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Python 3.3 为改进代码中的异常处理所做的工作
探索异常处理和其他未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。
这是 Python 3.x 首发特性系列文章的第四篇。Python 3.3 于 2012 年首次发布，尽管它已经发布了很长时间，但它引入的许多特性都没有得到充分利用，而且相当酷。下面是其中的三个。
yield from
yield 关键字使 Python 更加强大。可以预见的是，人们都开始使用它来创建整个迭代器的生态系统。itertools 模块和 more-itertools PyPI 包就是其中两个例子。
有时，一个新的生成器会想要使用一个现有的生成器。作为一个简单的（尽管有点故意设计）的例子，设想你想枚举所有的自然数对。
一种方法是按照“自然数对的和，自然数对的第一项”的顺序生成所有的自然数对。用 yield from 来实现这个方法是很自然的。
yield from <x> 关键字是以下的简称：
for item in x:
yield item
import itertools
def pairs():
for n in itertools.count():
yield from ((i, n-i) for i in range(n+1))
list(itertools.islice(pairs(), 6))
[(0, 0), (0, 1), (1, 0), (0, 2), (1, 1), (2, 0)]
隐式命名空间包
假设有一个叫 Parasol 的虚构公司，它制造了一堆东西。它的大部分内部软件都是用 Python 编写的。虽然 Parasol 已经开源了它的一些代码，但其中一些代码对于开源来说过于专有或专业。
该公司使用内部 DevPI 服务器来管理内部软件包。对于 Parasol 的每个 Python 程序员来说，在 PyPI 上找一个未使用的名字是没有意义的，所以所有的内部包都被称为 parasol.<business division>.<project>。遵守最佳实践，开发人员希望包的名字能反映出这个命名系统。
这一点很重要！如果 parasol.accounting.numeric_tricks 包安装了一个名为 numeric_tricks 的顶层模块，这意味着依赖这个包的人将无法使用名为 numeric_tricks 的 PyPI 包，不管它写的有多好。
然而，这给开发者留下了一个两难的选择：哪个包拥有 parasol/__init__.py 文件？从 Python 3.3 开始，最好的解决办法是把 parasol，可能还有 parasol.accounting，变成没有 __init__.py 文件的 命名空间包。
抑制异常的上下文
有时，在从异常中恢复的过程中出现的异常是一个问题，有上下文来跟踪它是很有用的。然而，有时却不是这样：异常已经被处理了，而新的情况是一个不同的错误状况。
例如，想象一下，在字典中查找一个键失败后，如果不能分析它，则希望失败并返回 ValueError()。
import time
def expensive_analysis(data):
time.sleep(10)
if data[0:1] == ">":
return data[1:]
return None
这个函数需要很长的时间，所以当你使用它时，想要对结果进行缓存：
cache = {}
def last_letter_analyzed(data):
try:
analyzed = cache[data]
except KeyError:
analyzed = expensive_analysis(data)
if analyzed is None:
raise ValueError("invalid data", data)
cached[data] = analyzed
return analyzed[-1]
不幸的是，当出现缓存没有命中时，回溯看起来很难看：
last_letter_analyzed("stuff")
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-a525ae35267b> in last_letter_analyzed(data)
4 try:
----> 5 analyzed = cache[data]
6 except KeyError:
KeyError: 'stuff'
在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-40dab921f9a9> in <module>
----> 1 last_letter_analyzed("stuff")
<ipython-input-16-a525ae35267b> in last_letter_analyzed(data)
7 analyzed = expensive_analysis(data)
8 if analyzed is None:
----> 9 raise ValueError("invalid data", data)
10 cached[data] = analyzed
11 return analyzed[-1]
ValueError: ('invalid data', 'stuff')
如果你使用 raise ... from None，你可以得到更多可读的回溯：
def last_letter_analyzed(data):
try:
analyzed = cache[data]
except KeyError:
analyzed = expensive_analysis(data)
if analyzed is None:
raise ValueError("invalid data", data) from None
cached[data] = analyzed
return analyzed[-1]
last_letter_analyzed("stuff")
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-40dab921f9a9> in <module>
----> 1 last_letter_analyzed("stuff")
<ipython-input-20-5691e33edfbc> in last_letter_analyzed(data)
5 analyzed = expensive_analysis(data)
6 if analyzed is None:
----> 7 raise ValueError("invalid data", data) from None
8 cached[data] = analyzed
9 return analyzed[-1]
ValueError: ('invalid data', 'stuff')
欢迎来到 2012 年
尽管 Python 3.3 在十年前就已经发布了，但它的许多功能仍然很酷，而且没有得到充分利用。如果你还没有，就把它们添加到你的工具箱中吧。
via: https://opensource.com/article/21/5/python-33
作者：Moshe Zadka 选题：lujun9972 译者：wxy 校对：wxy