你的问题是:“我如何才能确切地看到someFunction()中发生了什么导致异常发生?”

在我看来，您不是在问如何处理生产代码中不可预见的异常(正如许多答案所假设的那样)，而是在问如何找出在开发过程中导致特定异常的原因。

最简单的方法是使用调试器，该调试器可以在未捕获异常发生的地方停止，最好不要退出，以便您可以检查变量。例如，Eclipse开源IDE中的PyDev可以做到这一点。要在Eclipse中启用该功能，请打开Debug透视图，在Run菜单中选择管理Python异常断点，并在未捕获的异常上检查挂起。

你的问题是:“我如何才能确切地看到someFunction()中发生了什么导致异常发生?”

在我看来，您不是在问如何处理生产代码中不可预见的异常(正如许多答案所假设的那样)，而是在问如何找出在开发过程中导致特定异常的原因。

最简单的方法是使用调试器，该调试器可以在未捕获异常发生的地方停止，最好不要退出，以便您可以检查变量。例如，Eclipse开源IDE中的PyDev可以做到这一点。要在Eclipse中启用该功能，请打开Debug透视图，在Run菜单中选择管理Python异常断点，并在未捕获的异常上检查挂起。

实际的异常可以通过以下方式捕获:

try:
    i = 1/0
except Exception as e:
    print e

您可以从Python教程中了解有关异常的更多信息。

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。

只要避免捕获异常，Python打印的回溯就会告诉你发生了什么异常。

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)。