在执行程序时，可能会发生许多意外情况。代码可能产生错误或警告。大多数情况下，我们不希望这些情况打断程序的正常流程。那么，当你的R代码出现问题时，应该怎么办呢？本章将介绍所有有助于解决此类问题的工具。

本章将教会我们如何优雅地处理意外问题。我们将学习各种能够报告问题并让我们进行处理的函数。这类操作的专业术语称为**“异常处理”**。

什么是异常处理？

异常处理包括三个步骤：预先预测可能出现的错误、识别错误位置，并在程序中妥善解决该问题。

如上图所示，“预判”意味着作为程序员，我们意识到某些地方可能出错。我们定位到错误发生的地点，分析其可能发生的原因和位置，然后尝试让程序在出现错误的情况下仍能继续运行。我们会寻找最佳解决方案，避免编译器抛出意外错误。

错误处理器是一类专门用于防止错误的程序。当错误发生时，它们能够恢复程序状态，而不会导致程序突然终止；如果无法恢复，则以安全的方式结束受影响的应用程序。

R脚本的执行可能被以下几种R信号中断：

• 错误
• 警告
• 信息提示
• 用户主动中断（通过按下 CTRL + C / BRK 或 ESC）

错误

当程序员尝试执行编译器不允许的操作时，就会出现错误信息。例如，你可能记得，不同类型对象之间的算术运算是不被允许的。因此，编译器会在此处抛出错误。

1"a" + 1

此处，编译器将抛出错误：

1Error in "a" + 1 : non-numeric argument to binary operator

警告

某些警告信息会在不终止程序执行的前提下提醒用户。它的含义是：“虽然我可以给出一个结果，但你的输入可能存在潜在问题，因此计算结果可能不准确。”

例如，当你创建一个矩阵，传入的数值向量长度不是行数的整数倍或约数时。

1myMatrix <- matrix(c(1:10), nrow = 4, byrow = TRUE)
2print(myMatrix)

在上述代码片段中，传入的向量长度为10，而指定的行数为4。10个数字无法直接均匀分配到4行的矩阵中，尽管这种操作仍然可行。因此，编译器会自动完成转换，但同时显示一条警告 ⚠️：

1Warning message:
2In matrix(c(1:10), nrow = 4, byrow = TRUE) :
3  data length [10] is not a sub-multiple or multiple of the number of rows [4]

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现在我们已经对异常处理有了基本了解，接下来就进入实际代码中添加异常处理机制的学习。