`Python`的`异常`处理：`except*`语法在`异常`分组和`并行`处理中的`新`特性。

Python 异常处理的新纪元：except* 语法详解

各位同学，大家好。今天我们要深入探讨 Python 异常处理机制的一个重要新特性：except* 语法。这个语法在 Python 3.11 中引入，极大地扩展了我们处理异常组（Exception Groups）和并行处理异常的能力。在座的各位如果之前对异常处理仅仅停留在 try...except 的层面，那么今天的讲解将会为你打开一扇新的大门。

异常组（Exception Groups）的由来

在传统的 Python 异常处理中，我们通常一次处理一个异常。当遇到多个并发任务同时抛出异常时，例如在异步编程或多线程环境中，传统的 try...except 结构就显得捉襟见肘。我们需要一种能够将多个相关的异常组合在一起，并提供统一处理机制的方案。这就是异常组诞生的背景。

异常组，顾名思义，就是将多个异常实例组合成一个单一的对象。这个对象本身也是一个异常，类型为 ExceptionGroup 或其子类 BaseExceptionGroup。ExceptionGroup 继承自 Exception，而 BaseExceptionGroup 继承自 BaseException。 关键在于，ExceptionGroup 允许我们将多个异常捆绑在一起，从而方便我们进行批量处理。

传统的异常处理与异常组的局限性

让我们首先回顾一下传统的 try...except 结构，并分析其在处理并发异常时的不足。

def divide(x, y):
  try:
    result = x / y
    return result
  except ZeroDivisionError:
    print("Error: Division by zero!")
    return None

# 示例
print(divide(10, 2))
print(divide(5, 0))

这段代码非常简单，它演示了如何使用 try...except 来捕获 ZeroDivisionError 异常。然而，如果我们在一个并发环境中，多个任务都可能抛出 ZeroDivisionError，我们如何有效地处理这些异常呢？

考虑以下使用 asyncio 的例子，模拟多个任务可能同时抛出异常的情况：

import asyncio

async def divide_async(x, y):
  try:
    result = x / y
    return result
  except ZeroDivisionError:
    print(f"Error: Division by zero in task {asyncio.current_task().get_name()}!")
    return None

async def main():
  tasks = [
      asyncio.create_task(divide_async(10, 2), name="Task 1"),
      asyncio.create_task(divide_async(5, 0), name="Task 2"),
      asyncio.create_task(divide_async(8, 4), name="Task 3"),
      asyncio.create_task(divide_async(7, 0), name="Task 4"),
  ]

  results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

  for i, result in enumerate(results):
    if isinstance(result, Exception):
      print(f"Task {i+1} failed with: {result}")
    else:
      print(f"Task {i+1} result: {result}")

if __name__ == "__main__":
  asyncio.run(main())

在这个例子中，我们使用了 asyncio.gather 并设置 return_exceptions=True，以便将异常作为结果返回。虽然我们可以遍历结果并检查每个结果是否是异常，但这仍然缺乏一种结构化的方式来处理这些并发异常。如果我们想要针对不同类型的异常执行不同的处理逻辑，代码会变得非常冗长且难以维护。

更进一步，假设我们需要对所有 ZeroDivisionError 异常进行统一的日志记录，并对所有其他类型的异常进行不同的处理，那么上述方法将变得非常复杂。这就是异常组的价值所在：它提供了一种更优雅、更灵活的方式来处理并发环境中的多个异常。

ExceptionGroup 和 BaseExceptionGroup 的结构

ExceptionGroup 和 BaseExceptionGroup 的主要作用是将多个异常实例组织在一起。它们的核心属性是 exceptions，这是一个包含所有被分组的异常的元组。

try:
  raise ExceptionGroup("My Group", [ValueError("Invalid value"), TypeError("Invalid type")])
except ExceptionGroup as e:
  print(f"Caught an ExceptionGroup: {e}")
  for exc in e.exceptions:
    print(f"  - {exc}")

这段代码演示了如何创建一个 ExceptionGroup 并捕获它。我们可以看到，ExceptionGroup 的构造函数接受两个参数：一个消息字符串和一个包含异常实例的列表。捕获 ExceptionGroup 后，我们可以通过 e.exceptions 访问其中的所有异常。

BaseExceptionGroup 的使用方式与 ExceptionGroup 类似，但它继承自 BaseException，这意味着它可以捕获包括 SystemExit 和 KeyboardInterrupt 在内的更广泛的异常类型。通常，我们应该尽可能使用 ExceptionGroup，除非我们需要捕获 BaseException 的子类。

except* 语法的核心：精确匹配与递归处理

except* 语法是 Python 3.11 引入的关键特性，它允许我们更精确地匹配和处理异常组中的异常。与传统的 except 语句不同，except* 可以递归地检查异常组中的每个异常，并根据异常类型执行相应的处理逻辑。

except* 语句的基本语法如下：

try:
  # 可能抛出异常组的代码
except* ExceptionType as e:
  # 处理 ExceptionType 类型的异常

关键在于，except* 会递归地检查异常组 e 中的每个异常。如果异常组中包含 ExceptionType 类型的异常，那么 except* 块就会被执行。更重要的是，e 不再是整个异常组，而是 只包含 匹配 ExceptionType 类型的异常的 新的 异常组。

让我们通过一个例子来更好地理解这一点：

def handle_value_error(e):
  print(f"Handling ValueError: {e}")

def handle_type_error(e):
  print(f"Handling TypeError: {e}")

try:
  raise ExceptionGroup(
      "My Group",
      [
          ValueError("Invalid value"),
          TypeError("Invalid type"),
          ValueError("Another invalid value"),
      ],
  )
except* ValueError as e:
  handle_value_error(e)
except* TypeError as e:
  handle_type_error(e)

在这个例子中，我们首先抛出一个包含两个 ValueError 和一个 TypeError 的 ExceptionGroup。然后，我们使用两个 except* 语句来分别处理 ValueError 和 TypeError。

当第一个 except* ValueError as e 被执行时，e 将 只包含 ValueError 类型的异常，而不是整个 ExceptionGroup。同样，当第二个 except* TypeError as e 被执行时，e 将只包含 TypeError 类型的异常。

这种精确匹配和递归处理的能力是 except* 语法的核心优势。它允许我们针对不同类型的异常执行不同的处理逻辑，而无需手动遍历异常组并进行类型检查。

except* 的工作机制：拆解与重组

为了更深入地理解 except* 的工作机制，我们需要了解它如何拆解和重组异常组。

1. 拆解 (Unwrapping): 当 try 块中抛出一个异常组时，except* 语句会递归地检查异常组中的每个异常。

2. 匹配 (Matching): 对于每个异常，except* 语句会检查其类型是否与 except* 子句中指定的异常类型匹配。

3. 重组 (Re-grouping): 如果找到匹配的异常，except* 语句会将所有匹配的异常组合成一个新的异常组。这个新的异常组会被赋值给 as 子句中指定的变量（例如，e）。

4. 处理 (Handling): except* 块中的代码会执行，处理包含匹配异常的新异常组。

5. 传播 (Propagation): 如果异常组中仍然存在未被处理的异常（即，没有匹配的 except* 子句），那么这些异常会被重新抛出，形成一个新的异常组。这个新的异常组会继续向上层调用栈传播，直到找到能够处理它的 except* 子句，或者最终导致程序崩溃。

可以用表格来总结这个过程:

步骤	描述
1. 拆解	将 try 块中抛出的异常组拆解为单个异常。
2. 匹配	对于每个异常，检查其类型是否与 except* 子句中指定的异常类型匹配。
3. 重组	将所有匹配的异常组合成一个新的异常组。该组只包含匹配的异常。
4. 处理	执行 except* 块中的代码，处理包含匹配异常的新异常组。
5. 传播	如果原始异常组中仍然存在未被处理的异常（没有匹配的 except* 子句），则将这些异常重新组合成一个新的异常组，并向上层调用栈传播。 如果所有异常都被处理，则异常处理过程结束。 如果没有 except* 或 except 块处理剩余的异常组，程序可能会崩溃。

except* 与 except 的比较

except* 和传统的 except 语句在处理异常方面有着本质的区别。

• except: except 语句只能匹配整个异常对象。如果 try 块中抛出一个 ExceptionGroup，那么 except 语句只能捕获整个 ExceptionGroup 对象，而无法单独处理其中的每个异常。

• *`except:**except*` 语句可以递归地检查异常组中的每个异常，并根据异常类型执行相应的处理逻辑。它能够更精确地匹配和处理异常组中的异常。

以下代码展示了 except 和 except* 在处理异常组时的不同行为：

try:
  raise ExceptionGroup("My Group", [ValueError("Invalid value"), TypeError("Invalid type")])
except ExceptionGroup as e:
  print(f"Caught the entire ExceptionGroup with except: {e}")
  # 需要手动遍历 e.exceptions 来处理每个异常

try:
  raise ExceptionGroup("My Group", [ValueError("Invalid value"), TypeError("Invalid type")])
except* ValueError as e:
  print(f"Caught ValueError with except*: {e}")
except* TypeError as e:
  print(f"Caught TypeError with except*: {e}")

在这个例子中，第一个 try...except 块使用 except 语句来捕获整个 ExceptionGroup 对象。我们需要手动遍历 e.exceptions 才能处理每个异常。

第二个 try...except* 块使用 except* 语句来分别处理 ValueError 和 TypeError。except* 语句会自动将匹配的异常组合成新的异常组，并将其赋值给 e。

except* 的实际应用场景

except* 语法在以下场景中特别有用：

• 并发编程: 当多个并发任务可能同时抛出异常时，可以使用 ExceptionGroup 将这些异常组合在一起，并使用 except* 语句进行统一处理。

• 异步编程: 在 asyncio 中，可以使用 asyncio.gather 并设置 return_exceptions=True 来捕获多个任务的异常，并将它们组合成一个 ExceptionGroup。然后，可以使用 except* 语句来分别处理不同类型的异常。

• 错误聚合: 当我们需要将多个错误信息聚合在一起，并向用户提供更详细的错误报告时，可以使用 ExceptionGroup 和 except* 语句。

例如，考虑一个需要验证用户输入的场景：

def validate_username(username):
  if not isinstance(username, str):
    raise TypeError("Username must be a string")
  if len(username) < 5:
    raise ValueError("Username must be at least 5 characters long")

def validate_password(password):
  if not isinstance(password, str):
    raise TypeError("Password must be a string")
  if len(password) < 8:
    raise ValueError("Password must be at least 8 characters long")

def register_user(username, password):
  errors = []
  try:
    validate_username(username)
  except (TypeError, ValueError) as e:
    errors.append(e)
  try:
    validate_password(password)
  except (TypeError, ValueError) as e:
    errors.append(e)

  if errors:
    raise ExceptionGroup("Registration failed", errors)

  print(f"User {username} registered successfully!")

try:
  register_user(123, "abc")
except* TypeError as e:
  print(f"Type error during registration: {e}")
except* ValueError as e:
  print(f"Value error during registration: {e}")

在这个例子中，register_user 函数会验证用户名和密码。如果验证失败，它会将所有错误信息聚合到一个 ExceptionGroup 中，并抛出该异常组。然后，我们可以使用 except* 语句来分别处理 TypeError 和 ValueError，并向用户提供更详细的错误报告。

高级用法与注意事项

• 自定义异常组: 我们可以创建自定义的 ExceptionGroup 子类，以便更好地组织和处理特定类型的异常。

• 异常组的嵌套: 异常组可以嵌套在其他异常组中。except* 语句可以递归地处理嵌套的异常组。

• 性能考虑: 虽然 except* 语法非常强大，但在某些情况下，它可能会对性能产生影响。如果性能至关重要，我们需要仔细评估 except* 语句的使用，并考虑使用其他优化技术。

• 异常的顺序: except* 子句的顺序很重要。Python 会按照从上到下的顺序检查 except* 子句。如果多个 except* 子句都可以匹配同一个异常，那么只有第一个匹配的子句会被执行。

总结

except* 语法的引入极大地扩展了 Python 异常处理的能力，尤其是在处理并发和异步编程中的异常组时。它允许我们更精确地匹配和处理异常，从而编写更健壮、更易于维护的代码。掌握 except* 语法是成为一名优秀的 Python 开发者的关键一步。

异常组和 except* 语句为并发异常处理提供了更结构化的方法。它们允许将多个异常组合在一起，并单独处理不同类型的异常，从而提高代码的清晰度和可维护性。