8. 
  
  
  
  8.  7 analyzed = expensive_analysis(data)
    9. 
  
  
  
  9.  8 if analyzed is None:
    10. 
  
  
  
  10.  ----> 9 raise ValueError("invalid data", data)
    11. 
  
  
  
  11.  10 cached[data] = analyzed
    12. 
  
  
  
  12.  11 return analyzed[-1]
    13. 
  
  
  
  13.  
    14. 
  
  
  
  14.  
    15. 
  
  
  
  15.  ValueError: ('invalid data', 'stuff')
    16.

如果你使用 raise ... from None，你可以得到更多可讀的回溯：

 
 
 
    
  
  
  
  1. def last_letter_analyzed(data):
    2. 
  
  
  
  2.  try:
    3. 
  
  
  
  3.  analyzed = cache[data]
    4. 
  
  
  
  4.  except KeyError:
    5. 
  
  
  
  5.  analyzed = expensive_analysis(data)
    6. 
  
  
  
  6.  if analyzed is None:
    7. 
  
  
  
  7.  raise ValueError("invalid data", data) from None
    8. 
  
  
  
  8.  cached[data] = analyzed
    9. 
  
  
  
  9.  return analyzed[-1]
    10. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. last_letter_analyzed("stuff")
    2. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1.  ---------------------------------------------------------------------------
    2. 
  
  
  
  2.  
    3. 
  
  
  
  3.  ValueError Traceback (most recent call last)
    4. 
  
  
  
  4.  
    5. 
  
  
  
  5.   in 
    6. 
  
  
  
  6.  ----> 1 last_letter_analyzed("stuff")
    7. 
  
  
  
  7.  
    8. 
  
  
  
  8.  
    9. 
  
  
  
  9.   in last_letter_analyzed(data)
    10. 
  
  
  
  10.  5 analyzed = expensive_analysis(data)
    11. 
  
  
  
  11.  6 if analyzed is None:
    12. 
  
  
  
  12.  ----> 7 raise ValueError("invalid data", data) from None
    13. 
  
  
  
  13.  8 cached[data] = analyzed
    14. 
  
  
  
  14.  9 return analyzed[-1]
    15. 
  
  
  
  15.  
    16. 
  
  
  
  16.  
    17. 
  
  
  
  17.  ValueError: ('invalid data', 'stuff')
    18.

歡迎來到 2012 年

盡管 Python 3.3 在十年前就已經(jīng)發(fā)布了，但它的許多功能仍然很酷，而且沒有得到充分利用。如果你還沒有，就把它們添加到你的工具箱中吧。 


文章題目：Python3.3為改進代碼中的異常處理所做的工作
標題路徑：http://www.dlmjj.cn/article/cdjjssi.html