你说得对，Python 脚本在未捕获异常时，默认行为是终止程序，并打印 traceback（错误信息）。

例如：

1# test.py2x =1/03print("这行不会执行")

运行结果：

1Traceback (most recent call last):
2  File "test.py", line 2, in <module>
3    x = 1 / 0
4ZeroDivisionError: division by zero

程序确实退出了，看起来“很确定”，那为什么还说“不可预测”？

“不可预测”不是指“程序会不会退出”，而是指：

程序在异常发生前的状态、副作用、资源使用、数据一致性等可能处于不确定或不安全的状态。

也就是说，虽然程序会退出，但“退出之前做了什么”以及“系统/数据留下什么状态”是不可控的。

🌰 举几个例子说明“不可预测”的真实含义：

1. 文件未正确关闭

1f =open("data.txt","w")2f.write("重要数据\n")31/0# 异常！4f.close()# 永远不会执行

• 文件可能没有写入完整内容（因为缓冲区未刷新）
• 虽然 Python 的文件对象有析构函数，但在某些环境（如 Jupyter、PyPy、或被强制 kill）下可能不会自动 flush/close
• 结果：文件损坏或丢失数据 → 这就是“不可预测的后果”

正确做法：用 with open(...) 自动管理资源。

2. 数据库事务未回滚

1db.begin_transaction()2db.update_balance(user_id,-100)31/0# 异常！4db.commit()# 不会执行5# 如果没设置自动回滚，可能账户扣了钱但没完成交易！

• 如果异常未被捕获并显式回滚，数据库可能处于中间状态
• 用户的钱被扣了，但商品没到账 → 严重业务逻辑错误

这种“部分执行”的状态就是典型的“不可预测结果”。

3. 多线程/网络服务中异常导致状态混乱

在一个 Web 服务器中：

1defhandle_request():2global current_user
3    current_user = get_user_from_token()4    process_payment()# 如果这里抛异常，current_user 仍保留上一个用户的值！5    current_user =None

• 如果异常未处理，current_user 变量残留脏数据
• 下一个请求可能误用这个残留值 → 安全漏洞或逻辑错误

4. 程序退出时机不确定

• 在大型应用中，异常可能发生在任何模块、任何时间点
• 你无法预知：
  • 哪些变量已经被修改？
  • 哪些文件已写入一半？
  • 哪些网络连接还开着？
  • 哪些锁没有释放？

这些都会导致系统资源泄漏或后续操作失败。

✅ 所以，“不可预测”指的是：

虽然程序一定会退出（对简单脚本而言），但退出前造成的“副作用”是不可控的，这就是“不可预测”的核心含义。

💡 最佳实践：

• 对关键操作使用 try...except...finally 或上下文管理器（with）
• 在异常处理中清理资源、回滚事务、记录日志
• 避免让异常“裸奔”到顶层（尤其在生产环境）

总结：

“不可预测” ≠ “不知道会不会退出”，而是 “不知道程序崩溃前把系统搞成什么样了”。
即使程序退出了，它可能已经留下了损坏的数据、泄露的资源或不一致的状态——这才是真正的风险所在。