这是 Python 之禅特别系列的一部分,重点是第十和第十一条原则:沉默的错误(或不沉默)。
处理“异常情况”是编程中争论最多的问题之一。这可能是因为风险很大:处理不当的错误值甚至可以使庞大的系统瘫痪。由于“异常情况”从本质上来说,是测试不足的,但发生的频率却令人不快,因此,是否正确处理它们往往可以将一个噩梦般的系统与一个“可以工作”的系统区分开来。
从 Java 的 checked
异常,到 Erlang 的故障隔离,再到 Haskell 的 Maybe
,不同的语言对错误处理的态度截然不同。
这两条 Python 之禅是 Python 对这个话题的冥思。
错误绝不应该悄悄传递…
当 Python 之禅在 Tim Peters 眼里闪烁而出之前,在维基百科被俗称为“维基”之前,第一个维基网站 C2 就已经存在了,它是一个编程指南的宝库。这些原则大多来自于 Smalltalk 编程社区。Smalltalk 的思想影响了许多面向对象的语言,包括 Python。
C2 维基定义了武士原则:“胜利归来,要么不归。”用 Python 人的术语来说,它鼓励摒弃哨兵值,比如用返回 None
或 -1
来表示无法完成任务,而是采用引发异常的方式。一个 None
是无声的:它看起来像一个值,可以放在一个变量中,然后到处传递。有时,它甚至是一个有效的返回值。
这里的原则是,如果一个函数不能完成它的契约,它应该“高调失败”:引发一个异常。所引发的异常永远不会看起来像是一个可能的值。它将跳过 returned_value = call_to_function(parameter)
行,并上升到调用栈中,可能使程序崩溃。
崩溃的调试是很直接的:有一个堆栈跟踪来指示问题以及调用堆栈。崩溃可能意味着程序的必要条件没有满足,需要人为干预。它可能意味着程序的逻辑有问题。无论是哪种情况,高调失败都比一个隐藏的、“缺失”的值要好。用 None
来感染程序的有效数据,直到它被用在某个地方,就如你可能已经知道的,错误信息会说 “None 没有方法进行拆分”。
除非显式消除
有时需要显式地捕获异常。我们可能会预见到文件中的某些行格式错误,并希望以特殊的方式来处理它们,也许可以把它们放在一个“需要人来看看的行”的文件中,而不是让整个程序崩溃。
Python 允许我们用 except
来捕获异常。这意味着错误可以被显式消除。这种明确性意味着 except
行在代码审查中是可见的。质疑为什么应该在这里显式消除异常并从异常中恢复,是有意义的。自问一下我们是否捕获了太多或太少的异常也是有意义的。
因为这些全都是明确的,所以有人可以阅读代码并了解哪些异常是可以恢复的。
via: https://opensource.com/article/19/12/zen-python-errors
作者:Moshe Zadka 选题:lujun9972 译者:wxy 校对:wxy
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