Игнорирование ошибок питон

How to properly ignore Exceptions?

There are several ways of doing this.

However, the choice of example has a simple solution that does not cover the general case.

Specific to the example:

Instead of

try:
    shutil.rmtree(path)
except:
    pass

Do this:

shutil.rmtree(path, ignore_errors=True)

This is an argument specific to shutil.rmtree. You can see the help on it by doing the following, and you’ll see it can also allow for functionality on errors as well.

>>> import shutil
>>> help(shutil.rmtree)

Since this only covers the narrow case of the example, I’ll further demonstrate how to handle this if those keyword arguments didn’t exist.

General approach

Since the above only covers the narrow case of the example, I’ll further demonstrate how to handle this if those keyword arguments didn’t exist.

New in Python 3.4:

You can import the suppress context manager:

from contextlib import suppress

But only suppress the most specific exception:

with suppress(FileNotFoundError):
    shutil.rmtree(path)

You will silently ignore a FileNotFoundError:

>>> with suppress(FileNotFoundError):
...     shutil.rmtree('bajkjbkdlsjfljsf')
... 
>>> 

From the docs:

As with any other mechanism that completely suppresses exceptions,
this context manager should be used only to cover very specific errors
where silently continuing with program execution is known to be the
right thing to do.

Note that suppress and FileNotFoundError are only available in Python 3.

If you want your code to work in Python 2 as well, see the next section:

Python 2 & 3:

When you just want to do a try/except without handling the exception,
how do you do it in Python?

Is the following the right way to do it?

try :
    shutil.rmtree ( path )
except :
    pass

For Python 2 compatible code, pass is the correct way to have a statement that’s a no-op. But when you do a bare except:, that’s the same as doing except BaseException: which includes GeneratorExit, KeyboardInterrupt, and SystemExit, and in general, you don’t want to catch those things.

In fact, you should be as specific in naming the exception as you can.

Here’s part of the Python (2) exception hierarchy, and as you can see, if you catch more general Exceptions, you can hide problems you did not expect:

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StandardError
      |    +-- BufferError
      |    +-- ArithmeticError
      |    |    +-- FloatingPointError
      |    |    +-- OverflowError
      |    |    +-- ZeroDivisionError
      |    +-- AssertionError
      |    +-- AttributeError
      |    +-- EnvironmentError
      |    |    +-- IOError
      |    |    +-- OSError
      |    |         +-- WindowsError (Windows)
      |    |         +-- VMSError (VMS)
      |    +-- EOFError
... and so on

You probably want to catch an OSError here, and maybe the exception you don’t care about is if there is no directory.

We can get that specific error number from the errno library, and reraise if we don’t have that:

import errno

try:
    shutil.rmtree(path)
except OSError as error:
    if error.errno == errno.ENOENT: # no such file or directory
        pass
    else: # we had an OSError we didn't expect, so reraise it
        raise 

Note, a bare raise raises the original exception, which is probably what you want in this case. Written more concisely, as we don’t really need to explicitly pass with code in the exception handling:

try:
    shutil.rmtree(path)
except OSError as error:
    if error.errno != errno.ENOENT: # no such file or directory
        raise 

There are a lot of times when in order to prototype fast, we need to ignore a few exceptions to get to the final result and then fix them later. In this article, we will see how we can ignore an exception in Python and proceed. 

Demonstrate Exception in Python

Before seeing the method to solve it, let’s write a program to raise an error. 

Output:

Solution using the Try Except Method

In this example, you can see two cases of the Python Try-Except method. One which leads to an exception and another which will run without any exception. In the code, you can see how we are handling the error. (Here we are aware of the error we are going to encounter).

Example 1:

In the code, you can see how we are handling the error, Here we are aware of the error we are going to encounter.

Output:

0
2.0

Example 2:

In this example, let’s assume we are unaware of the error we are going to encounter. Here we can see that the specified error is not given. This might not be a good practice, because it becomes hard to trace the exact issue in the code. 

Output:

0
2.0

Solution Using Suppress Function

To ignore an exception and continue execution in Python using suppress, you can use the with a statement with the suppress function from the contextlib module. This allows you to specify the exception to be suppressed, and the with statement will automatically suppress the specified exception and continue execution after the with block.

Example 1:

In this example, the with statement is used to wrap the code that might throw an exception. The suppress function is used to specify the ZeroDivisionError exception to be suppressed. If the code inside the with block raises a ZeroDivisionError, it will be suppressed and execution will continue after the with block.

Output:

After the with block

Example 2:

In this example, the try…except statement is used to wrap the with a block that uses suppress to ignore a ZeroDivisionError exception. The try…except statement also includes an except block that catches ValueError exceptions. If a ValueError is raised by the code inside the try block, it will be caught by the except block and handled by printing the error message. However, since the with block uses suppress to ignore the ZeroDivisionError that is raised by the code, this exception will not be handled and execution will continue after the try…except block.

Output:

After the try-except block

Conclusion

It is generally not recommended to use this approach to ignore exceptions. Instead, you should handle the exceptions properly by providing appropriate actions in the except block. Ignoring exceptions can lead to unexpected behavior and can make it difficult to debug your code. It is better to handle exceptions explicitly so that you can control how your program responds to them.

Last Updated :
21 Mar, 2023

Like Article

Save Article

Уровень сложности
Средний

Время на прочтение
8 мин

Количество просмотров 6.1K

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? 🤗 💰

Обработка исключений

При выполнении заданий к главам вы, скорее всего, нередко сталкивались с возникновением различных ошибок. В этой главе мы изучим подход, который позволяет обрабатывать ошибки после их возникновения.

Напишем программу, которая будет считать обратные значения для целых чисел из заданного диапазона и выводить их в одну строку с разделителем ‘;’. Один из вариантов кода для решения этой задачи выглядит так:

print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))

Программа получилась в одну строчку за счёт использования списочных выражений. Однако при вводе диапазона чисел, включающего в себя 0 (например, от -1 до 1), программа выдаст следующую ошибку:

ZeroDivisionError: division by zero

В программе произошла ошибка «деление на ноль». Такая ошибка, возникающая при выполнении программы и останавливающая её работу, называется исключением.

Попробуем в нашей программе избавиться от возникновения исключения деления на ноль. Пусть при попадании 0 в диапазон чисел обработка не производится и выводится сообщение «Диапазон чисел содержит 0». Для этого нужно проверить до списочного выражения наличие нуля в диапазоне:

interval = range(int(input()), int(input()) + 1)
if 0 in interval:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
else:
    print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь для диапазона, включающего в себя 0, например от -2 до 2, исключения ZeroDivisionError не возникнет. Однако при вводе строки, которую невозможно преобразовать в целое число (например, «a»), будет вызвано другое исключение:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a'

Произошло исключение ValueError. Для борьбы с этой ошибкой нам придётся проверить, что строка состоит только из цифр. Сделать это нужно до преобразования в число. Тогда наша программа будет выглядеть так:

start = input()
end = input()
# Метод lstrip("-"), удаляющий символы "-" в начале строки, нужен для учёта
# отрицательных чисел, иначе isdigit() вернёт для них False
if not (start.lstrip("-").isdigit() and end.lstrip("-").isdigit()):
    print("
    ввести два числа.")
else:
    interval = range(int(start), int(end) + 1)
    if 0 in interval:
        print("Диапазон чисел содержит 0.")
    else:
        print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь наша программа работает без ошибок и при вводе строк, которые нельзя преобразовать в целое число.

Подход, который был нами применён для предотвращения ошибок, называется Look Before You Leap (LBYL), или «Посмотри перед прыжком». В программе, реализующей такой подход, проверяются возможные условия возникновения ошибок до исполнения основного кода.

Подход LBYL имеет недостатки. Программу из примера стало сложнее читать из-за вложенного условного оператора. Проверка условия, что строка может быть преобразована в число, выглядит даже сложнее, чем списочное выражение. Вложенный условный оператор не решает поставленную задачу, а только лишь проверяет входные данные на корректность. Легко заметить, что решение основной задачи заняло меньше времени, чем составление условий проверки корректности входных данных.

Существует другой подход для работы с ошибками: Easier to Ask Forgiveness than Permission (EAFP), или «Проще попросить прощения, чем разрешения». В этом подходе сначала исполняется код, а в случае возникновения ошибок происходит их обработка. Подход EAFP реализован в Python в виде обработки исключений.

Исключения в Python являются классами ошибок. В Python есть много стандартных исключений. Они имеют определённую иерархию за счёт механизма наследования классов. В документации Python версии 3.10.8 приводится следующее дерево иерархии стандартных исключений:

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
           +-- EncodingWarning
           +-- ResourceWarning

Для обработки исключения в Python используется следующий синтаксис:

try:
    <код , который может вызвать исключения при выполнении>
except <классисключения_1>:
    <код обработки исключения>
except <классисключения_2>:
    <код обработки исключения>
...
else:
    <код выполняется, если не вызвано исключение в блоке try>
finally:
    <код , который выполняется всегда>

Блок try содержит код, в котором нужно обработать исключения, если они возникнут.
При возникновении исключения интерпретатор последовательно проверяет, в каком из блоков except обрабатывается это исключение.
Исключение обрабатывается в первом блоке except, обрабатывающем класс этого исключения или базовый класс возникшего исключения.
Необходимо учитывать иерархию исключений для определения порядка их обработки в блоках except. Начинать обработку исключений следует с более узких классов исключений. Если начать с более широкого класса исключения, например Exception, то всегда при возникновении исключения будет срабатывать первый блок except.
Сравните два следующих примера. В первом порядок обработки исключений указан от производных классов к базовым, а во втором — наоборот.

Первый пример:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")

При вводе значений «0» и «a» получим ожидаемый, соответствующий возникающим исключениям вывод:

Невозможно преобразовать строку в число.

и

Ошибка деления на ноль.

Второй пример:

try:
    print(1 / int(input()))
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")

При вводе значений «0» и «a» получим в обоих случаях неинформативный вывод:

Неизвестная ошибка.

Необязательный блок else выполняет код в случае, если в блоке try не вызвано исключение. Добавим блок else в пример для вывода сообщения об успешном выполнении операции:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")

Теперь при вводе корректного значения, например «5», вывод программы будет следующим:

2.0
Операция выполнена успешно.

Блок finally выполняется всегда, даже если возникло какое-то исключение, не учтённое в блоках except, или код в этих блоках сам вызвал какое-либо исключение. Добавим в нашу программу вывод строки «Программа завершена» в конце программы даже при возникновении исключений:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")
finally:
    print("Программа завершена.")

Перепишем код, созданный с применением подхода LBYL, для первого примера из этой главы с использованием обработки исключений:

try:
    print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))
except ZeroDivisionError:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
except ValueError:
    print("Необходимо ввести два числа.")

Теперь наша программа читается намного легче. При этом создание кода для обработки исключений не заняло много времени и не потребовало проверки сложных условий.

Исключения можно принудительно вызывать с помощью оператора raise. Этот оператор имеет следующий синтаксис:

raise <класс исключения>(параметры)

В качестве параметра можно, например, передать строку с сообщением об ошибке.

Создание собственных исключений

В Python можно создавать свои собственные исключения. Синтаксис создания исключения такой же, как и у создания класса. При создании исключения его необходимо наследовать от какого-либо стандартного класса-исключения.

Напишем программу, которая выводит сумму списка целых чисел и вызывает исключение, если в списке чисел есть хотя бы одно чётное или отрицательное число. Создадим свои классы исключений:

• NumbersError — базовый класс исключения;
• EvenError — исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного чётного числа;
• NegativeError — исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного отрицательного числа.

class NumbersError(Exception):
    pass


class EvenError(NumbersError):
    pass


class NegativeError(NumbersError):
    pass


def no_even(numbers):
    if all(x % 2 != 0 for x in numbers):
        return True
    raise EvenError("В списке не должно быть чётных чисел")


def no_negative(numbers):
    if all(x >= 0 for x in numbers):
        return True
    raise NegativeError("В списке не должно быть отрицательных чисел")


def main():
    print("Введите числа в одну строку через пробел:")
    try:
        numbers = [int(x) for x in input().split()]
        if no_negative(numbers) and no_even(numbers):
            print(f"Сумма чисел равна: {sum(numbers)}.")
    except NumbersError as e:  # обращение к исключению как к объекту
        print(f"Произошла ошибка: {e}.")
    except Exception as e:
        print(f"Произошла непредвиденная ошибка: {e}.")

        
if __name__ == "__main__":
    main()

Модули

Обратите внимание: в программе основной код выделен в функцию main. А код вне функций содержит только условный оператор и вызов функции main при выполнении условия __name__ == "__main__". Это условие проверяет, запущен ли файл как самостоятельная программа или импортирован как модуль.

Любая программа, написанная на языке программирования Python, может быть импортирована как модуль в другую программу. В идеологии Python импортировать модуль — значит полностью его выполнить. Если основной код модуля содержит вызовы функций, ввод или вывод данных без использования указанного условия __name__ == "__main__", то произойдёт полноценный запуск программы. А это не всегда удобно, если из модуля нужна только отдельная функция или какой-либо класс.

При изучении модуля itertools мы говорили о том, как импортировать модуль в программу. Покажем ещё раз два способа импорта на примере собственного модуля.

Для импорта модуля из файла, например example_module.py, нужно указать его имя, если он находится в той же папке, что и импортирующая его программа:

import example_module

Если требуется отдельный компонент модуля, например функция или класс, то импорт можно осуществить так:

from example_module import some_function, ExampleClass

Обратите внимание: при втором способе импортированные объекты попадают в пространство имён новой программы. Это означает, что они будут объектами новой программы и в программе не должно быть других объектов с такими же именами.

Рассмотрим написанное выше на примере. Пусть имеется программа module_hello.py, в которой находится функция hello(name), возвращающая строку приветствия пользователя по имени. В самой программе кроме функции присутствует вызов этой функции и печать результата её работы. Импортируем из модуля module_hello.py функцию hello(name) в другую программу program.py и также используем для вывода приветствия пользователя.

Код программы module_hello.py:

def hello(name):
    return f"Привет, {name}!"


print(hello(input("Введите своё имя: ")))

Код программы program.py:

from module_hello import hello

print(hello(input("Добрый день. Введите имя: ")))

При выполнении program.py нас ожидает неожиданное действие. Программа сначала запросит имя пользователя, а затем сделает это ещё раз, но с приветствием из program.py.

Введите своё имя: Андрей
Привет, Андрей!
Добрый день. Введите имя: Андрей
Привет, Андрей!

Наша ошибка заключается в том, что программа module_hello.py выполняется полностью, включая основной код с вызовом функции и выводом результата. Исправим программу module_hello.py, добавив проверку, запущена программа или импортирована как модуль:

def hello(name):
    return f"Привет, {name}!"


if __name__ == "__main__":
    print(hello(input("Введите своё имя: ")))

Теперь при импорте модуля module_hello.py код в теле условного оператора выполняться не будет. А основной код этой программы выполнится только при запуске файла как отдельной программы.
Для большего удобства обычно в теле указанного условного оператора вызывают функцию main(), а основной код программы оформляют уже внутри этой функции.
Тогда наш модуль можно переписать так:

def hello(name):
    return f"Привет, {name}!"


def main():
    print(hello(input("Введите своё имя: ")))


if __name__ == "__main__":
    main()

Обратите внимание: при импорте модуля мы можем с помощью символа * указать, что необходимо импортировать все объекты. Например, так:

from some_module import *

Однако делать так крайне не рекомендуется, потому что все объекты модуля добавляются в пространство имён нашей программы, что может приводить к конфликтам.