Python：我如何知道方法调用可能引发哪些异常

有没有办法知道（在编码时）在执行python代码时会出现哪些异常？

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由于我不知道可能抛出哪种异常类型（并且不要告诉我阅读文档。很多时候，异常可以从深层传播。很多时候，文档没有更新或正确），我90%的时间都会捕获基本异常类。有什么工具可以检查这个吗？（比如通过阅读python代码和libs）？

您应该只捕获要处理的异常

通过具体类型捕捉所有异常是毫无意义的。您应该捕获您可以并将要处理的特定异常。对于其他异常，您可以编写一个泛型catch来捕获“基本异常”，记录它（使用

str（）

函数）并终止您的程序（或者在紧急情况下执行其他适当的操作）

如果您真的要处理所有异常，并且确定它们都不是致命的（例如，如果您在某种沙盒环境中运行代码），那么捕获泛型BaseException的方法符合您的目标

您可能也感兴趣，而不是您正在使用的库的参考

如果库引用真的很差，并且在捕获系统异常时不会重新抛出自己的异常，唯一有用的方法是运行测试（可能将其添加到测试套件中，因为如果有未记录的内容，它可能会更改！）。删除对代码至关重要的文件，并检查引发的异常。提供太多数据并检查其产生的错误

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无论如何，您都必须运行测试，因为即使存在通过源代码获取异常的方法，它也不会让您知道应该如何处理这些异常。当您捕获

索引器时，可能应该显示错误消息“未找到文件needful.txt！”？只有测试才能判断。
通常，您只需要捕获大约几行代码的异常。您不希望将整个
main
函数放入
try except
子句中。对于每几行，您现在应该总是（或者能够轻松地检查）会引发什么样的异常

文档有详尽的描述。不要试图排除那些您不期望的异常，它们可能在调用代码中得到处理/期望

编辑：可能抛出的内容显然取决于您正在做什么！访问序列的随机元素：
索引器
，dict的随机元素：
键错误
，等等

只要试着在空闲状态下运行这几行代码，就会引起异常。当然，单元测试是一个更好的解决方案。
解决这个问题的正确工具是单元测试。如果实际代码引发了unittests没有引发的异常，那么需要更多的unittests

想想这个

def f(duck):
    try:
        duck.quack()
    except ??? could be anything

鸭子可以是任何物体

显然，如果duck没有江湖郎中，您可以有一个
AttributeError
，如果duck有江湖郎中但不能调用，您可以有一个
TypeError
。你不知道duck.quack（）

可能会引发什么，甚至可能是一个

DuckError

之类的问题

现在假设你有这样的代码

arr[i] = get_something_from_database()

except Exception as e
    #inspect e, decide what to do
    raise

如果它引发一个

索引器

，您不知道它是来自arr[i]还是来自数据库函数的深层。通常情况下，异常发生在何处并不重要，而是发生了一些错误，您希望发生的事情没有发生

一种简便的方法是捕获并可能像这样重新释放异常

arr[i] = get_something_from_database()

except Exception as e
    #inspect e, decide what to do
    raise

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我猜解决方案可能只是因为缺少静态类型规则而不精确

我不知道有什么工具可以检查异常，但是你可以找到自己的工具来满足你的需要（这是一个很好的机会来进行静态分析）

作为第一次尝试，您可以编写一个函数来构建AST，查找所有

Raise

节点，然后尝试找出引发异常的常见模式（例如，直接调用构造函数）

让

x

成为以下程序：

x = '''\
if f(x):
    raise IOError(errno.ENOENT, 'not found')
else:
    e = g(x)
    raise e
'''

使用

编译器

包构建AST：

tree = compiler.parse(x)

然后定义一个

Raise

visitor类：

class RaiseVisitor(object):
    def __init__(self):
        self.nodes = []
    def visitRaise(self, n):
        self.nodes.append(n)

然后走到AST收集

提升
节点：

v = RaiseVisitor()
compiler.walk(tree, v)

>>> print v.nodes
[
    Raise(
        CallFunc(
            Name('IOError'),
            [Getattr(Name('errno'), 'ENOENT'), Const('not found')],
            None, None),
        None, None),
    Raise(Name('e'), None, None),
]

您可以继续使用编译器符号表解析符号，分析数据依赖关系，等等。或者您可以推断，
CallFunc（Name（'IOError'），…）
“应该肯定意味着引发
IOError
”，这对于快速的实际结果来说是很好的：）
我在使用套接字时遇到了这个问题，我想找出我将遇到的所有错误条件（因此，我不想试图创建错误，也不想弄清楚socket是什么，我只是想要一个简明的列表）。最终，我将“/usr/lib64/python2.4/test/test_socket.py”改为“raise”：

这是一个相当简洁的错误列表。当然，这只适用于具体情况，取决于测试是否准确（通常是这样）。否则，您几乎需要捕获所有异常，记录它们，分析它们，并找出如何处理它们（使用单元测试并不困难）。
到目前为止，还没有人解释过，为什么不能有一个完整的、100%正确的异常列表，所以我认为这是值得评论的。原因之一是一级函数。假设你有这样一个函数：

def apl(f,arg):
   return f(arg)

现在
apl
可以引发
f
引发的任何异常。虽然核心库中没有很多这样的函数，但是任何使用列表理解和自定义过滤器、映射、减少等的功能都会受到影响

文件和源分析仪是此处唯一的“严重”信息来源。记住他们不能做的事情。
我发现有两种方法可以提供信息。第一个，在iPython中运行代码
try:
   so something
except Exception as err:
   print "Some message"
   print err.__class__
   print err
   exit(1)