Python 即使最后一个命令（但不是第一个命令）引发异常，Try块也会给出输出

我使用try/except逐行读取文件时捕捉问题。try块包含一系列操作，最后一个操作通常是异常的原因。令人惊讶的是，我注意到所有以前的操作都是在try块中执行的，即使在引发异常时也是如此。当试图将我创建的字典转换为数据帧时，这是一个问题，因为列表的长度不相等

此代码会产生以下问题：

d = {'dates':[],'states':[], 'longitude':[], 'latitude':[], 'tweet_ids':[], 'user_ids':[], 'source':[]}
for file in f:
    print("Processing file "+file)
    t1 = file.split('/')[-1].split("_")
    date = t1[0]
    state_code = t1[1]
    state = list(states_ref.loc[states_ref.code==state_code]['abbr'])[0]

    collection = JsonCollection(file)
    counter = 0
    for tweet in collection.get_iterator():
        counter += 1
        try:

            d['dates'].append(date)
            d['states'].append(state)
            t2 = tweet_parser.get_entity_field('geo', tweet)
            if t2 == None:
                d['longitude'].append(t2)
                d['latitude'].append(t2)
            else:
                d['longitude'].append(t2['coordinates'][1])
                d['latitude'].append(t2['coordinates'][0])


#note: the 3 lines bellow are the ones that can raise an exception 
            temp = tweet_parser.get_entity_field('source', tweet)
            t5 =  re.findall(r'>(.*?)<', temp)[0]
            d['source'].append(t5)

        except:
            c += 1
            print("Tweet {} in file {} had a problem and got skipped".format(counter, file))
            print("This is a total  of {} tweets I am missing from the {} archive I process.".format(c, sys.argv[1]))
            next

tab = pd.DataFrame.from_dict(d)

我已经通过移动易于在顶部给出错误的操作修复了这个问题，但是我想更好地理解为什么try/except的行为是这样的。有什么想法吗

此代码适用于：

d = {'dates':[],'states':[], 'longitude':[], 'latitude':[], 'tweet_ids':[], 'user_ids':[], 'source':[]}
for file in f:
    print("Processing file "+file)
    t1 = file.split('/')[-1].split("_")
    date = t1[0]
    state_code = t1[1]
    state = list(states_ref.loc[states_ref.code==state_code]['abbr'])[0]

    collection = JsonCollection(file)
    counter = 0
    for tweet in collection.get_iterator():
        counter += 1
        try:
            #note: the 3 lines bellow are the ones that can raise an exception 
temp = tweet_parser.get_entity_field('source', tweet)
            t5 =  re.findall(r'>(.*?)<', temp)[0]
            d['source'].append(t5)

            d['dates'].append(date)
            d['states'].append(state)
            t2 = tweet_parser.get_entity_field('geo', tweet)
            if t2 == None:
                d['longitude'].append(t2)
                d['latitude'].append(t2)
            else:
                d['longitude'].append(t2['coordinates'][1])
                d['latitude'].append(t2['coordinates'][0])
        except:
            c += 1
            print("Tweet {} in file {} had a problem and got skipped".format(counter, file))
            print("This is a total  of {} tweets I am missing from the {} archive I process.".format(c, sys.argv[1]))
            next

tab = pd.DataFrame.from_dict(d)

---

在附加到目标对象之前，始终可以使用时态对象来保存函数的输出。这样，如果出现故障，它将在将数据放入目标对象之前引发异常

try:
    #Put all data into a temporal Dictionary
    #Can raise an exception here
    temp = tweet_parser.get_entity_field('source', tweet)
    t2 = tweet_parser.get_entity_field('geo', tweet)
    tempDictionary = {
        "source"    : re.findall(r'>(.*?)<', temp)[0],
        "latitude"  : None if (t2 is None) else t2['coordinates'][1],
        "longitude" : None if (t2 is None) else t2['coordinates'][0]
    }
    #Append data from temporal Dictionary
    d['source'].append(tempDictionary['source'])
    d['latitude'].append(tempDictionary['latitude'])
    d['longitude'].append(tempDictionary['longitude'])
    d['dates'].append(date)
    d['states'].append(state)
except:
    c += 1
    print("Tweet {} in file {} had a problem and got skipped".format(counter, file))
    print("This is a total  of {} tweets I am missing from the {} archive I process.".format(c, sys.argv[1]))

---

您是说，如果抛出异常，您希望以前运行的语句的效果会反转吗？try/except块与数据库事务不同。如果一个操作成功了，它就成功了——没有回滚。啊！谢谢那么，在尝试任何一个步骤时，引发异常的最佳方法是什么？每个模块都有一个单独的try/except块？有什么更优雅的方法可以做到这一点吗？@Rodonikiatanasiadou-Only将抛出的代码理想情况下应该在块中，并且，您确实应该指定要捕获的确切异常。盲目捕捉所有异常几乎总是一个非常糟糕的主意。谢谢@Carcigenicate。我这样做的原因是，我的文件中的某些行的行为出人意料，而且我有大量的数据，所以我不介意扔掉一把，尽管没有对错误进行深入的故障排除，但我会密切关注数据量。