Python中的异常处理，无需大量except语句

我正在运行一个附加数据帧的try循环。有时在df中附加一个元素会失败，我不介意，但我希望它被忽略，并继续在try循环中执行其他所有操作。我目前使用的

除了：pass

，但这意味着在try循环中无法完成其他所有操作

例如，如果它在

df['putiv'].loc[i]=put.implicated_volatility

处失败，那么该行下方的所有内容都将传递到我不希望的位置，我只希望忽略

putiv

，并继续前进

代码：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import wallstreet as ws 
from openpyxl import load_workbook 
import datetime

def day(string_date): 
    return(int(i[0][0]+i[0][1]))

def month(string_date): 
    return(int(i[0][3]+i[0][4]))

def year(string_date): 
    return(int(i[0][6]+i[0][7]+i[0][8]+i[0][9]))

c=ws.Call('AAPL', source='yahoo') 
lst=[(i,j) for i in c.expirations[: 1] for j in c.strikes[25: 30]] 
index=pd.MultiIndex.from_tuples(lst, names=['Expiry', 'Strike']) 


df=pd.DataFrame(index=index, columns=['expDate', 'strike', 'callBid', 'callAsk','callPrice', 'iv', 'delta', 'gamma', 'vega', 'theta', 'rho',\
                                      'putBid', 'putAsk', 'putExp', 'putStrike', 'putiv', 'putDelta', 'putGamma', 'putVega', 'putTheta', 'putRho'])  

for i in df.index: 
   # print('d: ', day(i), 'm: ', month(i), 'y: ', year(i)) 

    try: 
        call=ws.Call('AAPL', source='yahoo', d=day(i), m=month(i), y= year(i)) 
        call.set_strike(i[1])
        put=ws.Put('AAPL', source='yahoo', d=day(i), m=month(i), y= year(i))  
        put.set_strike(i[1]) 

        df['expDate'].loc[i]=call.expiration 
        df['strike'].loc[i]=call.strike 
        df['callBid'].loc[i]=call.bid 
        df['callAsk'].loc[i]=call.ask 
        df['iv'].loc[i]=call.implied_volatility()
        df['callPrice'].loc[i]=call.price 
        df['delta'].loc[i]=call.delta() 
        df['gamma'].loc[i]=call.gamma() 
        df['vega'].loc[i]=call.vega() 
        df['theta'].loc[i]=call.theta()
        df['rho'].loc[i]=call.rho()


        df['putExp'].loc[i]=put.expiration 
        df['putStrike'].loc[i]=put.strike 
        df['putBid'].loc[i]=put.bid 
        df['putAsk'].loc[i]=put.ask 
        df['putPrice'].loc[i]=put.price 
        df['putiv'].loc[i]=put.implied_volatility() 
        df['putDelta'].loc[i]=put.delta() 
        df['putGamma'].loc[i]=put.gamma() 
        df['putVega'].loc[i]=put.vega() 
        df['putTheta'].loc[i]=put.theta()
        df['putRho'].loc[i]=put.rho()

    except KeyboardInterrupt: break
    except: 
        print(i, 'error') 
        pass 

---

这里的一般技巧是翻译：

df['expDate'].loc[i] = call.expiration 

在包装try/except块的函数调用中：

def set_value(i, col, attr):
    try:
        val = getattr(call, attr)
        # tweak thanks to @cullzie (to ensure it's called if necessary)
        val = val() if callable(val) else val
        df[col].loc[i] = val
    except KeyboardInterrupt:
        raise
    except:
        pass

以便：

df['expDate'].loc[i] = call.expiration 
# becomes
set_value(i, 'expDate', 'expiration')

---

下面的代码应该做您想做的事情，并将说明被调用的put/call对象的属性或方法。目前默认返回值为“无”，但您可以随意处理

def get_value(obj, attr):
    result = None
    try:
        attribute = getattr(obj, attr) 
        result = attribute() if callable(attribute) else attribute 
    except Exception as e:
        print(str(e))

    return result

示例用法：

    df['iv'].loc[i] = get_value(call, 'implied_volatility')
    df['callPrice'].loc[i] = get_value(call, 'price') 

用于测试的Psuedo调用类I：

class Call(object):
    def __init__(self):
        self.price = 100

    def implied_volatility(self):
        return 0.001

---

你有没有试过用

try/except

来包装这一行（

df['putiv']=…

），我完全同意。@juanpa.arrivillaga是的@并且，如果你调用隐含波动率的getattr，你会得到如下结果：。我添加了一个涵盖所有情况的答案：@AndyHayden谢谢