異常鏈通過 raise … from … 保留原始異常信息，便于調試。1. 使用 raise newexception from originalexception 可將原始異常附加到新異常上；2. 自定義異常類如 dataprocessingerror 及其子類可組織錯誤類型，保留異常上下文；3. 在異步編程中，異常鏈能追蹤協程間異常傳播路徑，提升調試效率。
異常鏈，簡單來說，就是當你捕獲到一個異常，并決定拋出另一個“更高級”或“更具體”的異常時，如何保留原始異常的信息，而不是讓它像幽靈一樣消失。核心在于 raise … from … 語句。
使用 raise NewException from OriginalException，可以把 OriginalException 附加到 NewException 上，這樣在調試時，你就能看到完整的異常堆棧，追溯到問題的根源。
解決方案：
def process_data(data): try: # 模擬一個可能出錯的操作 result = 10 / data return result except ZeroDivisionError as e: # 拋出一個更高級的異常，同時保留原始異常的信息 raise ValueError("數據處理失?。撼龜禐榱?quot;) from e try: result = process_data(0) print(result) except ValueError as e: print(f"捕獲到異常: {e}") print(f"原始異常: {e.__cause__}")
為什么我們需要異常鏈？僅僅打印異常信息不夠嗎？
異常鏈的最大價值在于調試。想象一下，一個復雜的系統中，一個異?？赡芙涍^多層函數調用才被拋出。如果沒有異常鏈，你只能看到最外層拋出的異常，而不知道它是由哪個更深層的異常引起的。這就像偵探破案，只有結果，沒有線索。
異常鏈提供了一條完整的“犯罪現場”線索，讓你能夠追蹤到問題的根源，快速定位并修復bug。它不僅僅是打印異常信息，而是提供了一個完整的異常上下文。
如何自定義異常類，并更好地利用異常鏈？
自定義異常類能讓你更好地組織和管理你的代碼中的異常。例如，你可以創建一個 DataProcessingError 異常類，用于處理所有與數據處理相關的錯誤。
class DataProcessingError(Exception): """數據處理異?；?quot;"" pass class InvalidDataError(DataProcessingError): """數據無效異常""" pass def validate_data(data): if data is None: raise InvalidDataError("數據不能為空") def process_data(data): try: validate_data(data) result = 10 / data return result except ZeroDivisionError as e: raise DataProcessingError("數據處理失?。撼龜禐榱?quot;) from e except InvalidDataError as e: raise # 重新拋出 InvalidDataError，不需要 from，因為它本身就是源頭 try: result = process_data(None) print(result) except DataProcessingError as e: print(f"捕獲到數據處理異常: {e}") if e.__cause__: print(f"原始異常: {e.__cause__}") except InvalidDataError as e: print(f"捕獲到數據無效異常: {e}") #不需要打印 e.__cause__，因為它本身就是源頭
在這個例子中，DataProcessingError 是一個基類，InvalidDataError 是它的一個子類。這樣，你可以根據不同的錯誤類型，拋出不同的異常，并使用異常鏈保留原始異常的信息。注意，如果異常本身就是錯誤的源頭（例如 InvalidDataError），則不需要使用 from 語句。
異常鏈在異步編程中有什么特殊用途？
在異步編程中，異常處理更加復雜，因為異?？赡馨l生在不同的協程中。異常鏈可以幫助你跟蹤異步任務中的異常，并將其傳播到主協程。
import asyncio async def inner_task(data): try: await asyncio.sleep(1) # 模擬耗時操作 result = 10 / data return result except ZeroDivisionError as e: raise ValueError("內部任務失?。撼龜禐榱?quot;) from e async def outer_task(data): try: result = await inner_task(data) return result except ValueError as e: raise RuntimeError("外部任務失敗，無法完成計算") from e async def main(): try: result = await outer_task(0) print(result) except RuntimeError as e: print(f"主任務捕獲到異常: {e}") if e.__cause__: print(f"原始異常: {e.__cause__}") if e.__cause__.__cause__: print(f"更原始的異常: {e.__cause__.__cause__}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
在這個例子中，inner_task 和 outer_task 都是異步函數。inner_task 中可能發生 ZeroDivisionError，然后被 outer_task 捕獲并拋出 ValueError。最后，main 函數捕獲 RuntimeError，并打印異常鏈，你可以看到完整的異常堆棧，從 ZeroDivisionError 一直到 RuntimeError。
異步編程中，異常鏈尤其重要，因為它能幫助你理解異步任務之間的依賴關系，以及異常是如何在不同的協程之間傳播的。
總之，raise … from … 是一個強大的工具，可以幫助你更好地處理異常，并提高代碼的可維護性和可調試性。掌握它，你就能像一個經驗豐富的偵探一樣，快速定位并修復bug。
