ArithmeticError是Python中算术异常的基类，常见子类包括：1. ZeroDivisionError：除数为零时触发，解决方法为预先判断或使用try-except处理；2. OverflowError：浮点数运算结果过大溢出，可通过限制输入、改用对数运算或预判避免；3. FloatingPointError：浮点运算错误，默认未启用，建议使用math.isfinite()或isnan()主动检测。合理使用条件判断与异常处理可提升代码健壮性。
Python中的ArithmeticError是一个基类异常，用于表示各种算术运算中出现的错误。它本身通常不会直接被抛出，而是作为多个更具体异常的父类。了解其常见子类型及对应的解决方法，有助于在开发中快速定位和修复问题。
1. ZeroDivisionError：除以零错误
这是最常见的ArithmeticError子类，当尝试将一个数除以0时触发。
x = 5 / 0
运行结果会抛出：ZeroDivisionError: division by zero
解决方法：
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- 在执行除法前检查除数是否为0。
- 使用条件判断或异常处理机制。
推荐写法：
if divisor != 0:
result = dividend / divisor
else:
print("除数不能为零")或使用try-except：
try:
result = 5 / 0
except ZeroDivisionError:
result = None # 或赋予默认值2. OverflowError：数值溢出错误
当运算结果超出浮点数可表示范围时抛出，常见于极大规模的数学计算。
示例：
import math result = math.exp(1000)
会引发：OverflowError: math range error
解决方法：
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- 避免对过大数值进行指数等敏感运算。
- 使用
decimal模块进行高精度计算（但不解决溢出）。 - 改用对数运算简化表达式，如
log(exp(a) / exp(b))→a - b。 - 限制输入范围或做预判检查。
3. FloatingPointError：浮点运算错误
此异常理论上属于ArithmeticError，但在标准CPython中默认未启用，需手动开启浮点异常捕获（如通过fpectl模块），因此实际较少见。
说明：
- 主要用于科学计算场景，检测无效浮点操作（如NaN参与运算）。
- 大多数情况下建议使用
math.isfinite()、math.isnan()等函数主动检测。
示例检测方式：
import math
if not math.isfinite(x):
print("x不是有效数值")基本上就这些。掌握这几种常见算术异常，能有效提升代码健壮性。关键是在敏感运算前做判断，或合理使用异常处理结构，避免程序意外中断。
