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。

我将添加另一个用例，在处理DB会话时看起来很直接:

    # getting a DB connection 
    conn = db.engine.connect()

    # and binding to a DB session
    session = db.get_session(bind=conn)

    try:
        # we build the query to DB
        q = session.query(MyTable).filter(MyTable.col1 == 'query_val')

        # i.e retrieve one row
        data_set = q.one_or_none()

        # return results
        return [{'col1': data_set.col1, 'col2': data_set.col2, ...}]

    except:
        # here we make sure to rollback the transaction, 
        # handy when we update stuff into DB
        session.rollback()
        raise

    else:
        # when no errors then we can commit DB changes
        session.commit()

    finally:
        # and finally we can close the session
        session.close()

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`

查看Python引用，当没有异常时，else似乎在try之后执行。 当控制流出try子句的末尾时，执行可选的else子句。else子句中的异常不由前面的except子句处理。

Dive into python有一个例子，如果我理解正确的话，在try块中他们尝试导入一个模块，当失败时，你会得到异常并绑定默认值，但当它工作时，你可以选择进入else块并绑定所需的内容(参见示例和解释链接)。

如果你试图在catch块中工作，它可能会抛出另一个异常——我想这就是else块派上用场的地方。

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。