​​Python异常处理是保障程序健壮性的核心机制，通过try-except结构可精准拦截错误并优雅恢复。​​ 其核心亮点包括：​​内置数十种异常类型分类处理​​、​​支持自定义异常扩展场景​​、​​finally确保资源释放无泄漏​​，以及​​异常链实现错误溯源​​。掌握这些技巧能有效避免程序崩溃，提升代码可靠性。

Python内置异常覆盖常见错误场景。例如ValueError处理无效参数值，TypeError拦截类型不匹配操作，FileNotFoundError应对缺失文件。通过except (ErrorType1, ErrorType2)可同时捕获多类异常，而as e能获取错误详情辅助调试。比如文件读取时需处理IOError，数据转换时需防范ValueError。

标准处理结构包含四个逻辑块。try包裹风险代码，except匹配特定异常类型，else在无异常时执行后续逻辑，finally必定执行资源清理。典型场景如数据库连接：无论查询是否成功，finally都需关闭连接。注意避免裸except捕获所有异常，这可能掩盖潜在问题。

自定义异常能封装业务规则。继承Exception类创建如InvalidUserInputError，通过raise主动触发，使错误语义更明确。结合__str__方法可输出友好提示。例如电商系统可定义InsufficientStockError，在库存不足时抛出并引导用户重新选择。

高级技巧能优化错误管理。异常链用raise NewError from e保留原始堆栈，日志模块记录logging.error(e)便于排查。断言assert验证前置条件，单元测试中常用。对于重试逻辑，可在except中嵌套循环，但需设置最大尝试次数防死循环。

编写健壮代码需遵循最小惊讶原则。预先检查比捕获异常更高效，如先os.path.exists()再操作文件。关键操作需添加详尽注释，说明可能抛出的异常及处理策略。记住异常处理不是性能优化的敌人——合理使用仅增加约5%开销，但能大幅提升系统可用性。