python输入错误三次以上结束，python自己封装的库

异常处理是程序设计中必不可少的重要环节，因为程序运行无法保证总是不出现错误。在Python中，我们可以通过try-except语句来实现异常处理，而Python也自带了一些异常处理的库，比如logging和traceback。

logging是Python自带的一个日志库，它提供了一种简单而灵活的方式来在程序中记录各种类型的事件，包括错误。logging的目的是为应用程序提供有效的、通过配置可以轻松使用的日志记录。它旨在成为Python中的标准日志模块。Logging模块定义了许多日志级别，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。我们可以根据程序的运行情况，选择不同的日志级别来记录日志，以便于调试和排错。下面是使用logging模块输出日志的例子：

```python

import logging

# 配置logging

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)

def divide(x, y):

try:

result = x / y

except ZeroDivisionError as e:

logging.exception(f"Error occurred: {e}")

else:

return result

# 测试函数

print(divide(1, 0))

```

在上面的例子中，我们首先导入logging库并配置它，然后定义了一个divide函数，它用于计算两个数的商。在divide函数中，我们使用try-except语句来捕获可能出现的除以0的异常，并使用logging.exception方法将错误信息写入example.log文件中。最后，我们调用divide函数来测试它是否可以正常工作。

traceback是Python自带的另一个异常处理库，它可以帮助我们输出详细的错误信息，包括错误类型、出错的行数以及错误堆栈信息等。下面是使用traceback输出错误信息的例子：

```python

import traceback

def divide(x, y):

try:

result = x / y

except ZeroDivisionError as e:

traceback.print_exc()

else:

return result

# 测试函数

print(divide(1, 0))

```

在上面的例子中，我们定义了一个divide函数，它与上面的例子相同。不同的是，我们在except块中使用了traceback.print_exc()方法来输出堆栈信息。

另外，Python还支持自定义异常。我们可以通过继承内置的Exception类来创建自定义异常。下面是一个例子：

```python

class InputError(Exception):

"""Exception raised for errors in the input.

Attributes:

expression -- input expression in which the error occurred

message -- explanation of the error

"""

def __init__(self, expression, message):

self.expression = expression

self.message = message

```

在上面的例子中，我们定义了一个名为InputError的异常类，它继承自内置的Exception类。该类包含了两个属性expression和message，分别表示错误的输入和错误的信息。我们可以在程序中使用InputError类来捕获和抛出自定义异常。

总之，异常处理是程序设计中一个重要的环节，Python提供了丰富的异常处理库，包括logging和traceback等。正确地使用这些库可以帮助我们快速地定位和解决程序中的错误。另外，自定义异常也是Python异常处理的重要部分，它可以帮助我们更好地处理不同类型的错误。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/