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Python3:Python 错误、调试和测试

  • 发布: yalarc
  • 来源: 猿来如痴
  • 时间:2018-02-02 15:42

本系列主要学习Python的基本使用和语法知识,后续可能会围绕着AI学习展开。
Python3 (1) Python语言的简介
Python3 (2) Python语法基础
Python3 (3) Python函数
Python3 (4) Python高级特性
Python3(5) Python 函数式编程
Python3(6) Python 模块
Python3(7) Python 面向对象编程
Python3(8) Python 面向对象高级编程
对于编程来说,调试与处理bug占用的时间远远高于开发的时间。所以学会调试bug,分析bug , 解决bug 是编程的一个重要能力,想当初自己刚学java的时候,没人教过自己如何调试,在工作中摸索了小半年才真正的学会如何断点调试,如何分析、解决bug,调试其实各种语言大同小异,但是我觉得有必要专门来写,因为它非常重要。上一篇由于时间和篇幅原因,遗留下一个问题,如何设计ORM框架?现在我们从这里说起。

设计 ORM 框架

上一篇介绍了python 面向对象高级编程,涉及到的内容非常的烧脑,讲到metaclass元类时,脑细胞已经不太够用了,为了少死点脑细胞,就把这个元类的应用:ORM框架搁置了,我们从这里讲起,元类其实字面意思就是类的元老,有资格创建和修改类。

ORM全称“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,就是把关系数据库库的字段映射为一个对象,也就是一个类对应一个表。这样我们不必直接使用SQL语句,通过ORM框架来进行映射,ORM框架定义的类必须是动态的,使用者根据自己的表结构来定义自己需要的类。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # 定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型 class Field(object):    def __init__(self, name, column_type):        self.name = name
        self.column_type = column_type
    def __str__(self):        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name) # 在Field基础上定义 各种类型的xxxField class StringField(Field):    def __init__(self, name):        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)') class IntegerField(Field):    def __init__(self, name):        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint') # 类的模板定义  ModelMetaclass class ModelMetaclass(type):    def __new__(cls, name, bases, attrs):        # 排除掉对Model类的修改,Model类中有metaclass是具体数据表类的父类,不能自己实现只提供继承        if name=='Model':
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        print('Found model: %s' % name)
        # 保存Field 属性到mappings中        mappings = dict()
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                mappings[k] = v
        # 删除attrs中Field属性,防止运行时,实例的属性遮盖类的同名属性出现异常        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        # 保存属性和列的映射关系        attrs['__mappings__'] = mappings
        # 假设表名和类名一致        attrs['__table__'] = name
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs) # 创建具体数据表的基类 class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):    def __init__(self, **kw):        super(Model, self).__init__(**kw)
    def __getattr__(self, key):        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
    def __setattr__(self, key, value):        self[key] = value
    # 定义一个操作数据库的方法    def save(self):        fields = []
        params = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            params.append('?')
            args.append(getattr(self, k, None))
        # 拼接sql语句        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
        print('SQL: %s' % sql)
        print('ARGS: %s' % str(args)) # 定义一个具体的数据表类,继承Model class User(Model):    # 定义类的属性到列的映射:    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password') # 创建一个实例: u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd') # 保存到数据库: u.save() 

输出结果:

Found model: User
Found mapping: id ==> <IntegerField:id>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
SQL: insert into User (id,username,email,password) values (?,?,?,?)
ARGS: [12345, 'Michael', 'test@orm.org', 'my-pwd'] 

这就是一个ORM框架的基本原理代码,我们实现了一个插入的操作,执行流程:用户根据表的结构定义了一个User类,Python解释器在创建类时会查找是否存在metaclass元类,在Model类中找到ModelMetaclass元类,之后就去创建元类,元类会根据User类的属性生成一个__mappings字典,在Model中根据__mappings__字典创建各种方法去执行与数据库交互。最后就在User类完全不知情的情况下生成了各种与数据库交互的方法。不必去执行各种 sql 语句,这就是一个典型的ORM框架原理。

错误产生的情景

  • 程序编写导致的问题,这个是程序员逻辑考虑不周全造成的。

  • 用户交互导致的问题,没有按设计的规则进行交互。

  • 程序运行时产生的问题,这个异常是硬件、网路等外在因素产生的问题。
    Python中内置了一系列的处理错误的机制。是程序永远处于可控的状态。

错误处理

try...except...finally...是python内置的错误处理机制。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- try:
    print('try...')
    r = 10 / 0    print('result:', r) except ValueError as e:
    print('ValueError:', e) except ZeroDivisionError as e:
    print('ZeroDivisionError:', e) else:
    print('no error!') finally:
    print('finally...') 

输出结果:

try...
ZeroDivisionError: division by zero finally... # ----r = 10 / 1 没有发生异常----- try...
result: 10.0 no error! finally... 

python中try...except...finally...与java中的try...catch...finally...使用规则是相同的。

  • try...except包含的代码块如果发生异常,根据异常类型执行对应的except代码,只要执行了except语句,代码块就会被截住,不论下面是否还有异常,执行完except语句,如果有finally就会执行finallyfinally不是必须的。

  • try...except含的代码块没有发生异常,如果有else会执行else语句,else不是必须的,接着如果有finally就会执行finallyfinally不是必须的。

  • try...except...finally...可以进行嵌套。

错误类型及继承关系

BaseException
 +-- SystemExit +-- KeyboardInterrupt +-- GeneratorExit +-- Exception      +-- StopIteration      +-- StopAsyncIteration      +-- ArithmeticError      |    +-- FloatingPointError      |    +-- OverflowError      |    +-- ZeroDivisionError      +-- AssertionError      +-- AttributeError      +-- BufferError      +-- EOFError      +-- ImportError      |    +-- ModuleNotFoundError      +-- LookupError      |    +-- IndexError      |    +-- KeyError      +-- MemoryError      +-- NameError      |    +-- UnboundLocalError      +-- OSError      |    +-- BlockingIOError      |    +-- ChildProcessError      |    +-- ConnectionError      |    |    +-- BrokenPipeError      |    |    +-- ConnectionAbortedError      |    |    +-- ConnectionRefusedError      |    |    +-- ConnectionResetError      |    +-- FileExistsError      |    +-- FileNotFoundError      |    +-- InterruptedError      |    +-- IsADirectoryError      |    +-- NotADirectoryError      |    +-- PermissionError      |    +-- ProcessLookupError      |    +-- TimeoutError      +-- ReferenceError      +-- RuntimeError      |    +-- NotImplementedError      |    +-- RecursionError      +-- SyntaxError      |    +-- IndentationError      |         +-- TabError      +-- SystemError      +-- TypeError      +-- ValueError      |    +-- UnicodeError      |         +-- UnicodeDecodeError      |         +-- UnicodeEncodeError      |         +-- UnicodeTranslateError      +-- Warning           +-- DeprecationWarning           +-- PendingDeprecationWarning           +-- RuntimeWarning           +-- SyntaxWarning           +-- UserWarning           +-- FutureWarning           +-- ImportWarning           +-- UnicodeWarning           +-- BytesWarning           +-- ResourceWarning 

错误栈

python 中错误也会一层层像上抛出,并且不需要像java 等语言通过throw来标识,它会自动向上抛出。如果代码层面没有处理,最后被Python解释器捕获,打印一个错误信息,然后程序退出。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import logging def foo(s):    return 10 / s def bar(s):    return foo(s) * 2 def main():    try:
        bar('0')
    except Exception as e:
      #  logging.exception(e)        print('Error:', e)
    finally:
        print('finally...')
main() 

输出结果:

Error: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str'
finally... # ----如果没有进行异常捕获----- Traceback (most recent call last):
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 19, in <module>
    main()
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 11, in main    bar('0')
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 8, in bar
    return foo(s) * 2  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 5, in foo
    return 10 / s
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str' #----通过logging.exception(e)打印错误信息---- ERROR:root:unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str' Traceback (most recent call last):
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 14, in main    bar('0')
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 10, in bar
    return foo(s) * 2  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 7, in foo
    return 10 / s
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str' 

如果我们在代码中进行错误捕获,我们会看到错误在foo()中产生,但是在main()中捕获,错误进行向上的抛出,如果没有错误捕获,系统会打印出错误栈信息。并退出执行。如果使用logging.exception(e)我们也会打印出全部的错误栈信息。

自定义错误

python中的错误是一个个类的实例,创建并抛出的,所以我们也可以自定义自己的错误类型,并且手动抛出 raise关键字就是手动抛出异常。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- class FooError(ValueError):    pass def foo(s):    n = int(s)
    if n==0:
        raise FooError('invalid value: %s' % s)
    return 10 / n
foo('0') 

输出结果:

Traceback (most recent call last):
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 13, in <module>
    foo('0')
  File "F:/python/HelloWord/def_func.py", line 10, in foo
    raise FooError('invalid value: %s' % s)
__main__.FooError: invalid value: 0 
  • 根据自定义的错误,我们可以根据具体的业务逻辑,抛出自定义的错误信息。方便用户或者调用你的代码的人理解。

  • raise 还可以将错误继续抛出,在except中,使用raise 可以将错误原样抛出,也可以改变错误类型进行抛出。

调试

print

通过print 输出可能出错的变量,我们可以通过错误信息和print 输出的内容来进行修改bug,但是print在测试完成后还需要删除。

assert

断言assert的使用,就是我们在逻辑层面做的一个if判断相当于raise-if-not,如果assert n != 0, 'n is zero!'中的n != 0True代码继续执行,如果是False会打印出AssertionError: n is zero!错误。断言可以通过python -O err.py来屏蔽。

logging

logging 的使用与 android中的log的使用时大同小异的,分为几种级别,方便过滤信息。logging可以输出到文件 如:logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.ERROR) 输出到example.log文件中。

pdb

启动Python的单步调试器pdb,程序一行行执行。可以采用pdb.set_trace()在代码中设置断点。

IDE断点调试

例如 PyCharm 我们可以打断点进行Debug模式下运行。

单元测试

单元测试就是将某一个模块 通过编写一个测试用例在测试。

文档测试

根据文档中注释的测试代码来进行测试。

最后总结一下 Python中错误、调试、测试 ,首先我们要清楚产生bug 的3种情景 程序逻辑问题,用户操作问题,硬件 、网络等外在因素问题,其次要知道Python 中有内置的错误处理机制 ,错误类型都继承自BaseException,接着我们可以通过几种方式来打印错误信息,在IDE 上可以通过断点来调试bug 。

参考

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431913726557e5e43e1ee8d54ee486bddc3f607afb75000

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