我发现其他有用的处理可能不正确的配置文件:

try:
    value, unit = cfg['lock'].split()
except ValueError:
    msg = 'lock monitoring config must consist of two words separated by white space'
    self.log('warn', msg)
else:
     # get on with lock monitoring if config is ok

读取锁配置的异常禁用锁监控，ValueErrors记录有用的警告消息。

下面是我喜欢使用这种模式的另一个地方:

 while data in items:
     try
        data = json.loads(data)
     except ValueError as e:
        log error
     else:
        # work on the `data`

PEP 380中有一个很好的try-else示例。基本上，它归结为在算法的不同部分做不同的异常处理。

大概是这样的:

try:
    do_init_stuff()
except:
    handle_init_suff_execption()
else:
    try:
        do_middle_stuff()
    except:
        handle_middle_stuff_exception()

这允许您在异常发生的地方编写异常处理代码。

else块通常可以用来补充出现在每个except块中的功能。

try:
    test_consistency(valuable_data)
except Except1:
    inconsistency_type = 1
except Except2:
    inconsistency_type = 2
except:
    # Something else is wrong
    raise
else:
    inconsistency_type = 0

"""
Process each individual inconsistency down here instead of
inside the except blocks. Use 0 to mean no inconsistency.
"""

在这种情况下，在每个except块中设置inconsistency_type，以便在无错误情况下在else中补充行为。

当然，我将此描述为某一天可能会出现在您自己的代码中的模式。在这个特定的情况下，您只要在try块之前将inconsistency_type设置为0即可。

我能想到的一种使用场景是不可预测的异常，如果您再次尝试，可以避免这种异常。例如，当try块中的操作涉及随机数时:

while True:
    try:
        r = random.random()
        some_operation_that_fails_for_specific_r(r)
    except Exception:
        continue
    else:
        break

但是如果可以预测异常，则应该始终在异常之前选择验证。然而，并不是所有的事情都可以预测，所以这种代码模式有它的一席之地。

Try-except-else非常适合结合EAFP模式和duck-typing:

try:
  cs = x.cleanupSet
except AttributeError:
  pass
else:
  for v in cs:
    v.cleanup()

您可能认为naïve代码是好的:

try:
  for v in x.cleanupSet:
    v.clenaup()
except AttributeError:
  pass

这是在代码中意外隐藏严重错误的好方法。我在那里输入了清理，但是让我知道的AttributeError正在被吞噬。更糟糕的是，如果我写对了，但清理方法偶尔被传递一个具有错误命名属性的用户类型，导致它在中途无声地失败并留下一个未关闭的文件，会怎样?祝你在调试时好运。