1.md

写代码这件事，最让新手崩溃的瞬间是哪种？各位先别急着回答，我来描述一个场景：你刚学完语法，兴冲冲写了几十行代码，按下回车，结果终端弹出一坨红字：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 5, in <module>
    print(10 / 0)
ZeroDivisionError: division by zero

一脸懵。这玩意儿是啥？我哪里写错了？为啥程序就崩了？

其实啊，这就是 Python 的「异常机制」在工作。程序遇到了它处理不了的情况，比如除以零、读不存在的文件、把字符串当数字加，于是它就「抛」一个异常出来，然后整个程序停下来，告诉你：「我不干了，你来收拾」。

可是各位想想，真实世界里的程序怎么可能因为一个小问题就停摆？银行 ATM 你输错密码三次它会提示，不会直接死机；网页加载图片失败会显示一个占位图，不会整页白屏；微信收消息网络不通它会重试，不会闪退。这些场景背后，全都是「异常处理」在做事。

Python 早就给各位准备好了一整套工具：try / except / else / finally / raise / 自定义异常类，再加上 3.11 之后引入的「异常组」（ExceptionGroup）和 except*，整套机制非常完备。今天这篇，咱们就把这套机制从最朴素的写法一路捋到最新的 PEP 654，确保各位看完之后，再也不怕红字 traceback。

程序为什么会「炸」

我们先从最简单的例子开始。打开 Python 解释器，敲一行：

print(10 / 0)

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

这就叫「异常」。Python 在执行 10 / 0 的时候发现：除数是零，这事儿数学上没法干，于是它创建了一个 ZeroDivisionError 对象，把这个对象「抛」出来。如果没人接，这个异常就会一路冒泡到最外层，最后由 Python 解释器接住，打印 traceback，然后退出程序。

各位再看一个：

nums = [1, 2, 3]
print(nums[10])

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
IndexError: list index out of range

IndexError，下标越界。再来一个：

d = {'name': '两点水'}
print(d['age'])

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
KeyError: 'age'

KeyError，字典里没这个键。

各位发现了吧？每一种「错误」都有它自己的名字。这些名字就是异常的「类型」，是 Python 内置的一组类。它们不是给你看着玩的，是供你用来「精确捕捉」的——不同类型用不同的处理方式。

最朴素的 try / except

来，我们把第一段代码改造一下。我们不希望除以零让整个程序崩溃，而是希望它在崩之前给出一句友好的提示，然后继续往下走：

try:
    result = 10 / 0
    print(result)
except ZeroDivisionError:
    print('哎呀，除数不能是零')

print('程序继续运行')

输出：

哎呀，除数不能是零
程序继续运行

是不是发现，红字 traceback 没了，程序也没崩，最后那句「程序继续运行」也乖乖打印出来了。

try / except 的语法就这么简单，记住三件事：

try: 块里放「可能出问题」的代码
except XxxError: 块里放「出了问题该怎么办」的代码
如果 try 块没出错，except 块完全跳过，跟没写一样

各位再想想：如果 try 块里有十行代码，第三行炸了，后面七行还会执行吗？

答案是：不会。Python 一旦在 try 里发现异常，就立刻跳到对应的 except，try 里剩下的代码全部跳过。我们写个例子验证一下：

try:
    print('第一行')
    print(10 / 0)
    print('第三行——这一行不会被执行')
except ZeroDivisionError:
    print('我接住了')

print('程序继续')

输出：

第一行
我接住了
程序继续

果然，「第三行」没打印出来。这个细节非常重要，很多新手 debug 半天找不到问题，就是因为以为 try 里抛了异常之后下面还会跑——不会的，跳过了。

一次捕获多种异常

刚才的例子只捕了 ZeroDivisionError，但实际写代码时，一段代码往往可能抛好几种异常。比如：

def parse_age(s):
    try:
        age = int(s)
        return 100 / age
    except ZeroDivisionError:
        return '年龄不能是 0'
    except ValueError:
        return '输入的不是数字'


print(parse_age('25'))
print(parse_age('0'))
print(parse_age('abc'))

输出：

4.0
年龄不能是 0
输入的不是数字

各位看到了吧？两个 except 分支，分别处理不同的异常类型。Python 会按顺序匹配，第一个匹配上的分支被执行，后面的跳过。

那如果两种异常想用同一段代码处理呢？写两次太啰嗦。有简便写法：

def parse_age(s):
    try:
        age = int(s)
        return 100 / age
    except (ZeroDivisionError, ValueError):
        return '输入有问题'


print(parse_age('25'))
print(parse_age('0'))
print(parse_age('abc'))

输出：

4.0
输入有问题
输入有问题

把多个异常类型用一对小括号括起来，逗号分隔，就能一锅端。注意这个括号，不写括号语法就不对了。

拿到异常对象——`as e`

各位光知道「出错了」还不够，有时候你需要知道「具体错在哪儿」。Python 允许你用 as 把异常对象抓出来：

def parse_age(s):
    try:
        age = int(s)
        return 100 / age
    except (ZeroDivisionError, ValueError) as e:
        return f'出错啦：{type(e).__name__} - {e}'


print(parse_age('0'))
print(parse_age('abc'))

输出：

出错啦：ZeroDivisionError - division by zero
出错啦：ValueError - invalid literal for int() with base 10: 'abc'

e 就是异常对象本身。type(e).__name__ 是它的类名，str(e) 是它的错误信息。在做日志、做调试的时候，这种写法比简单打印「出错啦」要有用得多。

万能兜底——`except Exception`

有时候，各位不知道代码里到底会抛什么异常，又不想写一长串 except。这时候可以用一个「父类」来兜底：

try:
    risky_operation()
except Exception as e:
    print(f'未知错误：{e}')

Exception 是绝大多数异常的「祖宗」，写它就等于「能接住几乎所有异常」。

但是！这里有个坑：很多新手喜欢写 except: 后面什么类型都不写，或者写 except BaseException:。这两种写法都太狠了——它们会把 KeyboardInterrupt（你按 Ctrl+C 想中断程序）和 SystemExit（程序主动 sys.exit()）也接住，导致你的程序按 Ctrl+C 都停不下来。

记住：兜底用 Exception，不要用 BaseException，更不要写裸 except:。这是江湖规矩。

异常的家族——继承层级

各位可能要问：「Exception 是几乎所有异常的祖宗，那它上面还有谁？下面又有哪些？」

来，咱们看一下异常的家族图谱：

BaseException
 ├── SystemExit
 ├── KeyboardInterrupt
 ├── GeneratorExit
 └── Exception
      ├── ArithmeticError
      │    ├── ZeroDivisionError
      │    └── OverflowError
      ├── LookupError
      │    ├── IndexError
      │    └── KeyError
      ├── ValueError
      ├── TypeError
      ├── AttributeError
      ├── NameError
      ├── OSError
      │    └── FileNotFoundError
      └── ...

这棵树读起来要点有几个：

最顶层是 BaseException，所有异常都继承自它
SystemExit / KeyboardInterrupt / GeneratorExit 这三个跟「程序流程控制」相关，不应该被普通的 try/except 接住
其他业务相关的异常都在 Exception 下面
Exception 又分成几个大家族：算术错误、查找错误、值错误、类型错误等等

理解了这个层级，各位就能玩一个小技巧了：捕获父类等于捕获所有子类。比如：

try:
    nums = [1, 2, 3]
    print(nums[10])
except LookupError as e:
    print(f'查找错误：{e}')

输出：

查找错误：list index out of range

IndexError 是 LookupError 的子类，所以用父类去接子类，完全没问题。

那么各位再思考一下：如果 except 写了多个，顺序应该「父在前」还是「子在前」？

# 错误示范
try:
    nums = [1, 2, 3]
    print(nums[10])
except LookupError:
    print('查找错误')
except IndexError:  # 这一行永远跑不到
    print('下标错误')

LookupError 已经把 IndexError 一锅端了，后面那个 except IndexError 形同虚设。所以原则是：子在前，父在后。具体的异常先写，宽泛的兜底放最后。

else——没出错的时候才走

try / except 还有两个好搭档：else 和 finally。我们先看 else。

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
    except ZeroDivisionError:
        print('除数不能是零')
    else:
        print(f'计算成功，结果是 {result}')


divide(10, 2)
divide(10, 0)

输出：

计算成功，结果是 5.0
除数不能是零

else 块只在 try 块没有抛异常的时候执行。各位可能要问：「我把 print(f'...') 直接写在 try 里不也一样吗？」

不一样。区别在于「捕获范围」。各位看：

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        print(f'计算成功，结果是 {result}')   # 假设这里也可能抛异常
    except ZeroDivisionError:
        print('除数不能是零')

如果 print 那一行也抛了 ZeroDivisionError（举例而已），它会被同一个 except 接住——可这就误伤了，因为你的本意是只接住「计算」那一步的错误。

else 把「成功后才做的事」隔离出来，让 try 块里只放「真正可能出错的那一行」，逻辑更干净。这是它的核心价值。

finally——不管啥情况都得跑

finally 块更狠：不管 try 块成功还是失败，不管异常被接住还是没被接住，finally 一定会执行。

def read_first_line(path):
    f = open(path, 'r')
    try:
        return f.readline()
    finally:
        f.close()
        print(f'已关闭 {path}')

为什么需要 finally？想想各位平时写代码：打开文件、连数据库、申请资源……这些操作完事儿都得「关闭」「释放」。如果中间出错了直接跳走，资源就泄露了。finally 就是用来确保「无论如何这段清理代码都得跑」的。

finally 还能跟 except 一起用：

def safe_read(path):
    try:
        f = open(path, 'r')
        return f.readline()
    except FileNotFoundError:
        print(f'文件 {path} 不存在')
        return None
    finally:
        print('清理工作执行了')


print(safe_read('not_exist.txt'))

输出：

文件 not_exist.txt 不存在
清理工作执行了
None

各位发现了吗？「清理工作执行了」这句话，无论 try 出不出错，都跑了。

不过呢，开文件这种场景，现代 Python 推荐用 with 语句，它内部就用了 finally 的机制，写法更简洁：

def safe_read(path):
    try:
        with open(path, 'r') as f:
            return f.readline()
    except FileNotFoundError:
        print(f'文件 {path} 不存在')
        return None

with 自带「无论如何都关文件」的能力，本质上跟 finally 是一回事。

主动抛异常——`raise`

到目前为止各位都是在「接」异常，那能不能「抛」一个？当然能。raise 关键字就是干这个的。

def set_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError(f'年龄不能是负数，你传了 {age}')
    if age > 200:
        raise ValueError(f'年龄不能超过 200，你传了 {age}')
    return age


try:
    set_age(-5)
except ValueError as e:
    print(f'参数有问题：{e}')

输出：

参数有问题：年龄不能是负数，你传了 -5

raise XxxError('msg') 的意思是「我现在就抛一个 XxxError，里面带这条消息」。各位平时写函数的时候，遇到「调用方传的参数不合理」「业务规则不满足」这种情况，就应该主动 raise，让调用方知道「你这数据我不收」，而不是闷头返回一个奇怪的值。

为啥？想想看：

def set_age(age):
    if age < 0:
        return None      # 不好的写法
    return age

调用方拿到 None，根本不知道是「这次没数据」还是「我传错了」。但是 raise ValueError('年龄不能是负数')，调用方一看就明白：「啊，我传的参数不合规」。

异常是 Python 里传递错误信息的标准方式，比 return None、return -1、return False 表达力强得多。

异常链——`raise ... from e`

各位再来看一个稍微高级的场景。假设有这么一个函数：

def load_config(path):
    with open(path, 'r') as f:
        return f.read()

如果 path 不存在，会抛 FileNotFoundError。但是站在「使用配置」这一层来看，「文件不存在」这个错误太底层了。我希望对外抛一个更业务化的错误，比如 ConfigError('配置加载失败')，但又不想丢掉「底层到底是啥错」这个信息。怎么办？

PEP 3134 给出了答案——「异常链」：

class ConfigError(Exception):
    pass


def load_config(path):
    try:
        with open(path, 'r') as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError as e:
        raise ConfigError(f'配置加载失败：{path}') from e


try:
    load_config('not_exist.json')
except ConfigError as e:
    print(f'业务错误：{e}')

输出：

业务错误：配置加载失败：not_exist.json

注意 raise ConfigError(...) from e 这个写法。from e 就是把「原始异常」挂在新异常的 __cause__ 上。如果不被外层接住，traceback 会同时打印两层错误，长这样：

Traceback (most recent call last):
  File "...", line X, in load_config
    with open(path, 'r') as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'not_exist.json'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "...", line Y, in <module>
    load_config('not_exist.json')
  File "...", line Z, in load_config
    raise ConfigError(...) from e
ConfigError: 配置加载失败：not_exist.json

「The above exception was the direct cause of the following exception」——这句话就是异常链的标志。各位看到这种 traceback，要知道：底下那个错才是根因，上面那个错是它包装出来的。

那如果不写 from e，直接 raise ConfigError(...) 呢？Python 会自动给你加一个 __context__，traceback 里会写「During handling of the above exception, another exception occurred」（在处理上面那个异常的过程中，又抛了下面这个异常）。这种叫「隐式链」。

显式 from e 表达的是「我故意把底层异常包装成业务异常」；不写 from e 表达的是「我处理上一个异常的时候不小心又出错了」。语义不同，建议各位显式包装的时候一定加 from e。

自定义异常类

刚才那个 ConfigError 各位看到了吧？自定义异常类其实就一行：

class ConfigError(Exception):
    pass

继承 Exception 就行。但是为啥要自定义？直接用内置的 ValueError、RuntimeError 不行吗？

来，咱们用一个「打卡」业务场景说明。「水哥」在「做鸭事业部」搞了个打卡系统，业务规则有：

还没到上班时间，不能打卡
已经打过卡了，不能重复打
不在公司网络，不能打卡

如果用内置异常：

def punch(user, time, ip):
    if time < 9:
        raise ValueError('未到上班时间')
    if user.already_punched_today:
        raise ValueError('今天已经打过卡了')
    if not ip.startswith('192.168.'):
        raise ValueError('不在公司网络')

调用方接到 ValueError，根本分不清是哪种情况。如果想分别处理，只能去字符串匹配——这非常脆弱。

自定义异常体系：

class PunchError(Exception):
    """打卡相关错误的基类。"""
    pass


class PunchTimeError(PunchError):
    pass


class PunchDuplicateError(PunchError):
    pass


class PunchLocationError(PunchError):
    pass


def punch(user_already_punched, hour, ip):
    if hour < 9:
        raise PunchTimeError('未到上班时间')
    if user_already_punched:
        raise PunchDuplicateError('今天已经打过卡了')
    if not ip.startswith('192.168.'):
        raise PunchLocationError('不在公司网络')
    return '打卡成功'


# 调用方
try:
    punch(False, 8, '192.168.1.1')
except PunchTimeError as e:
    print(f'时间问题：{e}，请等到 9 点')
except PunchDuplicateError as e:
    print(f'已打卡：{e}')
except PunchLocationError as e:
    print(f'位置问题：{e}，请连公司 wifi')
except PunchError as e:
    print(f'打卡失败：{e}')

输出：

时间问题：未到上班时间，请等到 9 点

各位看到了吧？

每种错误有自己的类，调用方可以精确捕获
一个公共父类 PunchError，调用方也可以一锅端兜底
类名本身就是文档——不用看消息，光看类名就知道出啥事了

这就是自定义异常类的价值——让错误也变成代码结构的一部分。

那自定义异常类还可以带数据，比如：

class PunchError(Exception):
    def __init__(self, message, user_id=None, hour=None):
        super().__init__(message)
        self.user_id = user_id
        self.hour = hour


try:
    raise PunchError('未到上班时间', user_id=123, hour=8)
except PunchError as e:
    print(f'消息：{e}')
    print(f'用户：{e.user_id}')
    print(f'时间：{e.hour}')

输出：

消息：未到上班时间
用户：123
时间：8

需要更多上下文信息时，把它放进异常对象。后端写日志、做监控的时候，这种结构化错误就特别值钱。

内置异常速查表

各位上面看了一些，可能还想问「常见的内置异常都有哪些？」我整理了一份速查表，工作里 90% 的场景都能覆盖：

异常类	触发场景	例子
`ValueError`	类型对了但值不合法	`int('abc')`
`TypeError`	类型不对	`'a' + 1`
`KeyError`	字典里没这个键	`{'a': 1}['b']`
`IndexError`	序列下标越界	`[1, 2][5]`
`AttributeError`	对象没这个属性	`'abc'.foo`
`NameError`	引用了未定义的变量	`print(undefined_x)`
`FileNotFoundError`	文件不存在	`open('not_exist.txt')`
`ZeroDivisionError`	除以零	`1 / 0`
`ImportError`	导入失败	`import not_exist_module`
`ModuleNotFoundError`	模块找不到（`ImportError` 子类）	`import not_exist_module`
`RuntimeError`	运行时通用错误	用得不多，能避就避
`NotImplementedError`	抽象方法没实现	接口/抽象类里常用
`StopIteration`	迭代器没了	一般 Python 自己处理
`OSError`	操作系统级错误	比如读写权限不够
`PermissionError`	权限不足（`OSError` 子类）	写只读文件
`RecursionError`	递归太深	没写终止条件的递归
`KeyboardInterrupt`	用户按 Ctrl+C	这个别接住
`SystemExit`	`sys.exit()` 抛的	这个也别接住

最后那两个再强调一下：KeyboardInterrupt 和 SystemExit 都是 BaseException 的直接子类，不是 Exception 的子类。所以正常写 except Exception 是接不到它们的——这是好事，避免误伤。

一次想报告多个错误？——异常组（Python 3.11+）

各位看到这里，常规的异常处理已经全会了。但接下来要讲一个比较新的特性，是 Python 3.11 引入的「异常组」（PEP 654）。

先抛痛点。假设「水哥」在「做鸭事业部」搞了个批量任务：要给五个 URL 发请求，把结果都存下来。代码大概长这样：

def fetch_one(url):
    # 模拟可能失败
    if 'bad' in url:
        raise ValueError(f'参数不对：{url}')
    if 'down' in url:
        raise ConnectionError(f'连不上：{url}')
    return f'{url} 的内容'


def fetch_all(urls):
    results = []
    for url in urls:
        results.append(fetch_one(url))
    return results

各位想想：如果 urls 里有两个会抛 ValueError、一个会抛 ConnectionError，传统写法会怎样？

第一个 URL 抛了之后，fetch_all 直接退出，剩下的根本没跑。后面那两个错你压根不知道。可你的业务需求是「一次性看到所有出错的 URL」，让 ops 同学一次修完，不用反复跑。

传统的 try/except 写法只能告诉你第一个错误，搞不定这种场景。各位说怎么办？

土办法是把每个 URL 的异常自己收集起来：

def fetch_all(urls):
    results = []
    errors = []
    for url in urls:
        try:
            results.append(fetch_one(url))
        except Exception as e:
            errors.append(e)
    return results, errors

能用，但是有几个问题：

调用方拿到 (results, errors) 这个二元组，签名就丑了
错误以「列表」形式返回，调用方还得自己 if 判断、自己写循环报告
这套机制是「自己手搓」的，不同库各搞一套，不通用

PEP 654 就是来解决这事儿的。Python 3.11 引入了 ExceptionGroup，专门用来「把多个异常打包成一个」抛出去：

def fetch_all(urls):
    results = []
    errors = []
    for url in urls:
        try:
            results.append(fetch_one(url))
        except Exception as e:
            errors.append(e)
    if errors:
        raise ExceptionGroup('部分 URL 抓取失败', errors)
    return results

调用一下：

urls = ['ok-1', 'bad-2', 'down-3', 'ok-4', 'bad-5']
try:
    fetch_all(urls)
except ExceptionGroup as eg:
    print(f'共有 {len(eg.exceptions)} 个错误')
    for e in eg.exceptions:
        print(f'  - {type(e).__name__}: {e}')

输出（在 Python 3.11+ 上）：

共有 3 个错误
  - ValueError: 参数不对：bad-2
  - ConnectionError: 连不上：down-3
  - ValueError: 参数不对：bad-5

这就是异常组的核心：一次抛出一组异常，调用方一次性拿到所有错误。

需要 Python 3.11+，老版本运行不了。各位的 Python 是不是 3.11+ 直接 python3 --version 就能看到。

用 `except*` 拆解异常组

各位可能要问：「我接住 ExceptionGroup 之后，能不能像普通 except 那样按异常类型分别处理？」

可以。Python 3.11 同时引入了一个新语法：except*（带星号）。它专门用来按类型拆分异常组。来看：

def fetch_all(urls):
    results = []
    errors = []
    for url in urls:
        try:
            results.append(fetch_one(url))
        except Exception as e:
            errors.append(e)
    if errors:
        raise ExceptionGroup('部分 URL 抓取失败', errors)
    return results


urls = ['ok-1', 'bad-2', 'down-3', 'ok-4', 'bad-5']
try:
    fetch_all(urls)
except* ValueError as eg:
    print(f'参数错误 {len(eg.exceptions)} 个：')
    for e in eg.exceptions:
        print(f'  - {e}')
except* ConnectionError as eg:
    print(f'连接错误 {len(eg.exceptions)} 个：')
    for e in eg.exceptions:
        print(f'  - {e}')

输出：

参数错误 2 个：
  - 参数不对：bad-2
  - 参数不对：bad-5
连接错误 1 个：
  - 连不上：down-3

各位看到了吗？两个 except* 分支，自动把 ExceptionGroup 按类型拆成了两份，分别处理。这是普通 except 做不到的——普通 except 一旦匹配就跑一次然后结束，但 except* 会遍历整个组，把符合类型的都挑出来。

except* 的几个关键点：

语法是 except* ExceptionType:，注意星号紧贴 except
接收到的 eg 是一个新的 ExceptionGroup，里面只装匹配的异常
所有 except* 分支都会被检查（不是只跑第一个），不匹配的异常会被「重新打包」继续往外抛
不能跟普通的 except 混用，try 里只能要么全是 except、要么全是 except*

那么各位再想想：如果异常组里既有 ValueError 又有 OSError，但你只写了 except* ValueError，那 OSError 们会怎么样？

答：它们会被重新打包成一个新的 ExceptionGroup 继续抛出。这就是 except* 跟 except 最根本的区别——except 是「拿走一个」，except* 是「拿走匹配的一组，剩下的继续传」。

add_note——给异常加备注（Python 3.11+）

异常组旁边还有一个小特性，叫 add_note，也是 3.11 引入的，配合异常调试特别好用。

各位调试时是不是经常想：「这个 KeyError 到底是哪一行抛的？哪个用户、哪个请求触发的？」光看异常本身只有键名，没上下文。add_note 就是来加上下文的：

def process_user(user_id, data):
    try:
        return data['name']
    except KeyError as e:
        e.add_note(f'处理用户 {user_id} 时出错')
        e.add_note(f'数据键：{list(data.keys())}')
        raise


process_user(123, {'age': 18})

输出（traceback 末尾）：

KeyError: 'name'
处理用户 123 时出错
数据键：['age']

add_note 把字符串挂在异常对象的 __notes__ 列表上。traceback 打印时，会自动把这些 note 跟在异常消息后面。

为啥不直接 raise KeyError('处理用户 123 时出错，数据键：[age]') 重新抛一个？因为那样会丢失原始 traceback 的一部分信息，而 add_note 是「保留原异常 + 附加备注」，更轻量、更优雅。

add_note 可以调用多次，每次加一条 note。在调试库代码、写中间件的时候特别有用。

小实战：safe_divide 与批量除法

各位讲了这么多，咱们用一个小实战收个尾。需求是：

写一个 safe_divide(a, b) 函数，正常返回结果，除零返回 None，其他错误也返回 None
写一个 batch_divide(pairs) 函数，对一组 (a, b) 做除法，把所有出错的批量上报，用 ExceptionGroup

先写第一个：

def safe_divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError:
        print(f'  除零：{a} / {b}')
        return None
    except TypeError as e:
        print(f'  类型错：{e}')
        return None


print(safe_divide(10, 2))
print(safe_divide(10, 0))
print(safe_divide('a', 1))

输出：

5.0
  除零：10 / 0
None
  类型错：unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
None

朴素，但够用。再来批量版本——这个用异常组：

def divide_strict(a, b):
    if b == 0:
        raise ZeroDivisionError(f'{a} / 0')
    if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)):
        raise TypeError(f'{a!r} / {b!r} 类型不对')
    return a / b


def batch_divide(pairs):
    results = []
    errors = []
    for a, b in pairs:
        try:
            results.append(divide_strict(a, b))
        except Exception as e:
            errors.append(e)
    if errors:
        raise ExceptionGroup(f'批量除法有 {len(errors)} 个错', errors)
    return results


pairs = [(10, 2), (10, 0), ('a', 1), (8, 4), (5, 0)]

try:
    print(batch_divide(pairs))
except* ZeroDivisionError as eg:
    print(f'除零错误 {len(eg.exceptions)} 个：')
    for e in eg.exceptions:
        print(f'  - {e}')
except* TypeError as eg:
    print(f'类型错误 {len(eg.exceptions)} 个：')
    for e in eg.exceptions:
        print(f'  - {e}')

输出（Python 3.11+）：

除零错误 2 个：
  - 10 / 0
  - 5 / 0
类型错误 1 个：
  - 'a' / 1 类型不对

各位看到了吧？整个流程下来：

divide_strict 严格抛异常，参数不对绝不偷偷返回 None
batch_divide 把所有异常收集起来，用 ExceptionGroup 一次性抛出
调用方用 except* 按类型分组，一次性把所有错误全报告完

这就是异常组带来的「部分失败」（partial failure）处理范式：该成功的成功，该失败的失败，所有错误一并上报。这种范式在 asyncio 并发、批量 RPC、并行抓取场景里特别常见，Python 3.11 之前都得自己手搓，3.11 之后就是语言级支持了。

嵌套的异常组——递归结构

各位再深入一点。ExceptionGroup 本身也是一个异常，那它能不能装进另一个 ExceptionGroup？

可以的。异常组是一个树形结构——一个组里既能装普通异常，也能再装组。这种嵌套在「分布式任务、子任务再分子任务」的场景下很常见。

来个例子。假设「水哥」要批量更新员工信息，每个员工有「基础信息」和「打卡记录」两部分要分别更新，每一部分都可能失败：

def update_employee(emp):
    sub_errors = []
    try:
        update_basic_info(emp)
    except Exception as e:
        sub_errors.append(e)
    try:
        update_punch_record(emp)
    except Exception as e:
        sub_errors.append(e)
    if sub_errors:
        raise ExceptionGroup(f'员工 {emp} 更新失败', sub_errors)


def batch_update(employees):
    errors = []
    for emp in employees:
        try:
            update_employee(emp)
        except Exception as e:
            errors.append(e)
    if errors:
        raise ExceptionGroup('批量更新部分失败', errors)

这种结构出来的异常组就是嵌套的，最外层那个组里装的是若干「员工 X 更新失败」的子组。except* 厉害的地方是：它能穿透任意嵌套层级，把指定类型的异常全部拎出来。

try:
    batch_update(employees)
except* ConnectionError as eg:
    print(f'网络相关错误共 {len(eg.exceptions)} 个分组')
except* ValueError as eg:
    print(f'参数相关错误共 {len(eg.exceptions)} 个分组')

不管 ConnectionError 是装在第一层还是第二层，except* 都会找出来。这点是它跟普通 except 最大的区别。

`eg.subgroup` 与 `eg.split`——手动玩异常组

except* 已经够用了，但有时候各位希望更精细的控制——比如只接管「某个特定条件」的异常，而不是简单按类型分组。ExceptionGroup 提供了两个实用方法：subgroup 和 split。

errors = [
    ValueError('坏值 1'),
    TypeError('坏类型'),
    ValueError('坏值 2'),
    ConnectionError('断网'),
]
eg = ExceptionGroup('一堆错', errors)

# subgroup 按条件提取
value_eg = eg.subgroup(ValueError)
print(f'ValueError 子组：{len(value_eg.exceptions)} 个')

# split 按条件拆成「匹配的 / 不匹配的」两份
matched, rest = eg.split(ValueError)
print(f'匹配：{len(matched.exceptions)} 个；剩下：{len(rest.exceptions)} 个')

输出（Python 3.11+）：

ValueError 子组：2 个
匹配：2 个；剩下：2 个

subgroup 跟 split 都接收一个类型或者判断函数作为参数。判断函数版本特别灵活：

matched, rest = eg.split(lambda e: '坏' in str(e))

这就把「错误消息里包含『坏』字」的全挑出来了。各位写复杂的中间件、调度器代码时，这两个方法非常有用。

别犯这些反模式

各位见过的「异常处理写糟」的代码，几乎都集中在下面这几种反模式。我挨个说，每个都给出「错」「对」对照。

反模式一：吞异常

# 错
try:
    do_something()
except Exception:
    pass

这叫「吞异常」（exception swallowing）。出错了你既不打日志、也不重抛、也不返回特殊值——出问题永远查不到根因。

# 对
import logging

try:
    do_something()
except Exception:
    logging.exception('do_something 失败')
    raise

至少要打日志。如果决定不重抛，必须有明确的业务理由——而且强烈建议加注释说明「为啥不重抛」。

反模式二：抓得太宽

# 错
try:
    age = int(input('年龄：'))
    save_to_db(age)
except Exception:
    print('出错了')

这一坨 try 里有两件事：转换、入库。哪一步错都被一锅端，错误信息丢了。

# 对
try:
    age = int(input('年龄：'))
except ValueError:
    print('请输入合法数字')
    return

try:
    save_to_db(age)
except OSError as e:
    print(f'数据库写入失败：{e}')
    return

每个 try 块只包一件事，捕获它特有的异常类型。这就是异常处理的「最小作用域」原则。

反模式三：用异常做流程控制

# 错——查字典里有没有键
try:
    val = d['key']
    use(val)
except KeyError:
    use_default()

不是说不行，而是「用 if / else 能写」的逻辑就别用异常。异常的开销比普通分支大，而且让代码意图变得隐晦。

# 对
val = d.get('key')
if val is not None:
    use(val)
else:
    use_default()

那什么时候用异常合适？「正常情况下不该出错」——比如读文件、网络请求、用户输入校验。这些场景本质上是「错误处理」，用异常自然。

反模式四：忘记调用方需要原始信息

# 错
try:
    do_thing()
except SomeError as e:
    raise MyError('操作失败')

这把原始异常丢光了。调用方拿到 MyError，traceback 里没有 SomeError 的信息——根因丢失。

# 对
try:
    do_thing()
except SomeError as e:
    raise MyError('操作失败') from e

记得 from e。这是举手之劳，但能在生产事故里救你的命。

反模式五：用 `except` 替代类型检查

# 错
try:
    n = int(x)
except (TypeError, ValueError):
    n = 0

如果 x 的类型本来就该校验，直接校验比靠异常兜底更清晰。当然，对外部输入做兜底是合理的——内部逻辑不该这么写。

assert——调试期的轻量级断言

异常处理之外，Python 还有一个表亲叫 assert。它的作用是：在代码里插入「我假定 XX 一定成立」的检查，不成立就抛 AssertionError。

def calculate_average(nums):
    assert len(nums) > 0, '空列表没法算平均值'
    return sum(nums) / len(nums)


print(calculate_average([1, 2, 3]))

输出：

2.0

assert 的语法是 assert 表达式, 错误消息。表达式为假就抛 AssertionError。

但是！assert 有个重要的坑：用 python -O（优化模式）跑代码时，所有的 assert 语句都会被丢弃。所以绝对不能用 assert 做生产环境的输入校验。它只该用在「开发调试」「测试断言」「内部不变式（invariant）保护」这些场景。

错误示范：

def withdraw(account, amount):
    assert amount > 0, '取款金额必须为正数'   # 错——优化模式下检查就没了
    account.balance -= amount

正确做法：

def withdraw(account, amount):
    if amount <= 0:
        raise ValueError('取款金额必须为正数')
    account.balance -= amount

各位记住一个简单原则：assert 是给程序员看的，raise 是给程序看的。

traceback 模块——把错误打印得更友好

异常被接住之后，有时候各位想自己控制「错误怎么打印」。比如写日志、写 Web 后端的错误页面。Python 标准库的 traceback 模块就是干这个的。

import traceback


def do_work():
    return 1 / 0


try:
    do_work()
except ZeroDivisionError:
    # 把完整的 traceback 转成字符串
    s = traceback.format_exc()
    print('--- 错误日志 ---')
    print(s)
    print('--- 结束 ---')

输出：

--- 错误日志 ---
Traceback (most recent call last):
  File "...", line 8, in <module>
    do_work()
  File "...", line 5, in do_work
    return 1 / 0
           ~~^~~
ZeroDivisionError: division by zero

--- 结束 ---

traceback.format_exc() 把当前正在处理的异常的完整 traceback 转成字符串。这个字符串你想存日志、想发邮件、想入库，都可以。

类似的还有：

traceback.print_exc()：直接打印到 stderr
traceback.format_exception(exc)：传入异常对象，转 list of str
traceback.print_exception(exc)：传入异常对象，打印到 stderr

写自己的中间件、写日志框架时，这些函数特别好用。

logging.exception——日志推荐写法

各位生产代码里基本都会用 logging 模块。它对异常有专门的支持：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


def risky():
    return 1 / 0


try:
    risky()
except Exception:
    logger.exception('调用 risky 失败')

输出（节选）：

ERROR:__main__:调用 risky 失败
Traceback (most recent call last):
  File "...", line 11, in <module>
    risky()
  File "...", line 7, in risky
    return 1 / 0
           ~~^~~
ZeroDivisionError: division by zero

logger.exception(msg) 等价于 logger.error(msg, exc_info=True)。它会自动把当前异常的 traceback 附加在日志里。

各位写后端服务记住这一条：接异常的地方，几乎总是要 logger.exception 一下，否则线上排查问题会让你哭出来。

warnings——比异常温柔的提醒

异常是「炸了」，但有时候你想表达的是「能跑，但不推荐」。比如某个老 API 准备废弃，或者某个参数组合存在性能问题。这时候用 Python 的 warnings 模块。

import warnings


def old_api(x):
    warnings.warn('old_api 已废弃，请改用 new_api', DeprecationWarning)
    return x * 2


print(old_api(3))

输出（stderr 部分）：

warning: DeprecationWarning: old_api 已废弃，请改用 new_api
6

warnings.warn(消息, 类别) 是「温柔的告知」——程序照常往下跑，但调用方能在 stderr 看到提示。

warnings 跟异常的关键差别：warnings 默认不会让程序中断。但是各位可以通过 warnings.filterwarnings('error') 把它升级成异常，方便测试时强制清理废弃用法。

写库给别人用的童鞋，这个东西一定要会，比直接 raise 友好得多。

try/except 在表达式里——不能写

各位可能用过其他语言的 try 表达式，比如 Rust 的 ?、Kotlin 的 runCatching。Python 不提供这种语法。在 Python 里 try/except 只能是语句，不能写成表达式：

# 错——语法不允许
result = try:
    int(x)
except ValueError:
    0

要写一行版的「转换失败就给默认值」，标准做法是封装一个小工具函数：

def safe_int(x, default=0):
    try:
        return int(x)
    except (TypeError, ValueError):
        return default


print(safe_int('42'))
print(safe_int('abc'))
print(safe_int(None, default=-1))

输出：

42
0
-1

「Pythonic 的写法是封装一个小函数」，各位记住这点。

EAFP vs LBYL——Python 的哲学

最后说一下两种风格的对比，理解这个对各位组织代码很有帮助。

LBYL（Look Before You Leap，跳之前先看看）：先用 if 判断条件成立，再做操作
EAFP（Easier to Ask Forgiveness than Permission，先做了再道歉）：直接做操作，出错了用 try/except 兜底

举个例子，「打开文件读取内容」：

# LBYL
import os

if os.path.exists('config.json'):
    with open('config.json', 'r') as f:
        data = f.read()
else:
    data = ''

# EAFP
try:
    with open('config.json', 'r') as f:
        data = f.read()
except FileNotFoundError:
    data = ''

很多其他语言（如 Java）偏向 LBYL，但 Python 文化偏向 EAFP。原因有两个：

LBYL 在并发场景下有「检查后失效」的风险（比如 os.path.exists 通过了，但下一秒文件被别人删了，open 还是会炸）
EAFP 写出来更接近「自然语言」——「我直接干了，干不了再说」

当然不是所有场景都适合 EAFP。比如查字典时用 dict.get(key, default) 比 try / except KeyError 更清晰。各位的判断标准是：

正常情况下大概率成功，偶尔失败 → 用 EAFP（异常）
正常情况下经常需要分支 → 用 LBYL（if/else）

最后碎碎念几句

把今天的内容捋一遍：

try / except 是 Python 处理错误的核心结构，记住「子在前，父在后」
多异常用 except (A, B) 一锅端；用 as e 拿到异常对象
异常有家族层级，捕父类就等于捕所有子类；兜底用 Exception，别用裸 except:
else 是「没出错才走」，finally 是「无论如何都走」
raise 主动抛异常，raise ... from e 显式异常链，调试时能找到根因
自定义异常类 让错误也变成代码结构的一部分，业务复杂时是必备
ExceptionGroup + except*（Python 3.11+）解决「一次报告多个错误」的痛点
add_note（Python 3.11+）给异常加调试上下文，比重新抛更优雅

异常处理写得好不好，是新手和老手最大的分水岭之一。新手要么完全不写——程序一炸就完蛋；要么乱写——except Exception: pass 把所有错误都吞了，出问题神仙都救不回来。老手会精确捕捉、合理传递、必要时包装、绝不偷偷吞。

下一篇我们继续往前走，讲讲生成器和迭代器，让各位的代码再上一个台阶。各位加油！

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程序为什么会「炸」

最朴素的 try / except

一次捕获多种异常

拿到异常对象——`as e`

万能兜底——`except Exception`

异常的家族——继承层级

else——没出错的时候才走

finally——不管啥情况都得跑

主动抛异常——`raise`

异常链——`raise ... from e`

自定义异常类

内置异常速查表

一次想报告多个错误？——异常组（Python 3.11+）

用 `except*` 拆解异常组

add_note——给异常加备注（Python 3.11+）

小实战：safe_divide 与批量除法

嵌套的异常组——递归结构

`eg.subgroup` 与 `eg.split`——手动玩异常组

别犯这些反模式

反模式一：吞异常

反模式二：抓得太宽

反模式三：用异常做流程控制

反模式四：忘记调用方需要原始信息

反模式五：用 `except` 替代类型检查

assert——调试期的轻量级断言

traceback 模块——把错误打印得更友好

logging.exception——日志推荐写法

warnings——比异常温柔的提醒

try/except 在表达式里——不能写

EAFP vs LBYL——Python 的哲学

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最朴素的 try / except

一次捕获多种异常

拿到异常对象——as e

万能兜底——except Exception

异常的家族——继承层级

else——没出错的时候才走

finally——不管啥情况都得跑

主动抛异常——raise

异常链——raise ... from e

自定义异常类

内置异常速查表

一次想报告多个错误？——异常组（Python 3.11+）

用 except* 拆解异常组

add_note——给异常加备注（Python 3.11+）

小实战：safe_divide 与批量除法

嵌套的异常组——递归结构

eg.subgroup 与 eg.split——手动玩异常组

别犯这些反模式

反模式一：吞异常

反模式二：抓得太宽

反模式三：用异常做流程控制

反模式四：忘记调用方需要原始信息

反模式五：用 except 替代类型检查

assert——调试期的轻量级断言

traceback 模块——把错误打印得更友好

logging.exception——日志推荐写法

warnings——比异常温柔的提醒

try/except 在表达式里——不能写

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万能兜底——`except Exception`

主动抛异常——`raise`

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`eg.subgroup` 与 `eg.split`——手动玩异常组

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