前面的文章中，基本上把Python中相关的核心语法系统性梳理了一篇，相信已经掌握这些内容的同学，可以熟练地利用内置模块，采用函数式编程范式或者面向对象编程范式进行常规的编码工作了。
稍微有些编程经验的同学应该都知道这3个事实：
1、编写的代码不是只给自己看的，所以很多编程规范其实主要是用来指引我们编写出更加易读的代码。
2、需求是在不断变化的，甚至朝令夕改都是常态，所以，之所以有一些编程范式、设计模式，其实是为了编写出更加易于扩展的代码，使得代码易于维护。
3、静态的代码执行起来编程动态的进程，但是进程的上下文环境可能是千差万别的，数据库、网络、硬件性能等，都可能导致运行中的程序遭遇编写之初未能想到的异常因素，所以，各种架构设计还有一个很关键的目标在于提高程序的可用性，也就是所谓的“鲁棒性”、“健壮性”。
如果说你编写的代码能够完成业务的需求了，那只是最基本的一步，为了应对各种未知错误，还有很多事情要做。
这篇文章作为Python中的异常处理内容的开篇，但是不会涉及到任何代码，主要聊聊关于我们在计算机科学中与错误进行的永无终止的斗争。
本文的主要内容有：
1、从满足需求到健壮性还有很远的路
2、检错
3、排错
4、容错
1、从满足需求到健壮性还有很远的路在提升代码的健壮性，确保程序的高可用的过程中，测试工程师发挥了很大的作用，有一个关于测试工程师的经典笑话：
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯咖啡
一个测试工程师走进一家酒吧，要了0.7杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧，要了-1杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧，要了2^32杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯洗脚水
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯蜥蜴
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一份asdfQwer@24dg!&*(@
一个测试工程师走进一家酒吧，什么也没要
一个测试工程师走进家酒吧，又走出去又从窗户进来又从后门出去从下水道钻进来
一个测试工程师走进家酒吧，又走出去又进来又出去又进来又出去，最后在外面把老板打了一顿
一个测试工程师走进一
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯烫烫烫的锟斤拷
一个测试工程师走进一家酒吧，要了NaN杯Null
1T测试工程师冲进一家酒吧，要了500T啤酒咖啡洗脚水野猫狼牙棒奶茶
1T测试工程师把酒吧拆了
一个测试工程师化装成老板走进一家酒吧，要了500杯啤酒，并且不付钱
一万个测试工程师在酒吧外呼啸而过
一个测试工程师走进一家酒吧，要了一杯啤酒‘;DROPTABLE酒吧
测试工程师们满意地离开了酒吧
然后一名顾客点了一份炒饭，酒吧炸了
测试工程师在实际工作中，真的是让研发人员又爱又恨的角色。一方面，测试的工作对于代码的质量至关重要；另一方面，测试的工作有时候似乎又过于严苛……
当然，测试的工作主要在于尽量发现程序中潜在的导致错误的因素，从而在测试环境中提前解决掉，避免影响到线上业务。
我们与错误的斗争，主要涉及到三种策略：检错、排错、容错。下面分别介绍下这三种策略。
2、检错检错就是对代码进行各种检查、极端条件的边界测试，从而提前发现程序中可能存在的问题。
检错是能够应对错误的第一步，毕竟只有能够发现错误的存在，才有可能思考进一步应对的解决方案。
测试工作，只是检错的一种，测试能做的是，尽量把能够检查出来的错误暴露出来。
检查不出来的，或者确实由于环境的特殊性，无法真实模拟生产环境，那么有些错误确实是很难通过测试来检查出来的。
这时候的检错策略，就是在代码中，或者另起对应的监控、预警的服务。发现在动态运行过程中的错误，并将之暴露出来。
所以，很多时候，所谓的监控预警，也是一种检错的手段。
3、排错检错只是我们应对错误的第一步，能够找到我们的敌人，接下来要做的自然就是消灭敌人，也就是排错的策略。
如同测试和线上的监控预警一样，排错大体上也可以分为两块：调试和日志追踪。
所谓的调试，是通过添加断点、单步调试等方式，不断拒绝到发生错误的代码局域，呈现其运行时的上下文环境，比如各种变量、参数的取值等，从而便于定位问题原因，从而更好地排除错误。
所以，调试是紧跟着研发自己进行的单元测试或者测试提交的测试bug来展开的。
所谓的日志追求，其实是程序已经部署在线上环境中，通过记录日志文件，保存程序运行各个节点的环境信息，从而快速定位到异常发生的位置，异常发生时的上下文环境等，也是进行排错的必要手段。
当然，排错的手段不止局限于这两种。如果错误太多，完全无法解决，推倒重来，也未尝不是一种终极手段。
4、容错容错，是应对错误的最坏的或者说最无奈的一种策略了。这种策略的前提是，错误的出现是无法避免的，就如同不存在没有bug的代码，只是还没有发现bug而已。
所谓的容错，就是如果我们不能消灭错误，就要想办法能够容忍错误的存在，与错误和平共处。
容错的策略，应对的通常是可预知的、概率发生的、无法彻底消除的错误。
容错的策略，在分布式环境中比较常见，最常见的比如CAP定理中的P，就是分区容错性的含义。
容错的主要手段有：数据备份、代码版本管理、主备服务器等各种冗余策略。
总结本文主要介绍了计算机科学中关于错误的处理应对策略，分别介绍了检错、排错、容错的内容。在真正进行Python中异常的内容的学习之前，先有这些思想上的理念，还是很有必要的。
以上就是本文的全部内容，下一篇文章，开始聊聊Python中的异常处理。感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助。
