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R语言异常或错误处理

问题1：在使用R语言（RCurl包）抓取网页的过程中，往往会因为有些页面超时，或者页面不存在而导致程序因为异常中断退出，进而使自动批量抓取数据的程序中断，这时就需要有人工干预，重新运行程序或重新启动服务，从而导致维护成本增加。

问题2：使用R语言进行数据处理时，常常需要写批处理程序实现程序自动处理，但是可能会出现一些意想不到的错误，从而导致自动化过程中断，这时需要人工干预，增加不必要的劳动。

我们希望程序运行过程中，如果碰到一些可以预计的错误，可以自动处理它们，忽略这些异常，继续执行后面的代码，那么可以使用try、tryCatch、withCallingHandlers函数进行异常的处理，让程序继续往下执行。

1. 在R中，有三个函数工具可以解决条件异常处理（包括错误）问题：

• try() 如果出现错误，使用该函数可以跳过错误继续执行程序。
• tryCatch() 指定控制条件，进行异常捕捉，然后采用对应的函数处理异常和错误。
• withCallingHandlers() 是tryCatch()的变体，只是运行的上下文条件不同，它使用的情况很少，但是非常有用。

2. 函数参数详解与示例

• try()

  • R语言中的异常处理和Java类似，使用了try()语句来捕获异常，不过没有对应的catch()语句。
  • 在使用try()函数捕获异常后，再对捕获的对象进行解析。
  • try()函数第一个参数为调用的方法，第二个参数为是否显示异常消息，如 try(…, silent=TRUE)

    如果表达式运行产生错误提示，try()函数会返回一个类(class)对象'try-error'。如果参数 silent=TRUE，错误信息将被隐藏，silent=FALSE，错误信息将显示到屏幕上。在这种情况下，如果'try-error'的错误类型在变量 x.inv 的类型(class)中 ，我们调用 next 语句终止当前循环的执行，进行下一次的循环，否则，我们添加 x.inv 的值到表达式 inverses 。（示例见如下代码）

  ###question1:###  ###求解逆矩阵过程中出错！！！怎么跳过错误！！！###  set.seed(1)  count <- 1  inverses <- vector(mode = "list", 100)  repeat {    x <- matrix(sample(0:2, 4, replace = T), 2, 2)    inverses[[count]] <- solve(x)    count <- count + 1    if (count > 100) break  }  ################  ###answer1:#####  count <- 0  inverses <- vector(mode = "list", 100)    repeat {        if (count == 100) break        count <- count + 1        x <- matrix(sample(0:2, 4, replace = T), 2, 2)        x.inv <- try(solve(x), silent=TRUE)        if ('try-error' %in% class(x.inv)) {          next      } else{           inverses[[count]] <- x.inv        }  }   inverses  #inverses[!is.null(inverses)]  inverses[!(inverses=='NULL')]  ###############

    try() 允许出现错误后继续执行代码。例如，一般来说，如果你运行的函数引发错误，它会立即终止，并且不返回值：

  f1 <- function(x) {    log(x)    10  }  f1("x")  #> Error in log(x): non-numeric argument to mathematical function

    但是，如果将产生错误的语句放在try()中，那么错误信息将被打印，但程序会继续执行：

  f2 <- function(x) {    try(log(x))    10  }  f2("a")  #> Error in log(x) : non-numeric argument to mathematical function  #> [1] 10

    我们可以使用try(…, silent=TRUE)函数，隐藏错误异常信息。

    如果大段代码中有错误，想忽略错误，可以采用try()，但大段代码需放在{ }中：

  #默认 silent = FALSE，显示错误信息  try({    a <- 1    b <- "x"    a + b  })  #隐藏错误信息  try({    a <- 1    b <- "x"    a + b  } ,  silent = TRUE)

    你可以捕获try()的输出，如果程序运行成功，返回计算结果；如果程序运行不成功，则可以通过class()函数返回，错误类型 'try-error'。

  success <- try(1 + 2)  failure <- try("a" + "b")  class(success)  #> [1] "numeric"  class(failure)  #> [1] "try-error"  ('try-error' %in% class(success))  #> [1] FALSE  ('try-error' %in% class(failure))  #> [1] TRUE

    在list列表中使用try()函数非常有用，可以有效避免个别元素不能计算引起的错误。

  elements <- list(1:10, c(-1, 10), c(T, F), letters)  results <- lapply(elements, log)  #> Warning in FUN(X[[i]], ...): NaNs produced  #> Error in FUN(X[[i]], ...): non-numeric argument to mathematical function  results <- lapply(elements, function(x) try(log(x)))  #> Warning in log(x): NaNs produced

    在R中没有一个可以识别错误类型（class）-"try-error"的函数，我们可以自定义一个函数，然后结合sapply函数，可以非常方便的提取出错误类型、错误的位置以及错误值和正确值。

  is.error <- function(x) inherits(x, "try-error")  succeeded <- !sapply(results, is.error)  # look at successful results  str(results[succeeded])  #> List of 3  #>  $ : num [1:10] 0 0.693 1.099 1.386 1.609 ...  #>  $ : num [1:2] NaN 2.3  #>  $ : num [1:2] 0 -Inf  # look at inputs that failed  str(elements[!succeeded])  #> List of 1  #>  $ : chr [1:26] "a" "b" "c" "d" ...

    try()一个非常实用的用法，如下：

  default <- NULL  try(default <- read.csv("possibly-bad-input.csv"), silent = TRUE)

• tryCatch()

    下面就是tryCatch()函数的标准语法：

  result = tryCatch({      #正常的逻辑      expr  }, warning = function(w) {      #出现warning的处理逻辑      warning-handler-code  }, error = function(e) {      #出现error的处理逻辑      error-handler-code  }, finally = {      #不管出现异常还是正常都会执行的代码模块，      #一般用来处理清理操作，例如关闭连接资源等。      cleanup-code  }

    两个实际的小例子，code：

  #code1:  get.msg <- function(path)  {    con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1")    text <- readLines(con)    msg <- tryCatch({      text[seq(which(text == "")[1] + 1, length(text), 1)]    }, error = function(e) {      ""    })    close(con)    return(paste(msg, collapse = "\n"))  }  #code2:  library(RMySQL)  result = tryCatch({      #获取数据连接      connect <- dbConnect(MySQL(), dbname="db_olap_web", username="root", password="")      #处理其他逻辑      #……  }, warning = function(w) {      #这里我只是简单处理一下      #也就是打印到控制台      print(w)  }, error = function(e) {      #这里我只是简单处理一下      #也就是打印到控制台      print(e)  }, finally = {      #关闭数据库连接      dbDisconnect(connect)  }

    使用tryCatch()函数，根据获取到的条件信号，返回相应的内置函数处理结果，错误、警告、消息等。

  show_condition <- function(code) {    tryCatch(code,      error = function(c) "error",      warning = function(c) "warning",      message = function(c) "message"    )  }  show_condition(stop("!"))  #> [1] "error"  show_condition(warning("?!"))  #> [1] "warning"  show_condition(message("?"))  #> [1] "message"  # If no condition is captured, tryCatch returns the   # value of the input  show_condition(10)  #> [1] 10

    我们可以使用tryCatch()函数来实现的try()函数的功能。需要使用conditionMessage()来提取与原来错误相关联的消息。

  try2 <- function(code, silent = FALSE) {    tryCatch(code, error = function(c) {      msg <- conditionMessage(c)      if (!silent) message(c)      invisible(structure(msg, class = "try-error"))    })  }  try2(1)  #> [1] 1  try2(stop("Hi"))  try2(stop("Hi"), silent = TRUE)

    当返回的错误值信号有缺省值时，但这是我们希望看到更加细节的错误信息，这是就需要我们自己封装一个tryCatch()函数过程，修改错误信息对象，来存储更多的错误信息。下面这个例子是，封装read.csv()函数的错误，将路径名称加到错误信息中！！！

  read.csv2 <- function(file, ...) {    tryCatch(read.csv(file, ...), error = function(c) {      c$message <- paste0(c$message, " (in ", file, ")")      stop(c)    })  }  read.csv("code/dummy.csv")  #> Error in file(file, "rt"): cannot open the connection  read.csv2("code/dummy.csv")  #> Error in file(file, "rt"): cannot open the connection (in code/dummy.csv)

    在使用tryCatch()捕获异常，中断程序代码时，需要注意可能造成死循环的情况。（除非你 kill R 程序过程！！！）

  # Don't let the user interrupt the code  i <- 1  while(i < 3) {    tryCatch({      Sys.sleep(0.5)      message("Try to escape")    }, interrupt = function(x) {      message("Try again!")      i <<- i + 1    })  }

    tryCatch()还有一个功能模块：finally = { cleanup-code }，它指定一个代码块（cleanup-code）（不是函数），无论初始表达是成功还是失败，都运行这段代码块。这对于清理程序（例如，删除文件，关闭连接）非常有用。这个功能等同于使用on.exit()，但它可以被封装在较小的代码块中使用。

• withCallingHandlers()

    与tryCatch()功能相似的另一种方法是withCallingHandlers()。它们的功能之间主要有两个区别：

  • tryCatch()处理程序的返回值由tryCatch()返回，而withCallingHandlers()的返回值被处理程序忽略。

    f <- function() stop("!")  tryCatch(f(), error = function(e) 1)  #> [1] 1  withCallingHandlers(f(), error = function(e) 1)  #> Error in f(): !

  • 通过调用sys.calls()查看相应的中间过程，它的运行相当于traceback()的用法，如下所示，它列出了导致当前函数的所有调用。

    f <- function() g()  g <- function() h()  h <- function() stop("!")  tryCatch(f(), error = function(e) print(sys.calls()))  # [[1]] tryCatch(f(), error = function(e) print(sys.calls()))  # [[2]] tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers)  # [[3]] tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]])  # [[4]] value[[3L]](cond)  withCallingHandlers(f(), error = function(e) print(sys.calls()))  # [[1]] withCallingHandlers(f(),   #    error = function(e) print(sys.calls()))  # [[2]] f()  # [[3]] g()  # [[4]] h()  # [[5]] stop("!")  # [[6]] .handleSimpleError(  #    function (e) print(sys.calls()), "!", quote(h()))  # [[7]] h(simpleError(msg, call))

    以下为一个示例code：

  message2error <- function(code) {    withCallingHandlers(code, message = function(e) stop(e))  }  f <- function() g()  g <- function() message("Hi!")  g()  # Error in message("Hi!"): Hi!  message2error(g())  traceback()  # 10: stop(e) at #2  # 9: (function (e) stop(e))(list(message = "Hi!\n",   #      call = message("Hi!")))  # 8: signalCondition(cond)  # 7: doWithOneRestart(return(expr), restart)  # 6: withOneRestart(expr, restarts[[1L]])  # 5: withRestarts()  # 4: message("Hi!") at #1  # 3: g()  # 2: withCallingHandlers(code, message = function(e) stop(e))   #      at #2  # 1: message2error(g())

    这些细微的差别很少用到，当你试图捕捉究竟哪里出了问题，并把它传递给另一个函数时除外。在大多数情况下，你不应该需要使用withCallingHandlers()。

综合示例

#!/usr/bin/env Rscript    # tryCatch.r -- experiments with tryCatch        # Get any arguments    arguments <- commandArgs(trailingOnly=TRUE)    a <- arguments[1]        # Define a division function that can issue warnings and errors    myDivide <- function(d, a) {      if (a == 'warning') {        return_value <- 'myDivide warning result'        warning("myDivide warning message")      } else if (a == 'error') {        return_value <- 'myDivide error result'        stop("myDivide error message")      } else {        return_value = d / as.numeric(a)      }      return(return_value)    }        # Evalute the desired series of expressions inside of tryCatch    result <- tryCatch({            b <- 2      c <- b^2      d <- c+2      if (a == 'suppress-warnings') {        e <- suppressWarnings(myDivide(d,a))      } else {        e <- myDivide(d,a) # 6/a      }      f <- e + 100          }, warning = function(war) {            # warning handler picks up where error was generated      print(paste("MY_WARNING:  ",war))      b <- "changing 'b' inside the warning handler has no effect"      e <- myDivide(d,0.1) # =60      f <- e + 100      return(f)          }, error = function(err) {            # warning handler picks up where error was generated      print(paste("MY_ERROR:  ",err))      b <- "changing 'b' inside the error handler has no effect"      e <- myDivide(d,0.01) # =600      f <- e + 100      return(f)          }, finally = {            print(paste("a =",a))      print(paste("b =",b))      print(paste("c =",c))      print(paste("d =",d))      # NOTE:  Finally is evaluated in the context of of the inital      # NOTE:  tryCatch block and 'e' will not exist if a warning      # NOTE:  or error occurred.      #print(paste("e =",e))          }) # END tryCatch        print(paste("result =",result))

参考资料

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