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(11655)  评论(0)  编辑  收藏  举报