一、提高代码可读性
Python中没有异常的好处之一是可以提高代码的可读性。异常会引起视线的转移和中断，影响代码的可读性。相反，如果代码中没有异常处理，程序将更容易理解。在Python中，我们可以通过在代码中使用断言，来检查代码是否达到了预期结果。
def divide(a, b):
assert b != 0, "Division by zero!"
return a / b
print(divide(8, 4))
print(divide(8, 0))
在这个例子中，代码中使用了assert语句来确保被除数不为0。这个例子中的错误可以在程序运行时被很容易地发现，而不需要使用异常处理来中断程序执行，同时代码可读性也更高。
二、提高代码性能
Python中没有异常的好处之二是可以提高代码的性能。异常处理代码在程序的性能方面是比较昂贵的，因为它会增加代码的复杂性。在Python中，如果异常处理没有被实现，代码就会更快地执行。
def divide(a, b):
if b == 0:
return None
return a / b
res = divide(8, 4)
if res is not None:
print(res)
res = divide(8, 0)
if res is not None:
print(res)
在这个例子中，如果被除数为0，函数将返回None，即没有特殊的异常处理。代码执行逻辑很清晰，同时性能也更好。
三、加快调试过程
Python中没有异常的好处之三是可以加快调试过程。当程序出现异常时，它会打印出一些信息，指出程序停止的地方以及产生异常的原因。然而，这些信息并不总是足够有用，而且会使调试变得更加复杂。在Python中，我们可以使用日志来更好地理解程序执行的过程，同时不影响程序的性能。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def divide(a, b):
logging.debug('Dividing {0} by {1}'.format(a, b))
if b == 0:
logging.error('Division by zero!')
return None
logging.debug('Division finished successfully')
return a / b
res = divide(8, 4)
if res is not None:
print(res)
res = divide(8, 0)
if res is not None:
print(res)
在这个例子中，我们使用Python的logging模块来记录程序执行的过程。如果有错误信息，程序将不会中断，并且日志也会自动保存。这样，程序的调试过程变得更加容易和高效。
四、提高代码质量
Python中没有异常的好处之四是可以提高代码质量。代码中很多异常处理操作可能不会被正确处理，导致程序崩溃、数据损坏或者其他不愉快的后果。在Python中，我们可以通过添加具体的条件来捕捉错误，而不必添加大量的异常处理代码，达到提高代码质量的目的。
def divide(a, b):
if isinstance(a, int) and isinstance(b, int):
if b != 0:
return a / b
return None
res = divide(8, 4)
if res is not None:
print(res)
res = divide(10, 0)
if res is not None:
print(res)
res = divide('a', 3)
if res is not None:
print(res)
在这个例子中，我们的程序使用了两个条件来确定可以计算的条件：a和b必须为整数，而且不能为0。因此，当我们尝试将a除以b时，程序会负责处理各种错误情况，既不会中断程序的执行，也不会像异常处理那样增加代码复杂度。
五、总结
Python中没有异常是一种好处，这使得代码的可读性、性能、调试和代码质量都得到了提高，同时避免了许多不必要的问题。在编写Python代码时，我们应该避免使用异常，而应该使用断言或具体的条件，这不仅会提高代码质量，还能使我们的代码更高效。
