R语言-程序异常或错误处理

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

posted @ 2016-05-14 10:48  银河统计  阅读(11135)  评论(0编辑  收藏  举报