Question

1．恼人的bug

bug一定是程序员最痛恨的生物了。程序员眼中的bug，是指程序缺陷。这些程序缺陷会引发错误或者意想不到的后果。很多时候，程序bug可以事后修复。当然，也存在无法修复的教训。欧洲ARIANE 5火箭第一次发射时，在一分钟之内爆炸。事后调查原因，发现导航程序中的一个浮点数要转换成整数，但由于数值过大溢出。此外，英国直升机于1994年坠毁，29人死亡。调查显示，直升机的软件系统“充满缺陷”。而电影《2001太空漫游》中，超级计算机HAL杀死了几乎所有的宇航员，原因是HAL程序中的两个目标出现了冲突。

在英文中，bug是虫子的意思。工程师很早就开始用bug这个词来指代机械缺陷。而软件开发中使用bug这个词，还有一个小故事。曾经有一只蛾子飞进一台早期计算机，造成这台计算机出错。从那以后，bug就被用于指代程序缺陷。这只蛾子后来被贴在日志本上，至今还在美国国家历史博物馆展出。

很多程序缺陷都可以很早发现并改正。比如，下面程序错用了语法，在for的一行没有加引号。

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for i in range(10)
    print(i)

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Python不会运行这段程序。它会提醒你有语法错误：

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SyntaxError: invalid syntax

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下面的程序并没有语法上的错误，但在Python运行时，会发现引用的下标超出了列表元素的范围：

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a = [1, 2, 3]
print(a[3])    

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程序会中止报错：

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IndexError: list index out of range

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上面这种只有在运行时，编译器才会发现的错误被称为运行时错误（Runtime Error）。由于Python是动态语言，许多操作必须在运行时才会执行，比如确定变量的类型等。因此，Python要比静态语言更容易产生运行时错误。

还有一种错误，称为语义错误（Semantic Error）。编译器认为你的程序没有问题，可以正常运行。但当检查程序时，却发现程序并非你想做的。通常来说，这种错误最为隐蔽，也最难纠正。比如下面这个程序，目的是打印列表的第一个元素：

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bundle = ["a", "b", "c"]
print(bundle[1])

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程序并没有错误，正常打印。但你发现，打印出的是第二个元素"b"，而不是第一个元素。这是因为Python列表的下标是从0开始的，所以引用第一个元素，下标应该是0而不是1。

2．Debug

修改程序缺陷的过程称为debug。计算机程序具有确定性，所以错误的产生总会有其根源。当然，有时花大量时间都不能debug一段程序，确实会产生强烈的挫败感，甚至认为自己不适合做程序开发。还有的人怒摔键盘，认为电脑在玩自己。就我个人的观察来说，再优秀的程序员，在写程序时也总会产生bug。只不过，优秀的程序员在debug的过程中更心平气和，不会因为bug而质疑自己。他们甚至会把debug的过程当作一种训练，通过更好地理解错误根源来让自己的计算机知识更上一层楼。

其实，debug有点像做侦探。搜集蛛丝马迹的证据，排除清白的嫌疑人，最后留下真凶。收集证据的方法有很多，也有许多现成的工具。对于初学者来说，不需要花太多的时间在这些工具上。在程序内部插入简单的print()函数，就可以查看变量的状态以及运行进度。有时，还可以将某个指令替换成其他形式，看看程序结果有何变化，从而验证自己的假设。当其他可能性都排除了，那么剩下的就是导致错误的真正的原因。

从另一个方面来看，debug也是写程序的一个自然部分。有一种开发程序的方式，就是测试驱动开发（Test-Driven Development，TDD）。对于Python这样一种便捷的动态语言来说，很适合先写一个小型的程序，实现特定的功能。然后，在小程序的基础上，渐进地修改，让程序不断进化，最后满足复杂的需求。整个过程中，你不断增加功能，也不断改正某些错误。重要的是，你一直在动手编程。Python作者本人就很喜欢这种编程方式。因此，debug其实是你写出完美程序的一个必要步骤。

3．异常处理

对于运行时可能产生的错误，我们可以提前在程序中处理。这样做有两个可能的目的：一个是让程序中止前进行更多的操作，比如提供更多的关于错误的信息。另一个则是让程序在犯错后依然能运行下去。

异常处理还可以提高程序的容错性。下面的一段程序就用到了异常处理：

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while True:
    inputStr = input("Please input a number:")   # 等待输入
    try:
        num = float(inputStr)
        print("Input number:", num)
        print("result:", 10/num)
    exceptValueError:
        print("Illegal input．Try Again.")
    exceptZeroDivisionError:
        print("Illegal devision by zero．Try Again.")

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需要异常处理的程序包裹在try结构中。而except说明了当特定错误发生时，程序应该如何应对。程序中，input()是一个内置函数，用来接收命令行的输入。而float()函数则用于把其他类型的数据转换为浮点数。如果输入的是一个字符串，如"p"，则将无法转换成浮点数，并触发ValueError，而相应的except就会运行隶属于它的程序。如果输入的是0，那么除法的分母为0，将触发ZeroDivisionError。这两种错误都由预设的程序处理，所以程序运行不会中止。

如果没有发生异常，比如输入5.0，那么try部分正常运行，except部分被跳过。异常处理完整的语法形式为：

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try:
     ..．
except exception1:
     ..．
except exception2:
    ...
else:
..．
finally:
...

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如果try中有异常发生时，将执行异常的归属，执行except。异常层层比较，看是否是exception1、exception2……直到找到其归属，执行相应的except中的语句。如果try中没有异常，那么except部分将跳过，执行else中的语句。

finally是无论是否有异常，最后都要做的一些事情。

如果except后面没有任何参数，那么表示所有的exception都交给这段程序处理，比如：

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while True:
    inputStr = input("Please input a number:")
    try:
        num = float(inputStr)
        print("Input number:", num)
        print("result:", 10/num)
    except:
        print("Something Wrong．Try Again.")

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如果无法将异常交给合适的对象，那么异常将继续向上层抛出，直到被捕捉或者造成主程序报错，比如下面的程序：

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def test_func():
    try:
        m = 1/0
    exceptValueError:
        print("Catch ValueError in the sub-function")

try:
    test_func()
exceptZeroDivisionError:
    print("Catch error in the main program")

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子程序的try...except...结构无法处理相应的除以0的错误，所以错误被抛给上层的主程序。

使用raise关键字，我们也可以在程序中主动抛出异常。比如：

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raiseZeroDivisionError()

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