优雅避坑:Python 异常处理的 7 个最佳实践

在 Python 开发中，异常处理不仅仅是加一个 try...except 那么简单。一份优雅的异常处理逻辑，不仅能让你的程序在面对错误时保持健壮，更能让后续的调试过程事半功倍。

很多开发者在处理异常时，往往容易陷入“过度捕获”或“静默忽略”的误区。今天，我们就来聊聊在掘金社区备受推崇的 7 个 Python 异常处理最佳实践。

1. 拒绝宽泛的 Exception，精准打击

这是最常见也是最危险的错误。使用 except Exception: 会捕获包括 KeyboardInterrupt 在内的几乎所有错误，导致你无法正常停止程序，甚至掩盖了真正的逻辑 Bug。

❌ 反例：

try:
    user = get_user_from_db(user_id)
except Exception:  # 捕获了一切，你根本不知道发生了什么
    pass 

✅ 正解： 只捕获你预期的、能够处理的异常。

try:
    user = get_user_from_db(user_id)
except UserNotFoundError:
    logger.error(f"User {user_id} not found")

2. 保持 try 块的“颗粒度”最小化

try 块中的代码行数越多，发生意外捕获的风险就越大。你应该只把可能抛出异常的那行代码放进 try 块。

✅ 建议： 将不相关的逻辑移出 try 块，确保异常定位的精准度。

3. 善用 else 子句分离逻辑

在 Python 中，try...except 其实还有一个好搭档：else。else 块中的代码只有在 try 块没有抛出异常时才会执行。这能有效区分“受监控的代码”和“正常执行的代码”。

try:
    data = fetch_api_data()
except APIError as e:
    handle_error(e)
else:
    # 只有获取数据成功后才处理数据
    process_data(data)

4. 显式链式调用：不要丢失原始现场

当你捕获一个异常并决定抛出一个新的自定义异常时，务必使用 from e，这样在查看堆栈信息时，可以看到完整的因果关系（Exception Chaining）。

try:
    do_something()
except OriginalError as e:
    raise MyCustomError("Something went wrong") from e

5. 记录日志，而不是简单的 print

在生产环境中，print 是没有意义的。使用 Python 内置的 logging 模块，特别是 logging.exception()，它会自动帮你记录完整的错误堆栈信息。

import logging

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("数学逻辑错误") # 这会记录 Traceback

6. 永远不要在 except 块中“吃掉”异常

如果你捕获了异常却不做任何处理（仅仅是 pass），这被称为“静默忽略”。除非你有极强的理由，否则至少应该记录一行日志。否则，当线上出问题时，你将无迹可寻。

7. 上下文管理器：让 with 替你善后

对于文件关闭、数据库连接释放等操作，不要在 finally 中手动处理。使用 with 语句（上下文管理器），它会在代码执行完毕（无论是否发生异常）后自动帮你处理清理工作，既优雅又安全。

结语

优雅的异常处理是一种“防御性编程”的艺术。通过遵循这 7 个实践，你的 Python 代码将变得更加透明、易于维护。