Python 在重新尝试代码时，异常处理非常好

我有一些测试用例。测试用例依赖于需要时间计算的数据。为了加快测试速度，我缓存了数据，这样就不必重新计算

我现在有了查看缓存数据的

foo（）

。我不能提前知道它将看到什么，因为这在很大程度上取决于测试用例

如果一个测试用例由于找不到正确的缓存数据而失败，我不希望它失败——我希望它计算数据，然后再试一次。我也不知道它会引发什么异常，特别是导致数据丢失的原因

我现在的代码如下所示：

if cacheExists:
    loadCache()
    dataComputed = False
else:
    calculateData()
    dataComputed = True

try:
    foo()
except:
    if not dataComputed:
        calculateData() 
        dataComputed = True
        try:
            foo()
        except:
            #error handling code
    else:
        #the same error handling code

---

重新构造此代码的最佳方法是什么？

在进行调用之前，是否有方法告诉您是否要执行foobetter（）？如果您遇到异常，应该是因为发生了意外（异常！）。不要将异常用于流控制。

使用一揽子异常通常不是一个好主意。你认为那里会出现什么样的例外情况？这是一个键错误，属性错误，类型错误

一旦确定了要查找的错误类型，您可以使用类似于

hasattr（）

或

中的
操作符或许多其他东西来测试您的情况，然后再处理异常

这样，您就可以清理逻辑流，并将异常处理保存到真正发生故障的地方
 > P>我不同意现有答案中的关键建议，基本上归结为处理Python中的异常，如C++或java，这不是Python中的首选样式，通常有一个好的老想法：“最好是请求原谅而不是许可”。（尝试一个操作并处理异常（如果有），而不是通过彻底的初步检查来模糊代码的主要流程并导致开销）。我同意Gabriel的观点，即除了
之外，一个简单的
几乎从来都不是一个好主意（除非它所做的只是某种形式的日志记录，然后是一个
提升
，让异常传播）。因此，假设您有一个包含所有异常类型的元组，并且您希望以相同的方式处理这些异常类型，例如：

expected_exceptions = KeyError, AttributeError, TypeError

并始终使用
除预期的例外情况外：
而不是裸
除：

因此，有了这些，一个稍微不那么重复的方法就是：

try:
    foo1()
except expected_exceptions:
    try:
        if condition:
            foobetter()
        else:
            raise
    except expected_exceptions:
        handleError()

另一种方法是使用辅助函数包装try/except逻辑：

def may_raise(expected_exceptions, somefunction, *a, **k):
  try:
    return False, somefunction(*a, **k)
  except expected_exceptions:
    return True, None

这样的助手通常在几种不同的情况下都很有用，因此在项目的“实用程序”模块中有这样的东西是很常见的。现在，对于您的情况（没有参数，没有结果），您可以使用：

failed, _ = may_raise(expected_exceptions, foo1)
if failed and condition:
  failed, _ = may_raise(expected_exceptions, foobetter)
if failed:
  handleError()

我认为它更线性，因此更简单。这种通用方法的唯一问题是，像
may_raise
这样的辅助函数不会强迫您以某种方式处理异常，因此您可能会忘记这样做（就像使用返回码而不是异常来指示错误一样，这些返回值很容易被错误地忽略）；因此，请谨慎使用…！-）
有时没有很好的方法来表示流，这很复杂。但是这里有一种方法可以只在一个位置调用foo（），并且只在一个位置进行错误处理：

if cacheExists:
    loadCache()
    dataComputed = False
else:
    calculateData()
    dataComputed = True

while True:
    try:
        foo()
        break
    except:
        if not dataComputed:
            calculateData()
            dataComputed = True
            continue 
        else:
            #the error handling code
            break

你可能不喜欢这个循环，YMMV

或：

我喜欢Alex Martelli提出的替代方法

你认为使用函数列表作为may_raise的参数怎么样？这些函数将一直执行到一个函数成功为止

这是密码

def foo(x):
    raise Exception("Arrrgh!")
    return 0

def foobetter(x):
    print "Hello", x
    return 1

def try_many(functions, expected_exceptions, *a, **k):
    ret = None
    for f in functions:
        try:
            ret = f(*a, **k)
        except expected_exceptions, e:
            print e
        else:
            break
    return ret

print try_many((foo, foobetter), Exception, "World")
def foo（x）：
引发异常（“arrgh！”）
返回0
def（x）：
打印“你好”，x
返回1
def try_MUN（函数、预期的_异常、*a、**k）：
ret=无
对于函数中的f：
尝试：
ret=f（*a，**k）
除预期的例外情况外，e：
打印e
其他：
打破
回程网
打印try\u many（（foo，foobetter），例外，“World”）
结果是

Arrrgh!
Hello World
1
啊！
你好，世界
1.
为什么你要在第一个例外中检查一个条件？从下一次尝试开始/然后在第二个例外中，打破它以处理错误（）？哦，嗯…我明白你的意思。我会尝试它不，因为如果条件为假，我将毫无例外地处理（因为它将被捕获）这根本不是Python中异常的工作方式。语言运行库本身为非异常事件抛出异常。我喜欢这个想法。我可能会同意这样的想法。呵呵，这基本上是使用循环来创建延续/转到。有趣的想法
Arrrgh!
Hello World
1