异常处理机制：

    try……except……else……finally……          当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，             如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，             如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句。     如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。          当发生了不同类型的错误时，应该由不同的except语句块处理，可以用多个except来捕获不同类型的错误。     如果没有错误发生时，可以在except语句块后面加上一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句。     python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。          常见错误类型和继承关系：https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy          使用try……except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，这样，就不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了，大大减少了写try……except……finally的麻烦。     如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。          python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息。通过配置，logging可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。          抛出错误：raise。因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例，因此错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。     如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误实例。     只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型，如果可以选择python已有的内置的错误类型，尽量使用python内置的错误类型。          对于错误可以有两种处理方法：     1、捕获异常，进行处理。     2、将错误往上抛，让上层去处理。有时候捕获了错误，但不知如何处理该错误，此时，最好的方法就是继续往上抛，让顶层调用者去处理。         raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出，此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化为另一种类型。只要是合理的转换逻辑就可以了，但是，决不应该把一个IOError转换为毫不相干的ValueError。          调试：方法有             1、简单粗暴，用print()把可能有问题的变量打印出来看看。但是用print()最大的坏处就是将来还得删除它，否则运行结果中也会包含很多垃圾信息。             2、断言，assert()，凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言(assert)来代替。                 assert expression1, expression2                 当expression1为假时，这个程序退出，并输出一条错误信息expression2。若expression1为真，则继续执行后面的语句。                                  如果程序中到处充斥着assert，和print()相比好不到哪去，启动python解释器时可以用-O参数来关闭assert。关闭后，可以把所有的assert语句当成pass来看。                 如：python -O xxx.py                              3、logging：logging不会抛出错误，而且可以输出到文件。                 使用时，需要：                 import logging                 logging.basicConfig(level=logging.INFO)                                  然后在代码中使用logging.info("xxxxx")输出log信息。                 logging允许你指定记录信息的级别，有debug,info,warning,error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。                 同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，就可以放心的输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出那个级别的信息。                 logging的另一个好处就是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。                          4、pdb                 启动python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。                 以参数-m pdb启动，如：python -m pdb xxx.py                 启动后，输入命令                     l：查看代码，                     n:单步执行代码                     p 变量名：查看变量的值                     q:结束调试，退出程序                          5、pdb.set_trace():                 这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，但需要import pdb，然后在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点。                 运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行。                 这种方式比直接启动pdb单步调试效率要高。                          6、IDE                 如果要比较爽的设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE，目前比较好的python IDE有：                     visual studio code:需要安装python插件                     pycharm                     eclipse加上pydev插件也可以调试python程序                          小结：虽然调试方法众多，但是，最后会发现，logging才是终极武器。