Python：循环数据时继续通过“RuntimeError”

Question

在循环数据列表时，我将如何继续通过 RuntimeError？ 例如，假设我的函数 f 如下：

t_ints = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
 
def f(x):
    for i in x:
        if i==3:
            continue
        
        elif i ==6:
            raise RuntimeError('NOP')
        print(f'Processing integer {i}')
    
    print("Done")
    return

f(t_ints)

该函数将打印除 3 之外的每个数字，传递 3 并继续到 4。但是当它达到 6 时，它将产生一个名为 NOP 的 RunTimeError。所以输出是：

Processing integer 1
Processing integer 2
Processing integer 4
Processing integer 5
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
c:\Users\jalmendarez.MSQT\Visual Studio Code\Test Notebooks\Test Sheet 1.py in 
     251     return
     252 
---> 253 f(t_ints)

c:\Users\jalmendarez.MSQT\Visual Studio Code\Test Notebooks\Test Sheet 1.py in f(x)
      245 
      246         elif i ==6:
----> 247             raise RuntimeError('NOP')
     248         print(f'Processing integer {i}')
     249 

RuntimeError: NOP

我想传递整数列表，如上面的 t_ints，并将 for 循环中的函数应用于每个列表。

z=[
    [11, 22, 33, 3, 55, 66, 87, 8, 9, 10],
    [31, 3, 53, 54, 3, 66, 7, 8, 9, 10],
    [2,4,6,8,10,11,35]
]

所以我编写了下面的代码来循环遍历每个列表，它忽略并传递 3 并继续列表。但是，当它遇到 6 时，由于错误而停止并且不会继续。我尝试使用 try/except。我希望我的循环忽略 RuntimeError('NOP') 并继续。

INPUT:
for i in z:
    try:
        f(i)
    except RuntimeError:
        pass
OUTPUT:
Processing integer 11
Processing integer 22
Processing integer 33
Processing integer 55
Processing integer 66
Processing integer 87
Processing integer 8
Processing integer 9
Processing integer 10
Done
Processing integer 31
Processing integer 53
Processing integer 54
Processing integer 66
Processing integer 7
Processing integer 8
Processing integer 9
Processing integer 10
Done
Processing integer 2
Processing integer 4

我想要的实际输出是：

Processing integer 11
Processing integer 22
Processing integer 33
Processing integer 55
Processing integer 66
Processing integer 87
Processing integer 8
Processing integer 9
Processing integer 10
Done
Processing integer 31
Processing integer 53
Processing integer 54
Processing integer 66
Processing integer 7
Processing integer 8
Processing integer 9
Processing integer 10
Done
Processing integer 2
Processing integer 4
Processing integer 8
Processing integer 10
Processing integer 11
Processing integer 35

关于如何使用类似于“继续”的内容来解决引发的错误的任何想法？

——编辑—— 读这个！！

好的，这是真正的问题，因为它确实与我上面创建的函数无关。抱歉读了这么久，但这是必要的。

我创建了函数 f 作为示例，看看我是否可以通过 RunTimeError。这是为了解决我遇到的更大问题的尝试。我有大约一百万行和 23 列的 df。有一个 ID 列。但实际上只有大约 18,000 个唯一 ID。所以我创建了一个遍历每个唯一 ID 的 for 循环。在该循环中，我为每个 ID 创建了一个带有行/列的过滤数据框。使用过滤后的数据，我正在运行基于列中可用值的曲线拟合，以及我创建的一些函数来计算指数下降曲线。这是一个简单的等式。 http://www.petrocenter.com/reservoir/DCA_theory.htm

运行曲线拟合后，我将曲线拟合求解的参数插入我的指数下降曲线函数。我将该函数的新值作为新列添加到 for 循环内该唯一 ID 的数据框。然后，我将每个唯一 ID 数据框与字典中的新曲线拟合函数数据列一起存储。因此，我可以访问具有原始值的每个 IDs 数据框，以及基于使用指数下降曲线拟合的曲线的估计值。

基本上我要拟合 18,000 次曲线。通过该过程，某些曲线拟合会产生无法求解曲线拟合的 RunTimeError。我同意并非所有问题都得到解决。我没有时间检查 18,000 个唯一 ID 数据以确保它足够干净以适合曲线。因此，我希望能够跳过出现 RunTimeError 的那些 ID 实例，然后转到 for 循环中的下一个唯一 ID。

Answer 1

实施问题是您的错误处理程序必须处于您希望处理错误的级别。您的代码无法处理处理循环中的错误。当您引发错误时，您的函数退出循环，退出函数，并引发错误以供调用程序处理。继续循环为时已晚。

如果你想在函数内继续循环，那么你必须在函数内处理异常。很简单，您根本不应该提出异常。正如您所描述的所需功能，case 3 和 case 6 之间没有区别。

def f(x):
    for i in x:
        if i == 3 or i == 6:
            continue
        
        print(f'Processing integer {i}')
    
    print("Done")
    return

---

回应 OP 的编辑

我认为您已经确定了帖子的核心问题：在您发布的代码中，循环本身引发了异常；在您的实际示例中，循环 calls 一个函数，该函数引发异常。看起来你需要的代码很简单，像这样：

for row in df:
    try:
        params = fit_function(row)
    exception RuntimeError:
        print(row, " failed to fit.)
        continue   # if there is more row processing for a successful fit.

Answer 2

问题是您正在捕获并仅在外部循环中处理异常。您的函数 f 对您提出的异常没有任何处理。我正在考虑您需要引发异常，否则3 和6 之间没有区别。第二个建议是更改您的函数 f，使其更具原子性，而不是在整个列表中运行，您可以使用一个函数来测试每个元素，并在某些情况下引发异常。

不要在循环中通过z 设置try-except 块，而是在f 函数中使用try-catch。您的代码将是这样的：

def f(x):
    for i in x:
        try:
            if i==3:
                continue        
            elif i ==6:
                raise RuntimeError('NOP')
            print(f'Processing integer {i}')
        except RuntimeError:
            continue
    
    print("Done")
    return
z=[
    [11, 22, 33, 3, 55, 66, 87, 8, 9, 10],
    [31, 3, 53, 54, 3, 66, 7, 8, 9, 10],
    [2,4,6,8,10,11,35]
]
for i in z:
    try:
        f(i)
    except RuntimeError:
        pass

-------版本后提供的详细信息的代码更新-

import pandas as pd
import logging

#Setup logging to a file
logging.basicConfig(filename='example.log', encoding='utf-8', level=logging.DEBUG)

#Your fit function
def fit(filtered_df):
     #Your exponential decline fit goes here
     return fit_results

#Reading your dataset
df = pd.read_csv("all_your_data.csv")

#list of dataframes results
fit_results = []
#list of failed_ids
failed_ids = []
for unique_id in df.YOUR_ID_COLUMN.unique():
    try:
        fit_results.append(fit(df[df.YOUR_ID_COLUMN==unique_id]))
    except RuntimeError:
        failed_ids.append(unique_id)
        logging.error("{} curve fit failed".format(unique_id))