Python异常处理是保障程序健壮性的核心技术，通过try-except机制捕获运行时错误，避免程序崩溃，并支持自定义异常、资源清理和多场景精准处理。 关键亮点包括：精准捕获异常类型、finally确保资源释放、else优化正常逻辑、自定义异常提升可读性，以及日志记录辅助调试。
-
基础语法与核心机制
Python使用try-except块捕获异常，try包含可能出错的代码，except匹配特定异常类型（如ValueError或FileNotFoundError）。例如，处理用户输入时，try: int(input())可拦截非数字输入并提示，而非直接崩溃。finally块无论是否异常都会执行，适合关闭文件或数据库连接。 -
多异常处理与层级控制
一个try可搭配多个except，分别处理不同异常。例如，文件操作需同时处理FileNotFoundError（文件不存在）和PermissionError（权限不足）。通过异常类的继承关系（如Exception是大多数异常的基类），可分层捕获，避免遗漏。 -
else与finally的进阶使用
else块在try无异常时执行，可将正常逻辑与错误处理分离，提升可读性。例如，读取文件成功后，else中解析内容；若失败，except记录日志。finally确保资源释放，如网络请求后关闭连接，即使中途抛出异常。 -
自定义异常与主动抛出
继承Exception类可定义业务相关异常（如InvalidEmailError），通过raise主动触发。例如，校验参数时，若邮箱格式不符，抛出自定义异常并附带提示信息，使错误更直观。 -
调试与日志记录
结合logging模块记录异常详情（如logging.error(e, exc_info=True)），便于排查问题。避免使用裸except:，以免隐藏潜在错误。断言assert可用于开发阶段检查逻辑，但生产环境需替换为具体异常处理。
总结：异常处理是Python开发中不可或缺的一环，合理使用能显著提升代码可靠性和用户体验。建议根据场景选择合适策略，优先捕获具体异常，善用finally管理资源，并通过日志记录问题根源。