python中的异常处理是指在运行程序时，如果出现错误（如除数为零、文件不存在等）导致程序终止或者出现异常，程序将自动跳转到异常处理代码块，进行相应的处理，使程序不至于直接终止。
异常处理非常重要，它可以帮助程序员把错误信息输出，并且可以帮助我们找到错误的位置，降低程序的错误率，提高程序的稳定性和可维护性。
Python中的异常处理主要有以下几个关键字：try、except、finally和raise。下面分别介绍它们的用法和作用：
1.try-except
try-except语句可以捕获异常并进行处理，防止程序因为异常而中断。语法如下：
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try:
#代码块
except [异常类型]:
#异常处理代码块其中try语句下面的代码块为要执行的代码块，如果出现异常，则会跳转到except块中，进行异常处理。如果没有出现异常，则跳过except块中的代码。
当except后面跟的是具体的异常类型时，只有当该类型的异常被捕获时，才会执行该except块中的代码；当except后面没有跟任何异常类型时，会捕获全部异常。
下面给出一个例子：
try:
a = 5 / 0 # 这里会抛出一个ZeroDivisionError异常
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为零")解释：上面的程序中执行5/0时会抛出一个ZeroDivisionError异常，但是由于使用了try-except语句，导致程序不会崩溃，而是输出了一句“除数不能为零”。
2.finally
finally是一个可选的代码块，无论try块中是否有异常，finally块中的代码都会被执行。例如：
try:
# 代码块
except:
# 异常处理代码块
finally:
# finally块在上面的程序中，如果try块中出现异常，则会执行except块进行异常处理；如果没有出现异常，finally块中的代码也会被执行。如果finally块中出现了return、break或continue等语句，将会返回finally中的值。
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
下面给出一个例子：
try:
f = open('filename.txt', 'r')
lines = f.readlines()
result = ""
for line in lines:
result += line
except IOError:
print("文件读取出错")
finally:
print("关闭文件")
f.close()解释：上面的程序中使用try-except来读取文件，如果读取出错则会执行except块中的代码，而无论是否出现异常，finally块中的代码都会被执行，确保文件被正确关闭。
3.raise
raise语句用于手动抛出异常。例如：
x = 10
if x > 5:
raise Exception('x不能大于5。x的值为：{}'.format(x))在上面的程序中，当x的值大于5时，程序会手动抛出一个Exception类型的异常，抛出异常后，程序会跳转到except块进行异常处理。
4.try-except-else
try-except-else语句中else块中代码只有在try块中没有任何异常被抛出时才会被执行。例如：
try:
x = int(input("请输入一个整数："))
except ValueError:
print("无效的输入！")
else:
print("输入的数字是：", x)在上面的程序中，当用户输入的不是整数时，会抛出一个ValueError异常，程序会执行except块中的代码，当输入的是整数时，程序会执行else块中的代码，输出用户输入的数字。
总结
异常处理对于程序员来说非常重要，它可以帮助我们找到程序中的错误，并且可以减少程序的崩溃率，提高程序的稳定性和可维护性。在Python中，try-except语句可以帮助我们捕获异常并进行处理，finally块可以保证任何情况下finally块中的代码都会被执行，raise语句可以手动抛出异常。请合理利用这些关键字，以确保自己的程序更加稳定、可靠。
