Question

在python中，except Exception as ex或except BaseException as ex是否与except:相同，但是你得到了对异常的引用？

根据我的理解BaseException是更新的默认全能。

除此之外，为什么你只想要一个except:条款？

Answer 1

除了Pokémon exception handling^* being a bad idea之外，还有一些差异。

except Exception:和except BaseException:都不会捕获旧式类异常（仅限Python 2）：

>>> class Foo(): pass
... 
>>> try:
...     raise Foo()
... except Exception:
...     print 'Caught'
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
__main__.Foo: <__main__.Foo instance at 0x10ef566c8>
>>> try:
...     raise Foo()
... except BaseException:
...     print 'Caught'
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
__main__.Foo: <__main__.Foo instance at 0x10ef56680>
>>> try:
...     raise Foo()
... except:
...     print 'Caught'
... 
Caught

因为旧式对象不是来自BaseException或Exception。在任何情况下，这都是永远不会使用不是Exception派生的自定义异常的理由。

接下来，有三个例外来自BaseException，但不来自Exception;在大多数情况下，你不想抓住那些。 SystemExit，KeyboardInterrupt和GeneratorExit不是您在异常处理的正常过程中想要捕获的异常。如果您使用except BaseException:，则会抓住这些内容，except Exception不会。

^* 神奇宝贝异常处理，因为你必须全部抓住。

Answer 2

如果你真的不在乎失败的原因或信息是什么，你可以使用裸except:。有时，如果您尝试访问某些可能存在或可能不存在或正在工作的功能，这将非常有用，如果它失败，您计划优雅地降级到某些其他代码路径。在这种情况下，错误类型或字符串不会影响您将要执行的操作。

Answer 3

三者之间的区别是：

裸except抓住了所有内容，包括系统退出的内容，例如KeyboardInterrupt;
except Exception[ as ex]将捕获Exception的任何子类，它应该是您的所有用户定义的异常，而内置的所有非系统退出;和
except BaseException[ as ex]将像裸except一样，完全捕捉所有内容。

一般情况下，我建议使用2.（理想情况下，在您捕获特定/“预期”错误之后作为后备），因为这允许那些系统退出异常渗透到顶层。正如您所说，2.和3的as ex部分允许您在处理错误时检查错误。

有一篇关于“除了”here的邪恶的有用文章。

Answer 4

事实并非如此，没有。

如果您查看有关内置异常的Python文档（特别是this bit），您会看到哪些异常从哪里继承。如果您使用原始的除了：，它将捕获每个引发的异常，甚至包括您几乎肯定不想捕获的KeyboardInterrupt;如果您使用捕获BaseException，除了BaseException为exp：，因为所有异常都从它继承。

如果你想要捕获所有程序运行时异常，那么使用除Exception为exp：是正确的，因为它不会捕获你想要结束的异常类型程序（如KeyboardInterrupt）。

现在，人们会告诉你以这种方式捕捉所有异常是一个坏主意，而且通常他们是对的;但是，如果您有一个处理大批数据的程序，您可能理所当然地希望它在异常情况下不会退出。只要你正确处理异常（即记录它并确保用户看到异常发生），但从不只是传递;如果你的程序产生了你不知道的错误，它确实会做出奇怪的事情！

Answer 5

除此之外，为什么你只想要一个except:条款？

简短回答：你不希望这样。

更长的答案：使用裸except:会消除区分异常的能力，甚至可以更轻松地处理异常对象。因此，您通常始终使用except ExceptionType as e:形式。

在python中为什么要使用除了：

5 个答案: