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`

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`

即使你现在想不出它的用途，你可以打赌它一定会有用处的。下面是一个没有想象力的例子:

其他:

a = [1,2,3]
try:
    something = a[2]
except IndexError:
    print("out of bounds")
else:
    print(something)

没有其他的:

try:
    something = a[2]
except IndexError:
    print("out of bounds")

if "something" in locals():
    print(something)

在这里，如果没有抛出错误，则定义了变量something。您可以在try块之外删除它，但如果定义了变量，则需要进行一些混乱的检测。

就是这样。try-except子句中的'else'块用于当(且仅当)被试操作成功时运行的代码。它可以被利用，也可以被滥用。

try:
    fp= open("configuration_file", "rb")
except EnvironmentError:
    confdata= '' # it's ok if the file can't be opened
else:
    confdata= fp.read()
    fp.close()

# your code continues here
# working with (possibly empty) confdata

就我个人而言，我喜欢它，并在适当的时候使用它。它在语义上对语句进行分组。

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。

也许它的用法是:

#debug = []

def debuglog(text, obj=None):
    " Simple little logger. "
    try:
        debug   # does global exist?
    except NameError:
        pass    # if not, don't even bother displaying
    except:
        print('Unknown cause. Debug debuglog().')
    else:
        # debug does exist.
        # Now test if you want to log this debug message
        # from caller "obj"
        try:
            if obj in debug:
                print(text)     # stdout
        except TypeError:
            print('The global "debug" flag should be an iterable.')
        except:
            print('Unknown cause. Debug debuglog().')

def myfunc():
    debuglog('Made it to myfunc()', myfunc)

debug = [myfunc,]
myfunc()

也许这对你也有帮助。