Python3中缓存Exception对象会怎样，有哪些要注意的-群英

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这篇文章主要介绍了Python3中缓存Exception对象会怎样，有哪些要注意的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python3中缓存Exception对象会怎样，有哪些要注意的文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

Python 3有一个不太容易被注意到的改进：异常对象现在有了一个新的属性__traceback__。这个属性自动保存了traceback列表，当每次这个异常被重新raise出来的时候，会自动在__traceback__中追加一条记录。这个功能对于异步编程来说非常有帮助：在另一个线程或者协程中抛出的异常，被捕获、传输到其他地方，再重新抛出来的时候，不仅最初的traceback得以保留，每次被重新抛出的记录也都会保留下来，这样异常的traceback就可以提供很细致的信息。

说完了好处，再来说这个新功能导致的问题：exception对象现在是一个可变的对象了，每次raise都会修改这个对象。如果将一个exception对象抛出多次，就会保留每次抛出的traceback，可能导致的结果包括：错误的堆栈信息；意外地破坏了运行数据；内存泄漏等等。

举例：

堆栈信息错误很好理解，举一个意外破坏运行数据的例子：

import asyncio
import unittest

async def it(raise_, ignore=True):
    yield 1
    if not ignore:
        await asyncio.sleep(0.01)

    try:
        raise ValueError('test2') from raise_
    except Exception:
        import traceback
        traceback.print_exc()
        if ignore:
            pass
        else:
            raise
    await asyncio.sleep(0.1)
    yield 2


class MyTest(unittest.TestCase):
    def test(self):
        try:
            raise ValueError('testerror')
        except ValueError as e:
            exc = e
        async def task1():
            with self.assertRaises(ValueError):
                async for i in it(exc, False):
                    print("task1: ", i)


        async def task2():
            async for i in it(exc, True):
                print("task2: ", i)


        async def main():
            t1 = asyncio.ensure_future(task1())
            t2 = asyncio.ensure_future(task2())
            await t1
            await t2
        asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

运行这段代码，你会很惊讶地发现本来应该很快结束的程序居然卡住了。原因在于assertRaises这个unittest库中的函数，为了在保存单元测试结果的过程中不要占用太多内存，所以在保存异常时强制清空了异常堆栈中的locals变量。然而因为这个异常同时在两个Task中被使用，assertRaises捕获到的异常堆栈中，还有尚未退出的协程的堆栈，清空了这个协程的堆栈会导致这个协程没有办法继续正常执行下去，进一步导致相应的Future没有人设置，等待这个Future的过程就无法正常结束了。

再举一个内存泄漏的例子：这个例子不在用户代码里，而在PyPy3 6.0版本的解释器里。在PyPy3中，为了提高运行速度，关闭一个生成器使用的GeneratorExit对象被解释器缓存了起来，这导致每次调用生成器的close方法时，当前close的生成器的frame都被保存到了这个global对象里，导致了生成器对象和frame对象都无法被GC回收，产生了严重的内存泄漏。

下面这段代码在PyPy 3中会迅速耗尽系统内存，而在CPython 3中则没有问题：

def test():
    yield 1
 
while True:
    t = test()
    t.close()

结论:

在Python 3中，最佳实践是：

永远不要持久保存一个已经被抛出过的Exception对象
每个被捕获的Exception对象，至多被重新raise一次（不管经过怎样的过程）
在需要将同一个异常广播到多个过程时（例如：多个过程等待了同一个异步过程），最好每次都重新复制整个Exception对象，或者为每个过程创建一个新的Exception对象。通过Python 3的新语法raise ... from ...，可以在新的Exception中保留老的traceback。

第三点的一个特例是asyncio中的Future对象，如果一个Future被await了多次，而这个Future抛出了异常，就会出现第三种情形，此时堆栈信息可能会混乱。

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