这些答案很适合调试，但对于以编程方式测试异常，isinstance(e, SomeException)可能很方便，因为它也测试SomeException的子类，因此您可以创建应用于异常层次结构的功能。

你通常不应该用try来捕获所有可能的异常:…除非这太宽泛了。只要抓住那些无论出于什么原因都会发生的事情。如果您真的必须这样做，例如，如果您想在调试时了解有关某个问题的更多信息，那么您应该这样做

try:
    ...
except Exception as ex:
    print ex # do whatever you want for debugging.
    raise    # re-raise exception.

使用下面的异常类型和异常文本

import sys
print(str(sys.exc_info()[0]).split(' ')[1].strip('>').strip("'")+"-"+(str(sys.exc_info()[1])))

如果你只想要异常类型:使用——>

import sys
print(str(sys.exc_info()[0]).split(' ')[1].strip('>').strip("'"))

由于Rajeshwar

使用类型class和as语句

try:#code
except Exception as e:
     m=type(e)
     #m is the class of the exception
     strm=str(m)
     #strm is the string of m

其他答案都指出不应该捕获通用异常，但似乎没有人愿意告诉您原因，这对于理解何时可以打破“规则”至关重要。下面是一个解释。基本上，这样你就不会隐藏:

发生错误的事实 发生错误的细节(错误隐藏反模式)

因此，只要您注意不做这些事情，就可以捕获泛型异常。例如，你可以用另一种方式向用户提供异常信息，比如:

在GUI中以对话框的形式显示异常 将异常从工作线程或进程转移到多线程或多处理应用程序中的控制线程或进程

那么如何捕捉泛型异常呢?有几种方法。如果你只想要一个异常对象，可以这样做:

try:
    someFunction()
except Exception as ex:
    template = "An exception of type {0} occurred. Arguments:\n{1!r}"
    message = template.format(type(ex).__name__, ex.args)
    print message

Make sure message is brought to the attention of the user in a hard-to-miss way! Printing it, as shown above, may not be enough if the message is buried in lots of other messages. Failing to get the users attention is tantamount to swallowing all exceptions, and if there's one impression you should have come away with after reading the answers on this page, it's that this is not a good thing. Ending the except block with a raise statement will remedy the problem by transparently reraising the exception that was caught.

上述用法和使用just except: without any argument的区别有两个方面:

裸except:不提供要检查的异常对象 异常SystemExit, KeyboardInterrupt和GeneratorExit不会被上面的代码捕获，这通常是你想要的。参见异常层次结构。

如果你也想要与你没有捕获异常时得到的stacktrace相同，你可以像这样得到(仍然在except子句中):

import traceback
print traceback.format_exc()

如果你使用logging模块，你可以像这样将异常输出到日志中(以及一条消息):

import logging
log = logging.getLogger()
log.exception("Message for you, sir!")

如果你想更深入地研究堆栈，查看变量等，可以使用except块内pdb模块的post_mortem函数:

import pdb
pdb.post_mortem()

我发现最后一种方法在查找bug时非常有用。

下面是我处理异常的方式。我们的想法是，如果容易的话，尝试解决问题，然后在可能的情况下添加一个更理想的解决方案。不要在生成异常的代码中解决问题，否则代码会失去原始算法的跟踪，而原始算法应该被准确地编写。但是，传递解决问题所需的数据，并返回一个lambda，以防在生成它的代码之外无法解决问题。

path = 'app.p'

def load():
    if os.path.exists(path):
        try:
            with open(path, 'rb') as file:
                data = file.read()
                inst = pickle.load(data)
        except Exception as e:
            inst = solve(e, 'load app data', easy=lambda: App(), path=path)()
    else:
        inst = App()
    inst.loadWidgets()

# e.g. A solver could search for app data if desc='load app data'
def solve(e, during, easy, **kwargs):
    class_name = e.__class__.__name__
    print(class_name + ': ' + str(e))
    print('\t during: ' + during)
    return easy

目前，由于我不想考虑应用程序的用途，所以我没有添加任何复杂的解决方案。但在未来，当我了解更多可能的解决方案时(因为应用程序设计得更多)，我可以添加一个以during为索引的解决方案字典。

在这个例子中，一种解决方案可能是寻找存储在其他地方的应用程序数据，比如‘app.p’文件被错误删除了。

现在，因为编写异常处理程序不是一个明智的想法(我们还不知道解决它的最佳方法，因为应用程序的设计将不断发展)，我们只是返回简单的修复，这就像我们第一次运行应用程序一样(在这种情况下)。