Python是一种解释型语言，在开发中，没有了编译这个环节。大部分脚本语言都是解释型语言。
没有了编译这个环节，在开发过程中，就无法知道自己所写代码的语法正确性，只有实际执行代码才知道语法是否正确。这样是不便于高效查错的。
所以，才有开源项目pyflakes的出现，它专门用于python程序的早期查错。
它使用起来非常简单，首先用pip安装（pip install --upgrade pyflakes），然后用这个命令（pyflakes xxx.py）就能检查xxx.py文件中的错误。
下面是几个例子：
例1：
python代码(xxx.py文件中)
import os
for i in range(10)
print(i)
执行pyflakes xxx.py输出的结果
main1.py:3:19: invalid syntax
for i in range(10)
^
分析：
根据提示，在代码的第三行，语法错误
经检查，是for中少写了一个冒号
例2：
python代码(xxx.py文件中)
import os
import time
import sys,os
for i in range(10):
print(i)
执行pyflakes xxx.py输出的结果
main2.py:2: 'time' imported but unused
main2.py:3: redefinition of unused 'os' from line 1
main2.py:3: 'os' imported but unused
main2.py:3: 'sys' imported but unused
分析：
代码第2行中，导入的time模块并未使用
代码第3行中的os多次导入（跟第1行重复）
例3：
python代码
for i in range(10):
print(x)
执行pyflakes xxx.py输出的结果
main3.py:2: undefined name 'x'
分析
代码第2行，x并未定义
这属于比较严重的错误，有时候可以发现变量名被敲错
总结
本例中的错误，在实际代码运行时，若走不到这个逻辑，运行也不会报错。这留下了很严重的BUG，难以察觉。但用pyflakes，就能很快发现这些问题。
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1、语法错误，2、运行错误，3、逻辑错误。三类错误详细的内容介绍：
1、语法错误：只要是在编码阶段出现的错误都被称之为语法错误，例如关键字错误、变量赋值的符号写错或者是没有赋值、少些逗号或者引号之类的都会引起语法错误。而语法错误会在python编辑器内通过红色波浪线标注在代码下，根据提示进行修改即可。而在程序运行中也有可能会出现语法错误，不过这种情况下一般是出现了死循环才会有语法错误。
2、运行错误：行错误是指python代码编译通过，在运行代码时发生的错误。python程序运行之中出现的错误就会导致整个程序都停止运行，像是条件判断中符号左右两边数据类型不同、方法调用时的数据类型不同、打开的文件不存在以及索引越界和用0作为除数等等都是运行错误。而运行错误的特点就是无法被解析器找到，只有在运行时经过动态赋值才会出现。
3、逻辑错误：程序运行结果和预期结果不一样，说明程序中存在逻辑错误，如运算符使用不正确，语句顺序不对，循环语句的起始值、终值或步长设置不对等。逻辑错误通常不会产生错误提示，只能根据运行结果知道程序中出现了错误。因此，这种错误较难被排除，需要编程人员仔细阅读代码，使用调试和排错技巧，在可疑代码处插入断点并逐句跟踪，检查相关变量的值等方法，分析错误位置和原因。
Python的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的。
一、python的错误处理：
在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错以及出错的原因。
在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件的描述符（就是一个整数），出错时返回-1用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须大量的代码来判断是否出错：def foo():
r = somefunction() if r == (-1): return (-1) return rdef bar():
r = foo() if r == (-1): print("Error") else: pass一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）
所以，高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，python也不例外。try
让我们用一个例子来看看try的机制try: print("try....")
r = 10 / 0 print("result", r)except ZeroDivisionError as e: print("except:", e)finally: print("finally...")print("END....")
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行
而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块
执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
上面的代码在计算10 / 0时 会产生一个除法运算错误：try....except: division by zerofinally...
END....>>>从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print("result:", r)不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError因此被执行。
最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。
如果把除数0 变成2，则执行结果如下try....
result 5.0finally...
END....>>>由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有则一定会被执行，当然finally也可以没有
你还可以猜测，错误应该有很多种类，日过发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。
没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：try: print("try.....")
r = 10 / int("a") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)finally: print("finally...")print("END...")
int()函数可能会抛出ValueError,所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError
此外，如果没有错误发生，可以再except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句。try: print("try...")
r = 10 / int("2") print("result:", r)except ValueError as e: print("ValueError:", e)except ZeroDivisionError as e: print("ZeroDivisionError:", e)else: print("No error!")finally: print("finally...")print("END")
python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException,
所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。
比如：try:
foo()except ValueError as e: print("ValueError")except UnicodeError as e: print("UnicodeError")
第二个except永远也捕获不到UnicodeError, 因为UnicodeError是ValueError的子类
如果有，也是被第一个except给捕获了。
python所有的错误都是BaseException类派生的。
所有常见的错误类型和继承关系看这里：
https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy使用try...exccept捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main（）调用foo（）
foo（）调用bar（），结果bar（）出错了，这时，只要main（）捕获到了，就可以处理：def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e: print("Error:", e) finally: print("finally...")
也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获异常，只要在合适的层次去捕获就可以了。
这样一来，就大大减少了写 try...except...finally的麻烦。
二、调用堆栈
如果错误没有被捕获，他就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。def foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main():
bar("0")
main()
执行结果为：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 10, in <module>
main()
File "C:/Python36/test.py", line 8, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 5, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
出错并不可怕，可怕的时不知道哪里出错了。解读错误信息时定位错误的关键。
我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
错误第一行：
Traceback (most recent call last):
这告诉我们的是错误的跟踪信息。
File "C:/Python36/test.py", line 10, in <module >main()
说明调用main（）出错了，在代码文件test.py中第10行，但是原因是第8行：
File"C:/Python36/test.py", line8, in main
bar("0")
调用bar("0")出错了，在代码文件test.py中第8行，但原因是第5行：
File"C:/Python36/test.py", line5, in barreturn foo(s) * 2调用return foo(s) * 2时出错了，在test.py中第5行，但原因是第2行
File "C:/Python36/test.py", line 2, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
这时我们找到了源头，原来在第2行调用return 10 / int(s)出错了，错误为ZeroDivisionError
三、记录错误
如果不捕获错误，自然可以让python解释器来打印出错误堆栈，但是程序也被结束了。
既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。
python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：import loggingdef foo(s): return 10 / int(s)def bar(s): return foo(s) * 2def main(): try:
bar("0") except Exception as e:
logging.exception(e)
main()print("END")
输出结果为：
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 12, in main
bar("0")
File "C:/Python36/test.py", line 8, in bar return foo(s) * 2
File "C:/Python36/test.py", line 5, in foo return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END
同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出。
通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。
四、抛出错误
因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。
因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。
python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。
如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后用raise语句抛出一个错误的实例：class FooError(ValueError): passdef 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 "C:/Python36/test.py", line 10, in <module>
foo("0")
File "C:/Python36/test.py", line 7, in foo raise FooError("invalid value: %s" % s)
FooError: invalid value: 0
只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。
如果可以选择python已有的内置错误类型（比如ValueError, TypeError）,尽量使用python内置的错误类型。
最后，我们来看另一种错误处理方式：def foo(s):
n = int(s) if n == 0: raise ValueError("invalid value: %s" % s) return 10 / ndef bar(): try:
foo("0") except ValueError as e: print("ValieError") raisebar()
在bar（）函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个ValueError之后
又通过raise语句抛出去了。这不是有病吗
其实，这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。
捕获错误目的只是记录一下，便于或许追踪。
但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。
好比一个员工处理不了一个问题时，就把问题一直往上抛，最终会抛给CEO去解决。
注意：raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。
此外，在except中raise一个Error，还可以改写错误类型try: 10 / 0except ZeroDivisionError: raise ValueError("do not input zero!")
输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python36/test.py", line 4, in <module> raise ValueError("do not input zero!")
ValueError: do not input zero!>>>只要是合理的转换逻辑就可以，但是，绝不应该把一个IOError转成毫不相干的valueError.
总结：
python内置的 try...except...finally 用来处理错误十分方便。
出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是关键的。
程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。
但是应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。
