索引超出范围，同一行有多个列表

给定

>>> foo = [1, 1]
>>> bar = [1, 1, 1]
>>> print(foo[5], bar[5])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

如何判断哪个列表引发了异常？

对于更多非琐碎的例子来说，这是非常令人恼火的。有人能解释一下Python解释器是如何工作的，以至于它记不住它所在的字符吗？这似乎是一个太明显的设计错误，所以一定有原因，对吧？

JonSG的答案适用于所有版本的Python。然而，在未来，Python 3.11+将在其字节码中存储列偏移量。回溯将在出错的表达式下面加下划线：

Traceback (most recent call last):
File "C:UsersusernameDocumentsmodule.py", line 3, in <module>
print(foo[5], bar[5])
~~~^^^
IndexError: list index out of range

这要归功于在Python 3.11中实现的PEP 657，目前处于alpha版本，并将于2022年10月发布。

请注意，这个功能附带的内存成本很小，作者已经承认了这一点，他们说：

我们知道，某些用户可能无法接受此信息的额外成本，因此我们提出了一种选择退出机制，该机制将导致生成的代码对象没有额外信息，同时也允许pyc文件不包含额外信息。

可以通过将-Xno_debug_ranges传递给python来选择退出此功能。

简单的答案是，您可以通过将打印语句拆分为多行来强制执行(尽管我同意这更多的是一种变通方法，而不是真正的解决方案)：

foo = [1, 1]
bar = [2, 2]
print(
foo[5],
bar[5]
)

应该会产生这样的结果：

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
foo[5],
IndexError: list index out of range

同样需要注意的是，如果想要实际检查字节码以查看发生了什么，dis模块可能会在这里有所帮助：

import dis
code_block ='''
foo = [1, 1]
bar = [2, 2]
print(foo[5], bar[5])
'''
print(dis.dis(compile(code_block, "", "exec")))

告诉我：

2           0 LOAD_CONST               0 (1)
2 LOAD_CONST               0 (1)
4 BUILD_LIST               2
6 STORE_NAME               0 (foo)
3           8 LOAD_CONST               1 (2)
10 LOAD_CONST               1 (2)
12 BUILD_LIST               2
14 STORE_NAME               1 (bar)
4          16 LOAD_NAME                2 (print)
18 LOAD_NAME                0 (foo)
20 LOAD_CONST               2 (5)
22 BINARY_SUBSCR
24 LOAD_NAME                1 (bar)
26 LOAD_CONST               2 (5)
28 BINARY_SUBSCR
30 CALL_FUNCTION            2
32 POP_TOP
34 LOAD_CONST               3 (None)
36 RETURN_VALUE
None

因此，在我的平台上，foo[5]在bar之前进行评估(通过BINARY_SUBSCR.)。

I在返回时使用反编译编写了替换，以显示回溯中的位置。请参见loctraceback。它没有得到太多关注，我已经有一段时间没有尝试使用它了。

trepan3k调试器还使用反编译来更准确地显示停止时的位置。

2018年，我就这里使用的技术做了一次简短的演讲。有趣的是，当我举这样的例子时，例如。https://rocky.github.io/pycon2018.co/#/2.我在问题中得到的一个评论是，你为什么需要这样的东西。

如今，我倾向于只根据自己的个人需求、兴趣和时间来改进事情，而不太担心别人。(毕竟，开源工作应该意味着其他人也可以做出贡献。)

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