Execute ошибка python

Обработка ошибок увеличивает отказоустойчивость кода, защищая его от потенциальных сбоев, которые могут привести к преждевременному завершению работы.

Прежде чем переходить к обсуждению того, почему обработка исключений так важна, и рассматривать встроенные в Python исключения, важно понять, что есть тонкая грань между понятиями ошибки и исключения.

Ошибку нельзя обработать, а исключения Python обрабатываются при выполнении программы. Ошибка может быть синтаксической, но существует и много видов исключений, которые возникают при выполнении и не останавливают программу сразу же. Ошибка может указывать на критические проблемы, которые приложение и не должно перехватывать, а исключения — состояния, которые стоит попробовать перехватить. Ошибки — вид непроверяемых и невозвратимых ошибок, таких как OutOfMemoryError, которые не стоит пытаться обработать.

Обработка исключений делает код более отказоустойчивым и помогает предотвращать потенциальные проблемы, которые могут привести к преждевременной остановке выполнения. Представьте код, который готов к развертыванию, но все равно прекращает работу из-за исключения. Клиент такой не примет, поэтому стоит заранее обработать конкретные исключения, чтобы избежать неразберихи.

Ошибки могут быть разных видов:

• Синтаксические
• Недостаточно памяти
• Ошибки рекурсии
• Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

Синтаксические ошибки часто называют ошибками разбора. Они возникают, когда интерпретатор обнаруживает синтаксическую проблему в коде.

Рассмотрим на примере.

a = 8
b = 10
c = a b

File "", line 3
 c = a b
       ^
SyntaxError: invalid syntax

Стрелка вверху указывает на место, где интерпретатор получил ошибку при попытке исполнения. Знак перед стрелкой указывает на причину проблемы. Для устранения таких фундаментальных ошибок Python будет делать большую часть работы за программиста, выводя название файла и номер строки, где была обнаружена ошибка.

Недостаточно памяти (OutofMemoryError)

Ошибки памяти чаще всего связаны с оперативной памятью компьютера и относятся к структуре данных под названием “Куча” (heap). Если есть крупные объекты (или) ссылки на подобные, то с большой долей вероятности возникнет ошибка OutofMemory. Она может появиться по нескольким причинам:

• Использование 32-битной архитектуры Python (максимальный объем выделенной памяти невысокий, между 2 и 4 ГБ);
• Загрузка файла большого размера;
• Запуск модели машинного обучения/глубокого обучения и много другое;

Обработать ошибку памяти можно с помощью обработки исключений — резервного исключения. Оно используется, когда у интерпретатора заканчивается память и он должен немедленно остановить текущее исполнение. В редких случаях Python вызывает OutofMemoryError, позволяя скрипту каким-то образом перехватить самого себя, остановить ошибку памяти и восстановиться.

Но поскольку Python использует архитектуру управления памятью из языка C (функция malloc()), не факт, что все процессы восстановятся — в некоторых случаях MemoryError приведет к остановке. Следовательно, обрабатывать такие ошибки не рекомендуется, и это не считается хорошей практикой.

Ошибка рекурсии (RecursionError)

Эта ошибка связана со стеком и происходит при вызове функций. Как и предполагает название, ошибка рекурсии возникает, когда внутри друг друга исполняется много методов (один из которых — с бесконечной рекурсией), но это ограничено размером стека.

Все локальные переменные и методы размещаются в стеке. Для каждого вызова метода создается стековый кадр (фрейм), внутрь которого помещаются данные переменной или результат вызова метода. Когда исполнение метода завершается, его элемент удаляется.

Чтобы воспроизвести эту ошибку, определим функцию recursion, которая будет рекурсивной — вызывать сама себя в бесконечном цикле. В результате появится ошибка StackOverflow или ошибка рекурсии, потому что стековый кадр будет заполняться данными метода из каждого вызова, но они не будут освобождаться.

def recursion():
    return recursion()

recursion()

---------------------------------------------------------------------------

RecursionError                            Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 recursion()


 in recursion()
      1 def recursion():
----> 2     return recursion()


... last 1 frames repeated, from the frame below ...


 in recursion()
      1 def recursion():
----> 2     return recursion()


RecursionError: maximum recursion depth exceeded

Ошибка отступа (IndentationError)

Эта ошибка похожа по духу на синтаксическую и является ее подвидом. Тем не менее она возникает только в случае проблем с отступами.

Пример:

for i in range(10):
    print('Привет Мир!')

  File "", line 2
    print('Привет Мир!')
        ^
IndentationError: expected an indented block

Исключения

Даже если синтаксис в инструкции или само выражение верны, они все равно могут вызывать ошибки при исполнении. Исключения Python — это ошибки, обнаруживаемые при исполнении, но не являющиеся критическими. Скоро вы узнаете, как справляться с ними в программах Python. Объект исключения создается при вызове исключения Python. Если скрипт не обрабатывает исключение явно, программа будет остановлена принудительно.

Программы обычно не обрабатывают исключения, что приводит к подобным сообщениям об ошибке:

Ошибка типа (TypeError)

a = 2
b = 'PythonRu'
a + b

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in 
      1 a = 2
      2 b = 'PythonRu'
----> 3 a + b


TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

10 / 0

---------------------------------------------------------------------------

ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 10 / 0


ZeroDivisionError: division by zero

Есть разные типы исключений в Python и их тип выводится в сообщении: вверху примеры TypeError и ZeroDivisionError. Обе строки в сообщениях об ошибке представляют собой имена встроенных исключений Python.

Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StopAsyncIteration
      +-- ArithmeticError
      |    +-- FloatingPointError
      |    +-- OverflowError
      |    +-- ZeroDivisionError
      +-- AssertionError
      +-- AttributeError
      +-- BufferError
      +-- EOFError
      +-- ImportError
      |    +-- ModuleNotFoundError
      +-- LookupError
      |    +-- IndexError
      |    +-- KeyError
      +-- MemoryError
      +-- NameError
      |    +-- UnboundLocalError
      +-- OSError
      |    +-- BlockingIOError
      |    +-- ChildProcessError
      |    +-- ConnectionError
      |    |    +-- BrokenPipeError
      |    |    +-- ConnectionAbortedError
      |    |    +-- ConnectionRefusedError
      |    |    +-- ConnectionResetError
      |    +-- FileExistsError
      |    +-- FileNotFoundError
      |    +-- InterruptedError
      |    +-- IsADirectoryError
      |    +-- NotADirectoryError
      |    +-- PermissionError
      |    +-- ProcessLookupError
      |    +-- TimeoutError
      +-- ReferenceError
      +-- RuntimeError
      |    +-- NotImplementedError
      |    +-- RecursionError
      +-- SyntaxError
      |    +-- IndentationError
      |         +-- TabError
      +-- SystemError
      +-- TypeError
      +-- ValueError
      |    +-- UnicodeError
      |         +-- UnicodeDecodeError
      |         +-- UnicodeEncodeError
      |         +-- UnicodeTranslateError
      +-- Warning
           +-- DeprecationWarning
           +-- PendingDeprecationWarning
           +-- RuntimeWarning
           +-- SyntaxWarning
           +-- UserWarning
           +-- FutureWarning
           +-- ImportWarning
           +-- UnicodeWarning
           +-- BytesWarning
           +-- ResourceWarning

Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.

• Try: он запускает блок кода, в котором ожидается ошибка.
• Except: здесь определяется тип исключения, который ожидается в блоке try (встроенный или созданный).
• Else: если исключений нет, тогда исполняется этот блок (его можно воспринимать как средство для запуска кода в том случае, если ожидается, что часть кода приведет к исключению).
• Finally: вне зависимости от того, будет ли исключение или нет, этот блок кода исполняется всегда.

В следующем разделе руководства больше узнаете об общих типах исключений и научитесь обрабатывать их с помощью инструмента обработки исключения.

Ошибка прерывания с клавиатуры (KeyboardInterrupt)

Исключение KeyboardInterrupt вызывается при попытке остановить программу с помощью сочетания Ctrl + C или Ctrl + Z в командной строке или ядре в Jupyter Notebook. Иногда это происходит неумышленно и подобная обработка поможет избежать подобных ситуаций.

В примере ниже если запустить ячейку и прервать ядро, программа вызовет исключение KeyboardInterrupt. Теперь обработаем исключение KeyboardInterrupt.

try:
    inp = input()
    print('Нажмите Ctrl+C и прервите Kernel:')
except KeyboardInterrupt:
    print('Исключение KeyboardInterrupt')
else:
    print('Исключений не произошло')

Исключение KeyboardInterrupt

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

• Ошибка деления на ноль (Zero Division);
• Ошибка переполнения (OverFlow);
• Ошибка плавающей точки (Floating Point);

Все перечисленные выше исключения относятся к классу Arithmetic и вызываются при ошибках в арифметических операциях.

Деление на ноль (ZeroDivisionError)

Когда делитель (второй аргумент операции деления) или знаменатель равны нулю, тогда результатом будет ошибка деления на ноль.

try:  
    a = 100 / 0
    print(a)
except ZeroDivisionError:  
    print("Исключение ZeroDivisionError." )
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение ZeroDivisionError.

Переполнение (OverflowError)

Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.

try:  
    import math
    print(math.exp(1000))
except OverflowError:  
    print("Исключение OverFlow.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение OverFlow.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

Рассмотрим пример. Предположим, есть две переменные: a и b. Их нужно сравнить. Чтобы проверить, равны ли они, необходимо использовать ключевое слово assert, что приведет к вызову исключения Assertion в том случае, если выражение будет ложным.

try:  
    a = 100
    b = "PythonRu"
    assert a == b
except AssertionError:  
    print("Исключение AssertionError.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение AssertionError.

Ошибка атрибута (AttributeError)

При попытке сослаться на несуществующий атрибут программа вернет ошибку атрибута. В следующем примере можно увидеть, что у объекта класса Attributes нет атрибута с именем attribute.

class Attributes(obj):
    a = 2
    print(a)

try:
    obj = Attributes()
    print(obj.attribute)
except AttributeError:
    print("Исключение AttributeError.")

2
Исключение AttributeError.

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

Ошибка импорта вызывается при попытке импортировать несуществующий (или неспособный загрузиться) модуль в стандартном пути или даже при допущенной ошибке в имени.

import nibabel

---------------------------------------------------------------------------

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 import nibabel


ModuleNotFoundError: No module named 'nibabel'

Ошибка поиска (LookupError)

LockupError выступает базовым классом для исключений, которые происходят, когда key или index используются для связывания или последовательность списка/словаря неверна или не существует.

Здесь есть два вида исключений:

• Ошибка индекса (IndexError);
• Ошибка ключа (KeyError);

Ошибка ключа

Если ключа, к которому нужно получить доступ, не оказывается в словаре, вызывается исключение KeyError.

try:  
    a = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}  
    print(a[4])  
except LookupError:  
    print("Исключение KeyError.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение KeyError.

Ошибка индекса

Если пытаться получить доступ к индексу (последовательности) списка, которого не существует в этом списке или находится вне его диапазона, будет вызвана ошибка индекса (IndexError: list index out of range python).

try:
    a = ['a', 'b', 'c']  
    print(a[4])  
except LookupError:  
    print("Исключение IndexError, индекс списка вне диапазона.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение IndexError, индекс списка вне диапазона.

Ошибка памяти (MemoryError)

Как уже упоминалось, ошибка памяти вызывается, когда операции не хватает памяти для выполнения.

Ошибка имени (NameError)

Ошибка имени возникает, когда локальное или глобальное имя не находится.

В следующем примере переменная ans не определена. Результатом будет ошибка NameError.

try:
    print(ans)
except NameError:  
    print("NameError: переменная 'ans' не определена")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

NameError: переменная 'ans' не определена

Ошибка выполнения (Runtime Error)

Ошибка «NotImplementedError»
Ошибка выполнения служит базовым классом для ошибки NotImplemented. Абстрактные методы определенного пользователем класса вызывают это исключение, когда производные методы перезаписывают оригинальный.

class BaseClass(object):
    """Опередляем класс"""
    def __init__(self):
        super(BaseClass, self).__init__()
    def do_something(self):
	# функция ничего не делает
        raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something')

class SubClass(BaseClass):
    """Реализует функцию"""
    def do_something(self):
        # действительно что-то делает
        print(self.__class__.__name__ + ' что-то делает!')

SubClass().do_something()
BaseClass().do_something()

SubClass что-то делает!



---------------------------------------------------------------------------

NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)

 in 
     14
     15 SubClass().do_something()
---> 16 BaseClass().do_something()


 in do_something(self)
      5     def do_something(self):
      6         # функция ничего не делает
----> 7         raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something')
      8
      9 class SubClass(BaseClass):


NotImplementedError: BaseClass.do_something

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка типа вызывается при попытке объединить два несовместимых операнда или объекта.

В примере ниже целое число пытаются добавить к строке, что приводит к ошибке типа.

try:
    a = 5
    b = "PythonRu"
    c = a + b
except TypeError:
    print('Исключение TypeError')
else:
    print('Успех, нет ошибок!')

Исключение TypeError

Ошибка значения (ValueError)

Ошибка значения вызывается, когда встроенная операция или функция получают аргумент с корректным типом, но недопустимым значением.

В этом примере встроенная операция float получат аргумент, представляющий собой последовательность символов (значение), что является недопустимым значением для типа: число с плавающей точкой.

try:
    print(float('PythonRu'))
except ValueError:
    print('ValueError: не удалось преобразовать строку в float: 'PythonRu'')
else:
    print('Успех, нет ошибок!')

ValueError: не удалось преобразовать строку в float: 'PythonRu'

Пользовательские исключения в Python

В Python есть много встроенных исключений для использования в программе. Но иногда нужно создавать собственные со своими сообщениями для конкретных целей.

Это можно сделать, создав новый класс, который будет наследовать из класса Exception в Python.

class UnAcceptedValueError(Exception):   
    def __init__(self, data):    
        self.data = data
    def __str__(self):
        return repr(self.data)

Total_Marks = int(input("Введите общее количество баллов: "))
try:
    Num_of_Sections = int(input("Введите количество разделов: "))
    if(Num_of_Sections < 1):
        raise UnAcceptedValueError("Количество секций не может быть меньше 1")
except UnAcceptedValueError as e:
    print("Полученная ошибка:", e.data)

Введите общее количество баллов: 10
Введите количество разделов: 0
Полученная ошибка: Количество секций не может быть меньше 1

В предыдущем примере если ввести что-либо меньше 1, будет вызвано исключение. Многие стандартные исключения имеют собственные исключения, которые вызываются при возникновении проблем в работе их функций.

Недостатки обработки исключений в Python

У использования исключений есть свои побочные эффекты, как, например, то, что программы с блоками try-except работают медленнее, а количество кода возрастает.

Дальше пример, где модуль Python timeit используется для проверки времени исполнения 2 разных инструкций. В stmt1 для обработки ZeroDivisionError используется try-except, а в stmt2 — if. Затем они выполняются 10000 раз с переменной a=0. Суть в том, чтобы показать разницу во времени исполнения инструкций. Так, stmt1 с обработкой исключений занимает больше времени чем stmt2, который просто проверяет значение и не делает ничего, если условие не выполнено.

Поэтому стоит ограничить использование обработки исключений в Python и применять его в редких случаях. Например, когда вы не уверены, что будет вводом: целое или число с плавающей точкой, или не уверены, существует ли файл, который нужно открыть.

import timeit
setup="a=0"
stmt1 = '''
try:
    b=10/a
except ZeroDivisionError:
    pass'''

stmt2 = '''
if a!=0:
    b=10/a'''

print("time=",timeit.timeit(stmt1,setup,number=10000))
print("time=",timeit.timeit(stmt2,setup,number=10000))

time= 0.003897680000136461
time= 0.0002797570000439009

Выводы!

Как вы могли увидеть, обработка исключений помогает прервать типичный поток программы с помощью специального механизма, который делает код более отказоустойчивым.

Обработка исключений — один из основных факторов, который делает код готовым к развертыванию. Это простая концепция, построенная всего на 4 блоках: try выискивает исключения, а except их обрабатывает.

Очень важно поупражняться в их использовании, чтобы сделать свой код более отказоустойчивым.

Уровень сложности
Средний

Время на прочтение
8 мин

Количество просмотров 6K

Люди, которые пишут код, часто воспринимают работу с исключениями как необходимое зло. Но освоение системы обработки исключений в Python способно повысить профессиональный уровень программиста, сделать его эффективнее. В этом материале я разберу следующие темы, изучение которых поможет всем желающим раскрыть потенциал Python через разумный подход к обработке исключений:

• Что такое обработка исключений?

• Разница между оператором if и обработкой исключений.

• Использование разделов else и finally блока try-except для организации правильного обращения с ошибками.

• Определение пользовательских исключений.

• Рекомендации по обработке исключений.

Что такое обработка исключений?

Обработка исключений — это процесс написания кода для перехвата и обработки ошибок или исключений, которые могут возникать при выполнении программы. Это позволяет разработчикам создавать надёжные программы, которые продолжают работать даже при возникновении неожиданных событий или ошибок. Без системы обработки исключений подобное обычно приводит к фатальным сбоям.

Когда возникают исключения — Python выполняет поиск подходящего обработчика исключений. После этого, если обработчик будет найден, выполняется его код, в котором предпринимаются уместные действия. Это может быть логирование данных, вывод сообщения, попытка восстановить работу программы после возникновения ошибки. В целом можно сказать, что обработка исключения помогает повысить надёжность Python-приложений, улучшает возможности по их поддержке, облегчает их отладку.

Различия между оператором if и обработкой исключений

Главные различия между оператором if и обработкой исключений в Python произрастают из их целей и сценариев использования.

Оператор if — это базовый строительный элемент структурного программирования. Этот оператор проверяет условие и выполняет различные блоки кода, основываясь на том, истинно проверяемое условие или ложно. Вот пример:

temperature = int(input("Please enter temperature in Fahrenheit: "))
if temperature > 100:
    print("Hot weather alert! Temperature exceeded 100°F.")
elif temperature >= 70:
    print("Warm day ahead, enjoy sunny skies.")
else:
    print("Bundle up for chilly temperatures.")

Обработка исключений, с другой стороны, играет важную роль в написании надёжных и отказоустойчивых программ. Эта роль раскрывается через работу с неожиданными событиями и ошибками, которые могут возникать во время выполнения программы.

Исключения используются для подачи сигналов о проблемах и для выявления участков кода, которые нуждаются в улучшении, отладке, или в оснащении их дополнительными механизмами для проверки ошибок. Исключения позволяют Python достойно справляться с ситуациями, в которых возникают ошибки. В таких ситуациях исключения дают возможность продолжать выполнение скрипта вместо того, чтобы резко его останавливать.

Рассмотрим следующий код, демонстрирующий пример того, как можно реализовать обработку исключений и улучшить ситуацию с потенциальными отказами, связанными с делением на ноль:

# Определение функции, которая пытается поделить число на ноль
def divide(x, y):
    result = x / y
    return result
# Вызов функции divide с передачей ей x=5 и y=0
result = divide(5, 0)
print(f"Result of dividing {x} by {y}: {result}")

Вывод:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 8, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero attempted

После того, как было сгенерировано исключение, программа, не дойдя до инструкции print, сразу же прекращает выполняться.

Вышеописанное исключение можно обработать, обернув вызов функции divide в блок try-except:

# Определение функции, которая пытается поделить число на ноль
def divide(x, y):
    result = x / y
    return result
# Вызов функции divide с передачей ей x=5 и y=0
try:
    result = divide(5, 0)
    print(f"Result of dividing {x} by {y}: {result}")
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero.")

Вывод:

Cannot divide by zero.

Сделав это, мы аккуратно обработали исключение ZeroDivisionError, предотвратили аварийное завершение остального кода из-за необработанного исключения.

Подробности о других встроенных Python-исключениях можно найти здесь.

Использование разделов else и finally блока try-except для организации правильного обращения с ошибками

При работе с исключениями в Python рекомендуется включать в состав блоков try-except и раздел else, и раздел finally. Раздел else позволяет программисту настроить действия, производимые в том случае, если при выполнении кода, который защищают от проблем, не было вызвано исключений. А раздел finally позволяет обеспечить обязательное выполнение неких заключительных операций, вроде освобождения ресурсов, независимо от факта возникновения исключений (вот и вот — полезные материалы об этом).

Например — рассмотрим ситуацию, когда нужно прочитать данные из файла и выполнить какие-то действия с этими данными. Если при чтении файла возникнет исключение — программист может решить, что надо залогировать ошибку и остановить выполнение дальнейших операций. Но в любом случае файл нужно правильно закрыть.

Использование разделов else и finally позволяет поступить именно так — обработать данные обычным образом в том случае, если исключений не возникло, либо обработать любые исключения, но, как бы ни развивались события, в итоге закрыть файл. Без этих разделов код страдал бы уязвимостями в виде утечки ресурсов или неполной обработки ошибок. В результате оказывается, что else и finally играют важнейшую роль в создании устойчивых к ошибкам и надёжных программ.

try:
    # Открытие файла в режиме чтения
    file = open("file.txt", "r")
    print("Successful opened the file")
except FileNotFoundError:
    # Обработка ошибки, возникающей в том случае, если файл не найден
    print("File Not Found Error: No such file or directory")
    exit()
except PermissionError:
    # Обработка ошибок, связанных с разрешением на доступ к файлу
    print("Permission Denied Error: Access is denied")
else:
    # Всё хорошо - сделать что-то с данными, прочитанными из файла
    content = file.read().decode('utf-8')
    processed_data = process_content(content)
    
# Прибираемся после себя даже в том случае, если выше возникло исключение
finally:
    file.close()

В этом примере мы сначала пытаемся открыть файл file.txt для чтения (в подобной ситуации можно использовать выражение with, которое гарантирует правильное автоматическое закрытие объекта файла после завершения работы). Если в процессе выполнения операций файлового ввода/вывода возникают ошибки FileNotFoundError или PermissionError — выполняются соответствующие разделы except. Здесь, ради простоты, мы лишь выводим на экран сообщения об ошибках и выходим из программы в том случае, если файл не найден.

В противном случае, если в блоке try исключений не возникло, мы продолжаем работу, обрабатывая содержимое файла в ветви else. И наконец — выполняется «уборка» — файл закрывается независимо от возникновения исключения. Это обеспечивает блок finally (подробности смотрите здесь).

Применяя структурированный подход к обработке исключений, напоминающий вышеописанный, можно поддерживать свой код в хорошо организованном состоянии и обеспечивать его читабельность. При этом код будет рассчитан на борьбу с потенциальными ошибками, которые могут возникнуть при взаимодействии с внешними системами или входными данными.

Определение пользовательских исключений

В Python можно определять пользовательские исключения путём создания подклассов встроенного класса Exception или любых других классов, являющихся прямыми наследниками Exception.

Для того чтобы определить собственное исключение — нужно создать новый класс, являющийся наследником одного из подходящих классов, и оснастить этот класс атрибутами, соответствующими нуждам программиста. Затем новый класс можно использовать в собственном коде, работая с ним так же, как работают со встроенными классами исключений.

Вот пример определения пользовательского исключения, названного InvalidEmailAddress:

class InvalidEmailAddress(ValueError):
    def __init__(self, message):
        super().__init__(message)
        self.msgfmt = message

Это исключение является наследником ValueError. Его конструктор принимает необязательный аргумент message (по умолчанию он устанавливается в значение invalid email address).

Вызвать это исключение можно в том случае, если в программе встретился адрес электронной почты, имеющий некорректный формат:

def send_email(address):
    if isinstance(address, str) == False:
        raise InvalidEmailAddress("Invalid email address")
# Отправка электронного письма

Теперь, если функции send_email() будет передана строка, содержащая неправильно оформленный адрес, то, вместо сообщения стандартной ошибки TypeError, будет выдано настроенное заранее сообщение об ошибке, которое чётко указывает на возникшую проблему. Например, это может выглядеть так:

>>> send_email(None)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/path/to/project/main.py", line 8, in send_email
    raise InvalidEmailAddress("Invalid email address")
InvalidEmailAddress: Invalid email address

Рекомендации по обработке исключений

Вот несколько рекомендаций, относящихся к обработке ошибок в Python:

1. Проектируйте код в расчёте на возможное возникновение ошибок. Заранее планируйте устройство кода с учётом возможных сбоев и проектируйте программы так, чтобы они могли бы достойно обрабатывать эти сбои. Это означает — предугадывать возможные пограничные случаи и реализовывать подходящие обработчики ошибок.

2. Используйте содержательные сообщения об ошибках. Сделайте так, чтобы программа выводила бы, на экран, или в файл журнала, подробные сообщения об ошибках, которые помогут пользователям понять — что и почему пошло не так. Старайтесь не применять обобщённые сообщения об ошибках, наподобие Error occurred или Something bad happened. Вместо этого подумайте об удобстве пользователя и покажите сообщение, в котором будет дан совет по решению проблемы или будет приведена ссылка на документацию. Постарайтесь соблюсти баланс между выводом подробных сообщений и перегрузкой пользовательского интерфейса избыточными данными.

3. Минимизируйте побочные эффекты. Постарайтесь свести к минимуму последствия сбойных операций, изолируя проблемные разделы кода посредством конструкции try-finally или try с использованием with. Сделайте так, чтобы после выполнения кода, было ли оно удачным или нет, обязательно выполнялись бы «очистительные» операции.

4. Тщательно тестируйте код. Обеспечьте корректное поведение обработчиков ошибок в различных сценариях использования программы, подвергнув код всеобъемлющему тестированию.

5. Регулярно выполняйте рефакторинг кода. Выполняйте рефакторинг фрагментов кода, подверженных ошибкам, чтобы улучшить их надёжность и производительность. Постарайтесь, чтобы ваша кодовая база была бы устроена по модульному принципу, чтобы её отдельные части слабо зависели бы друг от друга. Это позволяет независимым частям код самостоятельно эволюционировать, не оказывая негативного воздействия на другие его части.

6. Логируйте важные события. Следите за интересными событиями своего приложения, записывая сведения о них в файл журнала или выводя в консоль. Это поможет вам выявлять проблемы на ранних стадиях их возникновения, не тратя время на длительный анализ большого количества неструктурированных логов.

Итоги

Написание кода обработки ошибок — это неотъемлемая часть индустрии разработки ПО, и, в частности — разработки на Python. Это позволяет разработчикам создавать более надёжные и стабильные программы. Следуя индустриальным стандартам и рекомендациям по обработке исключений, разработчик может сократить время, необходимое на отладку кода, способен обеспечить написание качественных программ и сделать так, чтобы пользователям было бы приятно работать с этими программами.

О, а приходите к нам работать? 🤗 💰

Your only possibility is to rely on the try/except clause. Keep in mind that the try/except may use also finally and else (see documentation:

try:
    print("problematic code - error NOT raised")
except:
    print("code that gets executed only if an error occurs")
else:
    print("code that gets executed only if an error does not occur")
finally:
    print("code that gets ALWAYS executed")
# OUTPUT:
# problematic code - error NOT raised
# code that gets executed only if an error does not occur
# code that gets ALWAYS executed

or, when an error is raised:

try:
    print("problematic code - error raised!")
    raise "Terrible, terrible error"
except:
    print("code that gets executed only if an error occurs")
else:
    print("code that gets executed only if an error does not occur")
finally:
    print("code that gets ALWAYS executed")
# OUTPUT:
# problematic code - error raised!
# code that gets executed only if an error occurs
# code that gets ALWAYS executed

I urge to point out, by the way, that ignoring everything makes me shiver:
you really should (at least, more or less) identify which exception can be raised, catch them (except ArithmeticError: ..., check built-in exceptions) and handle them individually. What you’re trying to do will probably snowball into an endless chain of problems, and ignoring them will probably create more problems!

I think that this question helps to understand what a robust software is, meanwhile on this one you can see how SO community thinks python exceptions should be handled

Ошибки случаются. Написание скриптов, которое предполагает наличие и обработку ошибок, сохраняет массу времени и ваших сил. Когда инструмент выводит сообщение об ошибке, ArcPy генерирует системную ошибку или исключение. В Python вы можете обеспечить различные структуры и методы для обработки исключений. Конечно, скрипт может не выполниться по причинам, не связанным с инструментом геообработки. Их также следует обнаружить и решить. В следующих разделах предлагаются несколько методов, которые знакомят вас с основами обработки исключений в Python.

Когда инструмент записывает сообщение об ошибке, ArcPy создает исключение arcpy.ExecuteError. Python позволяет написать модуль, который будет запускаться автоматически при возникновении системной ошибки. С помощью этого модуля для обработки ошибок вы сможете получать сообщения об ошибках от ArcPy и реагировать на них. Если скрипт не имеет модуля для обработки ошибок, он завершает выполнение немедленно, что уменьшает его надежность. Модуль обработки ошибок можно использовать для управления ошибками и повышения надежности скриптов.

import arcpy
import sys
try:
    # Execute the Buffer tool
    #
    arcpy.Buffer_analysis("c:/transport/roads.shp", "c:/transport/roads_buffer.shp")
except Exception:
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])
    
    # If using this code within a script tool, AddError can be used to return messages 
    #   back to a script tool.  If not, AddError will have no effect.
    arcpy.AddError(e.args[0])

class LicenseError(Exception):
    pass
import arcpy
try:
    if arcpy.CheckExtension("3D") == "Available":
        arcpy.CheckOutExtension("3D")
    else:
        # Raise a custom exception
        #
        raise LicenseError
    
    arcpy.env.workspace = "D:/GrosMorne"
    arcpy.HillShade_3d("WesternBrook", "westbrook_hill", 300)
    arcpy.Aspect_3d("WesternBrook", "westbrook_aspect")
except LicenseError:
    print "3D Analyst license is unavailable"  
except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages(2))
finally:
    # Check in the 3D Analyst extension
    #
    arcpy.CheckInExtension("3D")

class NoFeatures(Exception):
    pass
import arcpy
import os
import sys
arcpy.env.overwriteOutput = True
fc = arcpy.GetParameterAsText(0)
try:
    # Check that the input has features
    #
    result = arcpy.GetCount_management(fc)
    if int(result[0]) > 0:
        arcpy.FeatureToPolygon_management(
            fc, os.path.join(os.path.dirname(fc), 'out_poly.shp'))
    else:
        # Raise custom exception
        #
        raise NoFeatures(result)
except NoFeatures:
    # The input has no features
    #
    print('{} has no features'.format(fc))
except:
    # By default any other errors will be caught here
    #
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])

import arcpy
import sys
try:
    result = arcpy.GetCount_management("C:/invalid.shp")
  
# Return geoprocessing specific errors
#
except arcpy.ExecuteError:    
    arcpy.AddError(arcpy.GetMessages(2))    
# Return any other type of error
except:
    # By default any other errors will be caught here
    #
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])

# Import the required modules
#
import arcpy
import sys
import traceback
arcpy.env.workspace = "C:/Data/myData.gdb"
try:
    arcpy.CreateSpatialReference_management()
    #--------------------------
    # Your code goes here
    #
    # See the table below for examples
    #--------------------------
except arcpy.ExecuteError: 
    # Get the tool error messages 
    # 
    msgs = arcpy.GetMessages(2) 
    # Return tool error messages for use with a script tool 
    #
    arcpy.AddError(msgs) 
    # Print tool error messages for use in Python/PythonWin 
    # 
    print(msgs)
except:
    # Get the traceback object
    #
    tb = sys.exc_info()[2]
    tbinfo = traceback.format_tb(tb)[0]
    # Concatenate information together concerning the error into a message string
    #
    pymsg = "PYTHON ERRORS:nTraceback info:n" + tbinfo + "nError Info:n" + str(sys.exc_info()[1])
    msgs = "ArcPy ERRORS:n" + arcpy.GetMessages(2) + "n"
    # Return python error messages for use in script tool or Python Window
    #
    arcpy.AddError(pymsg)
    arcpy.AddError(msgs)
    # Print Python error messages for use in Python / Python Window
    #
    print(pymsg)
    print(msgs)

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:temperrortest.py", line 10, in <module>
    arcpy.GetCount_management("")
Error Info:
Failed to execute. Parameters are not valid.
ERROR 000735: Input Rows: value is required
Failed to execute (GetCount).
ArcPy ERRORS:
Failed to execute. Parameters are not valid.
ERROR 000735: Input Rows: value is required
Failed to execute (GetCount).

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:temperrortest.py", line 10, in <module>
    x = "a" + 1
Error Info:
cannot concatenate 'str' and 'int' objects

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:temperrortest.py", line 10, in <module>
    float("a text string")
Error Info:
invalid literal for float(): a text string

result = arcpy.GetCount_management("c:/data/rivers.shp")

import arcpy
try:
    result = arcpy.GetCount_management("c:/data/rivers.shp")
# Return Geoprocessing specific errors
# (this method is incorrect!)
except arcpy.ExecuteError:
    arcpy.AddError(result.getMessages(2))