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。

假设您的编程逻辑取决于字典中是否有具有给定键的条目。你可以使用if…来测试dict.get(key)的结果。其他的……或者你可以这样做:

try:
    val = dic[key]
except KeyError:
    do_some_stuff()
else:
    do_some_stuff_with_val(val)

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`

使用else样式和可读性是一个重要原因。将可能导致异常的代码放在处理异常的代码附近通常是个好主意。例如，比较这些:

try:
    from EasyDialogs import AskPassword
    # 20 other lines
    getpass = AskPassword
except ImportError:
    getpass = default_getpass

and

try:
    from EasyDialogs import AskPassword
except ImportError:
    getpass = default_getpass
else:
    # 20 other lines
    getpass = AskPassword

当异常不能提前返回或重新抛出异常时，第二个方法很好。如果可能的话，我会这样写:

try:
    from EasyDialogs import AskPassword
except ImportError:
    getpass = default_getpass
    return False  # or throw Exception('something more descriptive')

# 20 other lines
getpass = AskPassword

注意:答案从最近发布的副本复制在这里，因此所有这些“AskPassword”的东西。

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。

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。