Async post requests in python with aiohttp

Иерархия исключений

Исключение, которое вы не увидите при выполнении кода — это BaseException — базовое исключение, от которого берут начало остальные.

В иерархии исключений две основные группы:

  • Системные исключения и ошибки
  • Обыкновенные исключения

Если обработку первых лучше не делать (если и делать, то надо четко понимать для чего), то обработку вторых целиком и полностью Python возлагает на плечи программиста.

К системным можно смело отнести:

  • SystemExit — исключение, порождаемое функцией sys.exit при выходе из программы.
  • KeyboardInterrupt — возникает при прерывании программы пользователем (обычно сочетанием клавиш Ctrl+C).
  • GeneratorExit — возникает при вызове метода close объекта generator.

Остальные исключения это «обыкновенные». Спектр уже готовых исключений велик.

Для Python2 иерархию исключений можно представить так:

Список исключений покрывает большой объем ситуаций и ошибок программиста

Если предупреждения (warning) только просят обратить внимание, то ошибки уже могут остановить исполнение программы

В Python3 появились новые исключения и иерархия стала такова:

В целом заметно, что при создании Python3 добавлен блок новых исключений. Но даже этих почти 70 исключений не хватает при написании программ на языке Python.

Shared data

Subinterpreters are inherently isolated (with caveats explained below),
in contrast to threads. So the same communicate-via-shared-memory
approach doesn’t work. Without an alternative, effective use of
concurrency via subinterpreters is significantly limited.

The key challenge here is that sharing objects between interpreters
faces complexity due to various constraints on object ownership,
visibility, and mutability. At a conceptual level it’s easier to
reason about concurrency when objects only exist in one interpreter
at a time. At a technical level, CPython’s current memory model
limits how Python objects may be shared safely between interpreters;
effectively objects are bound to the interpreter in which they were
created. Furthermore the complexity of object sharing increases as
subinterpreters become more isolated, e.g. after GIL removal.

Consequently,the mechanism for sharing needs to be carefully considered.
There are a number of valid solutions, several of which may be
appropriate to support in Python. This proposal provides a single basic
solution: «channels». Ultimately, any other solution will look similar
to the proposed one, which will set the precedent. Note that the
implementation of Interpreter.run() will be done in a way that
allows for multiple solutions to coexist, but doing so is not
technically a part of the proposal here.

Regarding the proposed solution, «channels», it is a basic, opt-in data
sharing mechanism that draws inspiration from pipes, queues, and CSP’s
channels.

As simply described earlier by the API summary,
channels have two operations: send and receive. A key characteristic
of those operations is that channels transmit data derived from Python
objects rather than the objects themselves. When objects are sent,
their data is extracted. When the «object» is received in the other
interpreter, the data is converted back into an object owned by that
interpreter.

To make this work, the mutable shared state will be managed by the
Python runtime, not by any of the interpreters. Initially we will
support only one type of objects for shared state: the channels provided
by create_channel(). Channels, in turn, will carefully manage
passing objects between interpreters.

This approach, including keeping the API minimal, helps us avoid further
exposing any underlying complexity to Python users. Along those same
lines, we will initially restrict the types that may be passed through
channels to the following:

  • None
  • bytes
  • str
  • int
  • PEP 3118 buffer objects (via send_buffer())
  • channels

Connection methods

Close the connection now (rather than whenever .__del__() is
called).

The connection will be unusable from this point forward; an
(or subclass) exception will be raised if any operation is
attempted with the connection. The same applies to all cursor
objects trying to use the connection. Note that closing a
connection without committing the changes first will cause an
implicit rollback to be performed.

()

Commit any pending transaction to the database.

Note that if the database supports an auto-commit feature, this must be
initially off. An interface method may be provided to turn it back on.

Database modules that do not support transactions should implement this
method with void functionality.

()

This method is optional since not all databases provide transaction
support.

In case a database does provide transactions this method causes the
database to roll back to the start of any pending transaction. Closing a
connection without committing the changes first will cause an implicit
rollback to be performed.

Примеры использования библиотеки Requests

Для работы с примерами мы будем использовать два способа: работа в командной строке и написание скриптов в .py-файлах для их дальнейшего запуска.

Я показываю использование командной строки, так как это полезный навык, который пригодится в дальнейшем, когда надо будет быстро что-то проверить.

Для начала, поскольку библиотека является внешней, нам необходимо её установить. Делается это очень просто в командной строке:

Продолжим использовать консоль. После установки в нашем расположении (у меня это диск D) введем команду:

Теперь можем проверить установку библиотеки произведя импорт:

Получаем ответ от сайта

Первое, что мы сделаем — проверим статус-код ресурса. Иными словами: узнаем, работает ли сайт. Для этого мы создадим простой запрос GET. Подробнее с кодами состояния HTTP можно ознакомиться на сайте .

Проверим, что возвращает нам данный запрос:

Как мы можем видеть, в качестве ответа мы получили объект класса Response и код 200. Этот код говорит, что ресурс работает и можно с ним взаимодействовать.

А что будет, если мы отправим неправильный запрос?

Как вы можете заметить, этот запрос вернул нам всё тот же объект класса Response, но с другим кодом — 404. Это означает, что страницы ‘/user’ на сайте http://learn.python.ru нет.

Теперь, когда мы познакомились с тем, как отправлять запрос GET с помощью Requests, мы можем продвинуться дальше и сделать что-то более интересное.

Скачаем изображение с сайта

В этом примере мы будем применять всё тот же запрос GET, но, в отличие от предыдущего, мы будем работать с содержимым ответа.

После выполнения данного скрипта, мы увидим новое изображение под названием new_image.png в директории, из которой у нас запущен скрипт.

Подробнее с классом Response и методами получения его содержимого можно ознакомиться на .

Отправим сообщение в WhatsApp

В этом примере, в отличие от примеров выше, мы познакомимся с другим методом — POST. Стоит отметить, что запросы POST и GET являются самыми часто применяемыми при работе с HTTP.

Для реализации этого примера воспользуемся сервисом, предоставляющим API для отправки сообщений. Я буду использовать сервис . Это платный сервис, но у них есть демо-режим, предоставляющий бесплатный доступ на 3 дня, чего нам для реализации этой задачи будет достаточно. После регистрации на сайте и получении Api URL и токена, мы сможем выполнить отправку сообщений в WhatsApp. Вот что нам для этого потребуется:

И проверим, отправлено ли сообщение:

Вы должны будете увидеть что-то вроде этого:

Загрузим файл на сервер

Для следующего примера воспользуемся . В качестве URL мы будем использовать ссылку, которая генерируется на сайте автоматически. У вас она будет отличаться от использованной в примере.

После выполнения скрипта в терминале мы увидим уже знакомый нам объект класса Response и статус код — 200. Это означает, что запрос выполнился. Вернемся снова на сайт Webhook.site, выберем в правой колонке наш запрос и сможем посмотреть содержание выполненного запроса:

os.mkdir() и os.makedirs()

Как вы могли догадаться, эти два метода используются для создания папок. Первая, os.mkdir(), позволяет создать одну папку. Попробуем:

Python

import os

os.mkdir(«test»)
path = r’C:\Users\mike\Documents\pytest’
os.mkdir(path)

1
2
3
4
5

importos

os.mkdir(«test»)

path=r’C:\Users\mike\Documents\pytest’

os.mkdir(path)

Первая строка кода создает папку под названием test в определенном каталоге. Вы можете использовать эти модули в предыдущем разделе, чтобы узнать, где именно вы запустили свой код, на случай, если вы забыли. Во втором примере мы назначили путь к переменной, затем к os.mkdir(). Это позволяет вам создать папку в любой точке вашей системы, где есть доступ. Функция os.makedirs() создает промежуточные папки в пути, если их там нет. В целом, это значит, что вы создали путь, в котором размещены папки. Лично я часто прибегал к данному решению, когда была необходимость создания журнала, с датированной структурой, например Год\Месяц\День. Давайте взглянем на пример:

Python

import os

path = r’C:\Users\mike\Documents\pytest\2014\02\19′
os.makedirs(path)

1
2
3
4

importos

path=r’C:\Users\mike\Documents\pytest\2014\02\19′

os.makedirs(path)

Что произошло? Этот код просто создал кучу папок! Если в вашей системе все еще есть папка pytest, то в ней появится папка 2014, в которой также есть папка, в которой, удивительно, находится еще одна. Попробуйте сами, воспользовавшись рабочим путем в вашей системе.

urllib¶

См.также

  • Лекции Р. Сузи
  • https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html
  • https://docs.python.org/3/howto/urllib2.html
import urllib.request
doc = urllib.request.urlopen("http://lectureswww.readthedocs.org")
print(doc.read())


head>
  meta charset="utf-8">
  meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

  title>Основы Веб-программирования — Документ

Функция создает файлоподобный объект,
который читается методом .
Другие методы этого объекта:
,
,
,
,
работают как и у обычного файла, а также есть метод
, который возвращает
соответствующий полученному с сервера Message-объект.

Его можно использовать для получения дополнительной информации:

import urllib.request
doc = urllib.request.urlopen("http://lectureswww.readthedocs.org")
print(doc.info())
Server nginx1.4.6 (Ubuntu)
X-Deity chimera-lts
Vary Accept-Encoding
X-Served Nginx
Content-Type texthtml
Date Thu, 05 Feb 2015 133041 GMT
Accept-Ranges bytes
ETag "54c74bc0-62a2"
Connection close
X-Subdomain-TryFiles True
Last-Modified Tue, 27 Jan 2015 082640 GMT
Content-Length 25250

С помощью функции можно делать и более
сложные вещи, например, передавать web-серверу данные формы. Как
известно, данные заполненной web-формы могут быть переданы на
web-сервер с использованием метода GET или метода POST. Метод GET
связан с кодированием всех передаваемых параметров после знака «?» в
URL, а при методе POST данные передаются в теле HTTP-запроса.

Оба варианта передачи представлены ниже:

import urllib.request
import urllib.parse

data = {"s" "Веб программирование"}
enc_data = urllib.parse.urlencode(data)

# GET запрос
f = urllib.request.urlopen("http://nigma.ru/" + "?" + enc_data)
print(f.read())

# POST запрос
f = urllib.request.urlopen("http://nigma.ru/", enc_data.encode('utf-8'))
print(f.read())

В некоторых случаях данные имеют повторяющиеся имена. В этом случае в качестве
параметра можно использовать вместо словаря
последовательность пар имя-значение:

import urllib.parse
data = [("n", "1"), ("n", "3"), ("n", "4"), ("button", "Привет"), 
enc_data = urllib.parse.urlencode(data)
print(enc_data)
n=1&n=3&n=4&button=%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B5%D1%82

Модуль позволяет загружать web-объекты через
прокси-сервер. Если ничего не указывать, будет использоваться прокси-сервер,
который был задан принятым в конкретной ОС способом. В Unix прокси-серверы
задаются в переменных окружения , и т.п., в Windows
прокси-серверы записаны в реестре, а в Mac OS они берутся из конфигурации
Internet. Задать прокси-сервер можно через
:

Viewing/Modifying registered responses

Registered responses are available as a private attribute of the RequestMock
instance. It is sometimes useful for debugging purposes to view the stack of
registered responses which can be accessed via .

The function allows a previously registered to be
changed. The method signature is identical to . and . Only the first matched is
replaced.

import responses
import requests

@responses.activate
def test_replace():

    responses.add(responses.GET, 'http://example.org', json={'data': 1})
    responses.replace(responses.GET, 'http://example.org', json={'data': 2})

    resp = requests.get('http://example.org')

    assert resp.json() == {'data': 2}

takes a and argument and will remove all
matched responses from the registered list.

Finally, will reset all registered responses.

Установка Python 3.6 на Ubuntu

В зависимости от версии Ubuntu, с которым вы работаете, варьируются и инструкции по установке Python. Вы можете определить вашу локальную версию Ubuntu, выполнив следующую команду:

Shell

$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.04.4 LTS
Release: 16.04
Codename: xenial

1
2
3
4
5
6

$lsb_release-a

No LSB modules are available.

Distributor IDUbuntu

DescriptionUbuntu16.04.4LTS

Release16.04

Codenamexenial

Следуйте следующим инструкциям в зависимости от номера версии, который виден под надписью Release в выдаче консоли:

Ubuntu 17.10, Ubuntu 18.04 предоставляет Python 3.6 по умолчанию. Вы можете вызвать его по команде python3.

Ubuntu 16.10 и Ubuntu 17.04 не предоставляют Python 3.6 по умолчанию, однако он доступен в репозитории Universe. Вы можете установить его, выполнив следующие команды:

Shell

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3.6

1
2

$sudo apt-getupdate

$sudo apt-getinstall python3.6

Вы можете вызвать его по команде python3.6.

Если вы используете Ubuntu 14.04 или Ubuntu 16.04, Python 3.6 не будет находиться в репозитории Universe, так что вам нужно получить его из архива Personal Package Archive (PPA). Например, для установки Python из PPA, выполните следующую команду:

Shell

$ sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3.6

1
2
3

$sudo add-apt-repository ppadeadsnakesppa

$sudo apt-getupdate

$sudo apt-getinstall python3.6

Как и ранее, его можно вызвать при помощи команды python3.6.

Создание запроса GET

Очень просто отправить HTTP-запрос с помощью Requests. Сначала вы импортируете модуль и затем выполните запрос. Вот пример:

Вся информация о нашем запросе теперь хранится в объекте Response, называемом . Например, вы можете получить кодировку веб-страницы, используя свойство . Вы также можете получить код состояния запроса, используя свойство .

Вы можете получить доступ к файлам cookie, отправленным сервером с помощью . Аналогично, вы можете получить заголовки ответов, используя . Свойство возвращает нечувствительный к регистру словарь заголовков ответов. Это означает, что , и вернут значение заголовка ответа .

Вы можете проверить, является ли ответ корректным HTTP-перенаправлением, которое могло быть обработано автоматически с использованием свойства . Он будет возвращать или на основе ответа. Вы также можете получить время, прошедшее между отправкой запроса и возвратом ответа с использованием свойства .

URL, который вы первоначально передали функции , может отличаться от конечного URL-адреса ответа по целому ряду причин, включая перенаправления. Чтобы увидеть окончательный URL-адрес ответа, вы можете использовать свойство .

Получение всей этой информации о веб-странице, к которой вы обращаетесь, приятно, но вы, скорее всего, хотите получить доступ к фактическому контенту. Если контент, к которому вы обращаетесь, является текстом, вы можете использовать свойство для доступа к нему. Затем содержимое анализируется как unicode. Вы можете передать кодировку, с помощью которой можно декодировать текст, используя свойство .

В случае нетекстовых ответов вы можете получить к ним доступ в двоичной форме, используя . Модуль автоматически расшифровывает и кодирование передачи. Это может быть полезно, когда вы имеете дело с медиафайлами. Аналогично, вы можете получить доступ к json-закодированному контенту ответа, если он существует, используя .

Вы также можете получить исходный ответ с сервера, используя . Имейте в виду, что вам придется передать в запросе, чтобы получить исходный ответ.

Некоторые файлы, которые вы загружаете из Интернета с помощью модуля Requests, могут иметь огромный размер. В таких случаях неразумно загружать весь ответ или файл в память сразу. Вы можете загрузить файл на куски или фрагменты, используя метод .

Этот метод выполняет итерацию по данным ответа в количество байтов одновременно. Когда в запросе задан , этот метод не позволит сразу считывать весь файл в память для больших ответов. Параметр может быть integer или . Когда установлено значение integer, определяет количество байтов, которые должны быть прочитаны в памяти.

Если для параметра установлено значение , а для установлено значение , данные будут считаны по мере того, как он достигнет любого размера кусков. Если для параметра установлено значение , а для установлено значение , все данные будут возвращены как один кусок.

Давайте загрузим этот образ леса на Pixabay с помощью модуля Requests. Вот фактическое изображение:

Это код, который вам нужен:

— это фактический URL изображения; вы можете поместить URL-адрес любого другого изображения здесь, чтобы загрузить что-то еще. Данный файл изображения имеет размер 185kb, и вы установили в 50 000 байт. Это означает, что сообщение «Получено сообщение» должно быть напечатано четыре раза в терминале. Размер последнего фрагмента будет всего 39350 байт, потому что часть файла, которая остается полученной после первых трех итераций, составляет 39350 байт.

Запросы также позволяют передавать параметры в URL-адресе. Это может быть полезно при поиске на веб-странице некоторых результатов, таких как конкретный образ или учебник. Вы можете предоставить эти строки запроса как словарь строк, используя ключевое слово в запросе GET. Вот пример:

Capturing condition values

Assignment expressions can be used to good effect in the header of
an if or while statement:

# Loop-and-a-half
while (command := input("> ")) != "quit":
    print("You entered:", command)

# Capturing regular expression match objects
# See, for instance, Lib/pydoc.py, which uses a multiline spelling
# of this effect
if match := re.search(pat, text):
    print("Found:", match.group(0))
# The same syntax chains nicely into 'elif' statements, unlike the
# equivalent using assignment statements.
elif match := re.search(otherpat, text):
    print("Alternate found:", match.group(0))
elif match := re.search(third, text):
    print("Fallback found:", match.group(0))

# Reading socket data until an empty string is returned
while data := sock.recv(8192):
    print("Received data:", data)

Выявление ошибок

Иногда, в ходе работы, ошибки случаются. Файл может быть закрыт, потому что какой-то другой процесс пользуется им в данный момент или из-за наличия той или иной ошибки разрешения. Когда это происходит, может появиться IOError. В данном разделе мы попробуем выявить эти ошибки обычным способом, и с применением оператора with. Подсказка: данная идея применима к обоим способам.

Python

try:
file_handler = open(«test.txt»)
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)
finally:
file_handler.close()

1
2
3
4
5
6
7
8

try

file_handler=open(«test.txt»)

forline infile_handler

print(line)

exceptIOError

print(«An IOError has occurred!»)

finally

file_handler.close()

В описанном выше примере, мы помещаем обычный код в конструкции try/except. Если ошибка возникнет, следует открыть сообщение на экране

Обратите внимание на то, что следует удостовериться в том, что файл закрыт при помощи оператора finally. Теперь мы готовы взглянуть на то, как мы можем сделать то же самое, пользуясь следующим методом:

Python

try:
with open(«test.txt») as file_handler:
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)

1
2
3
4
5
6

try

withopen(«test.txt»)asfile_handler

forline infile_handler

print(line)

exceptIOError

print(«An IOError has occurred!»)

Как вы можете догадаться, мы только что переместили блок with туда же, где и в предыдущем примере. Разница в том, что оператор finally не требуется, так как контекстный диспетчер выполняет его функцию для нас.

Basics

The core of comes from registering mock responses:

import responses
import requests

@responses.activate
def test_simple():
    responses.add(responses.GET, ,
                  json={'error': 'not found'}, status=404)

    resp = requests.get()

    assert resp.json() == {"error": "not found"}

    assert len(responses.calls) == 1
    assert responses.calls[].request.url == 
    assert responses.calls[].response.text == '{"error": "not found"}'

If you attempt to fetch a url which doesn’t hit a match, will raise
a :

import responses
import requests

from requests.exceptions import ConnectionError

@responses.activate
def test_simple():
    with pytest.raises(ConnectionError):
        requests.get()

Lastly, you can pass an as the body to trigger an error on the request:

import responses
import requests

@responses.activate
def test_simple():
    responses.add(responses.GET, ,
                  body=Exception('...'))
    with pytest.raises(Exception):
        requests.get()

Usage

Client

Low-level

For maximum flexibility you can use the package’s low-level functionality to
generate a preflight request and callable check methods to validate your
request.

import requests
import cors.preflight
import cors.utils

# create my own request
request = requests.Request(
    "POST", "http://example.com",
    headers={"Content-Type": "application/json"},
    body="{}").prepare()

# generate any required preflight and validation checks
preflight, checks = cors.preflight.prepare_preflight(request)

# if a preflight was needed, send it and check its response
if preflight:
    response = requests.request(
        preflight.method,
        preflight.url,
        preflight.headers)

    # any failed check will raise cors.errors.AccessControlError
    for check in checks:
        check(response, request)

# must be OK.
response = requests.Session().send(request.prepare())

# check again that the actual response agrees with the preflight
for check in checks:
    check(response, request)

# We can also enforce access to the response headers.
# Now whenever we try to use a head which was not explicitly exposed by the CORS
# response headers, or is not a "simple response header" an AccessControlError
# is raised.
response.headers = cors.utils.ProtectedHTTPHeaders(
    response.headers.get("Access-Control-Allow-Headers", ""),
    response.headers)

The intention here is for you to write a suitable wrapper which accepts requests
in whatever form works best for your HTTP client library.

But for many people that library is , so…

High-level wrapper for python-requests

import requests
from cors.clients.requests import send

my_request = requests.Request(
    "POST", "http://example.com",
    headers={"Content-Type": "application/json"},
    body="{}").prepare()

response = send(my_request)

Done. The function will inspect your prepared
request object and:

  1. generate and send a preflight request if necessary
  2. pick and run any necessary validation checks
  3. wrap the response headers in a instance.

When calling you may also include a custom requests.Session instance, and
a flag to specify that CORS checks on the actual request should be if the server
comes back with a error.

High-level wrapper for tornado async http client

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
import cors.clients.tornado

@coroutine
def my_cors_coroutine():
    client = AsyncHTTPClient()
    yield cors.clients.tornado.cors_enforced_fetch(client, "http://example.com")

@coroutine
def my_alternate_cors_coroutine():
    client = cors.clients.tornado.WrappedClient(AsyncHTTPClient())
    yield client.fetch("http://example.com")

The function replaces the AsyncHTTPClient object’s
The class provides you an object with an interface identical to
but whose method with will perform
CORS preflight request and followup checks as appropriate and wrap the
response’s headers. Wrapping a client is preferable to replacing its attributes
because AsyncHTTPClient uses a custom method to attempt to share class
instances.

If you wish to explicitly perform a cors request and don’t want to deal with a
wrapper object, you may directl use which can be called
with an unmodified client as its first argument.

Server

No-fuss enabling of a cross-origin request

accepts a key-value mapping of
headers from a CORS preflight request and returns a key-value mapping of headers
which should be included in the response in order for the User-Agent to send its
followup request.

accepts a key-value mapping of the
response headers generated by your request handler and returns a key-value
mapping of response headers including those necessary to let the response be
shared with the client script.

Below is an example implementation for a Tornado request handler.

import tornado.web
from cors.preflight import (
    generate_acceptable_preflight_response_headers,
    generate_acceptable_actual_response_headers,
)

class MyHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def options(self):
        headers = self.request.headers
        headers = generate_acceptable_preflight_response_headers(headers)
        map(self.set_header, *zip(*headers.iteritems()))

    def post(self):
        # at end of request
        headers = self._headers
        headers = generate_acceptable_actual_response_headers(headers)
        map(self.set_header, *zip(*headers.iteritems()))

Overview

This package was developed to improve automated HTTP API tests by being able to
automatically test that any requests we make can also be made from browsers with
scripts on other origins.

The code in this package strives to be mostly agnostic to the library you are
using to actually make the HTTP requests and thus mostly deals in an internally
defined class which simply contains the url, headers, and method as
properties. From here you can convert to whatever you need to send the request.

Of course, Python programmers tend to love the hell out of
requests (and, I mean,
who doesn’t?), so there’s also an included function you can use to send a
request including preflight and CORS header checks.

Метод k-средних

Метод k-средних — это популярный алгоритм неконтролируемой классификации обучения, обычно используемый для решения проблемы кластеризации. K обозначает количество введенных пользователем кластеров. Алгоритм начинается со случайно выбранных точек, а затем оптимизирует кластеры при помощи функций (евклидово расстояние и т. д), чтобы найти наилучшую группировку точек данных. В итоге специалистам по большим данным необходимо выбрать правильное значение K. Вы уже знаете, что для полноты картины нужно посмотреть видео.

Теперь, когда вы знаете чуть больше о кластеризации k-средних, давайте реализуем алгоритм на Python.

Exceptions

The module should make all error information available through these
exceptions or subclasses thereof:

Exception raised for important warnings like data truncations
while inserting, etc. It must be a subclass of the Python
StandardError (defined in the module exceptions).
Exception that is the base class of all other error
exceptions. You can use this to catch all errors with one single
except statement. Warnings are not considered errors and thus
should not use this class as base. It must be a subclass of the
Python StandardError (defined in the module exceptions).
Exception raised for errors that are related to the database
interface rather than the database itself. It must be a subclass
of .
Exception raised for errors that are related to the database. It
must be a subclass of .
Exception raised for errors that are due to problems with the
processed data like division by zero, numeric value out of range,
etc. It must be a subclass of .
Exception raised for errors that are related to the database’s
operation and not necessarily under the control of the programmer,
e.g. an unexpected disconnect occurs, the data source name is not
found, a transaction could not be processed, a memory allocation
error occurred during processing, etc. It must be a subclass of
.
Exception raised when the relational integrity of the database is
affected, e.g. a foreign key check fails. It must be a subclass
of .
Exception raised when the database encounters an internal error,
e.g. the cursor is not valid anymore, the transaction is out of
sync, etc. It must be a subclass of .
Exception raised for programming errors, e.g. table not found or
already exists, syntax error in the SQL statement, wrong number of
parameters specified, etc. It must be a subclass of
.
Exception raised in case a method or database API was used which
is not supported by the database, e.g. requesting a
on a connection that does not support transaction
or has transactions turned off. It must be a subclass of
.

This is the exception inheritance layout:

StandardError
|__Warning
|__Error
   |__InterfaceError
   |__DatabaseError
      |__DataError
      |__OperationalError
      |__IntegrityError
      |__InternalError
      |__ProgrammingError
      |__NotSupportedError

Заключение

Трассировка содержит важную информацию, которая может помочь вам найти, что идет не так в вашем коде. Эти следы могут выглядеть немного пугающими, но как только вы разберетесь с ними, чтобы увидеть, что они пытаются вам показать, они могут быть очень полезными. Изучение нескольких трассировок построчно даст вам лучшее понимание информации, которую они содержат, и поможет вам извлечь из них максимальную пользу.

Получение вывода трассировки при запуске вашего кода – это отличная возможность улучшить ваш код.

Теперь, когда вы знаете, как читать трассировку, вы можете больше узнать о некоторых инструментах и методах диагностики проблем, о которых рассказывает ваш вывод трассировки. Встроенный модуль может использоваться для работы и проверки трассировок. Модуль трассировки может быть полезен, когда вам нужно получить больше от результатов трассировки. Также было бы полезно узнать больше о некоторых методах отладки кода Python.

Spread the love

Ссылка на основную публикацию