Как получить название ошибки python

When you say «name» this could mean a couple of things: it could mean only the «immediate» classname, or it could mean the fully qualified name. Usually the latter will be much more useful and less error-prone: I’ve come across more than one case of 2 or more types with same «immediate» classname but from different packages.

If you want to print or log the fully qualified name this is one of the simplest things to do:

try:
    do_something()
except BaseException as e:
    logger.error(f'whoops! {type(e)}: {e}')
    # or maybe
    print(f'whoops! {type(e)}: {e}', file=sys.stderr)

The fully qualified classname will then be printed out like this: «<class ‘json.decoder.JSONDecodeError’>», and then be followed by the exception message. The OP says he wants «for example», to print a message, so assert statements as in the chosen answer don’t seem to be called for.

The answer by MrName is also not irrelevant, and does make a sensible suggestion! if in the above you replaced logger.error(...) with logger.exception('whoops!') (NB a user message is a required param) you’d get your exception’s fully qualified name logged, not to mention its message, and a stack trace for free.

PS as suggested by the name, JSONDecodeError in my example is an Error, not an Exception (it is a subclass of ValueError). Catching BaseException (the superclass of both Error and Exception) usually makes life easier when you’re not fishing for a specific exception. The OP says he wants to catch «all» exceptions.

How to get the name of an exception that was caught in Python

Ссылка на оверфло

Три варианта:

  • type(exception).__name__
  • exception.__class__.__name__
  • exception.__class__.__qualname__

Пример реализации

try:
    foo = bar
except Exception as exception:
    assert type(exception).__name__ == 'NameError'
    assert exception.__class__.__name__ == 'NameError'
    assert exception.__class__.__qualname__ == 'NameError'

Смотри в дополнение про то, как получить сообщение ошибки в виде строки [2021-06-04-daily-note]

Feature Launch: Import scripts into notebook kernels

Скажем так, не сильно полезная фича, т.к. нет возможности выстроить настоящую структуру пакета, а импорт ограничивается ноутом. Ну и плюс все это надо делать руками через jupyter notebook. Но, если есть какие-то сильно часто встречающиеся куски кода, то можно попробовать так реализовать.

  • Create a script kernel with the code you’d like to import.
  • Under the “File” menu, click on “Make Utility Script”. This will let you import this script to notebook kernels.
  • Commit your script. When you import a script, you’re importing the most recent committed version. If you haven’t committed a version yet, you won’t see it in the list of scripts you can import.
  • Open the notebook where you’d like to import the script.
  • Add the script. Under “File”, click “Add utility script”. Search for the script you want and click to add it. You should see it listed under “usr/lib” in the panel on the right hand side.
  • Import your script. In Python you can do this using import nameof_script.
  • Use the functions or objects you’ve imported!

  • a utility script can be a combination of multiple code snippets in different source files
  • be able to add data/non-code related files as part of the utility function
  • allow folder structure where code and data can reside in a structured fashion
  • allow access to the data area of the notebook via an environment variable or some other method
  • allow linking a gist where the code can reside (gist will contain the code for the utility script)
  • allow linking a git repo (via branch or commit points) — will contain the code for the utility script)
  • allow linking only a folder in a git repo where the code and data resides

The above will help in the following ways:

  • keep the main utility script small, simple and modular
  • easy to read, change and use
  • can be version controlled via another public SCM system while still visible to the kernel
  • keep components of the utility script separate from the data or configuration files in an organised manner

Какое-то там обсуждение на эту тему

In this article, let us learn about printing error messages from Exceptions with the help of 5 specifically chosen examples.

I have divided this article into 2 major sections

  1. Printing custom error messages and
  2. Printing a specific part of the default error message. By “default error message“, I mean the error message that you typically get in the command line if you did not catch a given exception)

Depending on which of the 2 options above you are looking for, you can jump to the respective section of the article using the table of content below.

So, let’s begin!

Printing Custom Error messages

There are 3 ways to print custom error messages in Python. Let us start with the simplest of the 3, which is using a print() statement.

Option#1: Using a simple print() statement

The first and easiest option is to print error messages using a simple print() statement as shown in the example below.

try:
    #Some Problematic code that can produce Exceptions
    x = 5/0
except Exception as e:
  print('A problem has occurred from the Problematic code: ', e)

Running this code will give the output below.

A problem has occurred from the Problematic code: division by zero

Here the line “x = 5/0″ in Example 1 above raised a “ZeroDivisionError” which was caught by our except clause and the print() statement printed the default error message which is “division by zero” to the standard output.

One thing to note here is the line “except Exception as e“. This line of code’s function is to catch all possible exceptions, whichever occurs first as an “Exception” object. This object is stored in the variable “e” (line 4), which returns the string ‘division by zero‘ when used with the print() statement (line 5).

To summarize if you wish to print out the default error message along with a custom message use Option#1.

This is the simplest way to print error messages in python. But this option of putting your custom messages into print statements might not work in cases where you might be handling a list of exceptions using a single except clause. If you are not exactly sure how to catch a list of exceptions using a single except clause, I suggest reading my other article in the link below.

Python: 3 Ways to Catch Multiple Exceptions in a single “except” clause

There I have explained the 3 ways through which you can catch a list of exceptions along with tips on when is the right situation to catch each of these exceptions.

Now that we have learned how to print the default string which comes with an exception object, let us next learn how to customize the message that e carried (the string ‘division by zero‘) and replace that with our own custom error message.

Option#2: Using Custom Exception classes to get customized error messages

In Python, you can define your own custom exception classes by inheriting from another Exception class as shown in the code below.

class MyOwnException(Exception):
    def __str__(self):
        return 'My Own Exception has occurred'

    def __repr__(self):
        return str(type(self))
try:
    raise MyOwnException
except MyOwnException as e:
    print(e)
    print(repr(e))

How to choose the exception class to inherit from?

In the above example, I have inherited from the Exception class in python, but the recommended practice is to choose a class that closely resembles your use-case.

For example, say you are trying to work with a string type object and you are given a list type object instead, here you should inherit your custom exception from TypeError since this Exception type closely resembles your use case which is “the variable is not of expected type”.

If you are looking for getting an appropriate Exception class to inherit from, I recommend having a look at all the built-in exceptions from the official python page here. For the sake of keeping this example simple, I have chosen the higher-level exception type named “Exception” class to inherit from.

In the code below, we are collecting values from the user and to tell the user that there is an error in the value entered we are using the ValueError class.

class EnteredGarbageError(ValueError):
    def __str__(self):
        return 'You did not select an option provided!'    

try:
    options = ['A', 'B', 'C']
    x = input('Type A or B or C: ')
    if x not in options:
        raise EnteredGarbageError
    else:
        print ('You have chosen: ', x)

except EnteredGarbageError as err:
    print(err)

Now that we understand how to choose a class to inherit from, let us next have a look at how to customize the default error messages that these classes return.

How to customize the error message in our custom exception class?

To help us achieve our purpose here which is to print some custom error messages, all objects in python come with 2 methods named __str__ and __repr__. This is pronounced “dunder-str” and “dunder-repr” where “dunder” is short for “double underscore”.

Dunder-str method:

The method __str__ returns a string and this is what the built-in print() function calls whenever we pass it an object to print.

print(object1)

In the line above, python will call the __str__ method of the object and prints out the string returned by that method.

Let us have a look at what python’s official documentation over at python.org has to say about the str method.

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.str

In simpler words, the str method returns a human-readable string for logging purposes, and when this information is passed to the built-in function print(), the string it returns gets printed.

So since our implementation of str returns the string “My Own Exception has occurred” this string got printed on the first line of the exception message.

Dunder-repr method:

__repr__ is another method available in all objects in python.

Where it differs from the dunder-str method is the fact that while the __str__ is used for getting a “friendly message”, the __repr__ method is used for getting, a more of a, “formal message”. You can think of str as a text you got from your friends and repr as a notice you got from a legal representative!

The below screenshot from python’s official documentation explains the use of __repr__ method.

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.repr

Again, in simpler words, repr is typically used to print some “formal” or “official” information about an object in Python

In our Example 2 above, the repr method returned the class name using the built-in type() function.

Next, let us see another variation where we can print different error messages using a single Exception class without making a custom class.

Option#3: Custom Error messages from the raise statement

try:
  raise Exception('I wish to print this message')
except Exception as error:
  print(error)

Lucky for us, python has made this process incredibly simple! Just pass in the message as an argument to the type of exception you wish to raise and this will print that custom message instead!

In the above code, we are throwing an exception of type “Exception” by calling its constructor and giving the custom message as an argument, which then overrides the default __str__ method to return the string passed in.

If you wish to learn more about raise statement, I suggest reading my other article in the link below
Python: Manually throw/raise an Exception using the “raise” statement

where I have explained 3 ways you can use the raise statement in python and when to use each.

But when to use option 2 and when to use option 3?

On the surface, Option#3 of passing in the custom message may look like it made option#2 of using custom classes useless. But the main reason to use Option#2 is the fact that Option#2 can be used to override more than just the __str__ method.

Let’s next move on to section 2 of this article and look at how to choose a specific part of the default error message (the error printed on the console when you don’t catch an exception) and use that to make our own error messages

Choosing Parts of Default Error Messages to print

To understand what I mean by “Default Error Message” let us see an example

raise ValueError("This is an ValueError")

This line when run, will print the following error message

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-24-57127e33a735>", line 1, in <module>
    raise ValueError("This is an ValueError")

ValueError: This is an ValueError

This error message contains 3 Parts

  • Exception Type (ValueError)
  • Error message (This is an ValueError)
  • and the stack trace (the 1st few lines showing us where exactly in the program the exception has occurred)

The information needed

  • to extract and use each of the individual pieces of information listed above and
  • when to use what piece of information

is already covered with the help of several examples in my previous article in the link below

Python Exceptions: Getting and Handling Error Messages as strings.

And with that I will end this article!

If you are looking for another interesting read, try the article in the link below.

Exceptions in Python: Everything You Need To Know!

The above article covers all the basics of Exception handling in Python like

  • when and how to ignore exceptions
  • when and how to retry the problematic code that produced the exception and
  • when and how to log the errors

I hope you enjoyed reading this article and got some value from it.

Feel free to share it with your friends and colleagues!

If a python code throws an exception, we can catch it and print the type, the error message, traceback and get information like file name and line number in python script where the exception occurred.

We can find the type, value, traceback parameters of the error

Type gives the type of exception that has occurred; value contains error message; traceback contains stack snapshot and many other information details about the error message.

The sys.exc_info() function returns a tuple of these three attributes, and the raise statement has a three-argument form accepting these three parts.

Getting exception type, file number and line number in sample code

import sys, os
try:
raise NotImplementedError("No error")
except Exception as e:
exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info()
fname = os.path.split(exc_tb.tb_frame.f_code.co_filename)[1]
print(exc_type, fname, exc_tb.tb_lineno

Цитата
Сообщение от alex925
Посмотреть сообщение

Веди логи и все, можешь сохранять полный traceback в лог.

Я с такой техникой не знаком. Зачем логи в разработке на Питоне?
В разработке мы оперируем срочной информацией. Вот оно упало — посмотрели, организовали обработчик исключений.

А логи — это на случай, если когда-то потом нам вдруг понадобится что-то. Так вот, при разработке-то оно нам может понадобиться только сейчас. И более никогда — потому что мы проехали и уже не хотим вспоминать, что мы кодили даже час назад.

В общем, что-то как-то — я уже утратил нить беседы. Все что ниже — это не троллинг, а попытка понять. Причина: alex925, я очень ценю Ваши сообщения. Если бы кто другой написал, я бы мимо ушей пропустил вообще. Но т.к. это написали Вы, я пытаюсь разобраться. Но мои попытки напоминают натягивание совы на глобус. Но давайте все-таки попробуем разобраться, как я Вас понял.

Вот мне в бытность студентом репетитор по Java говорил — чтобы быть продуктивным, кодишь до обеда, компилируешься, кодишь до вечера, компилируешься. Если будешь постоянно компилироваться, то времени на программирование не останется. Но у него-то был компилируемый язык. Т.е. — да, он кодил до обеда, и только потом ловил свои ошибки.

А еще давным давно мужики кодили на бумажке. Потом отдавали оператору. Оператор вбивал на перфокарты. Потом программист ждал освобождения машинного времени. Его перфокарты прогоняли. Он приходил. А там написано: «Ошибка компиляции». И он уходил думать. И думал опять на бумажке, опять наборщик и т.п.

Но это случаи, когда люди программируют в своих реалиях. А на Питоне реалии таковы, что можно быстро запуститься, дать упасть в ошибку, написать обработчик, опять запуститься и посмотреть, что ошибка обработана корректно.

Давайте все-таки определимся, почему Вы не хотите дать упасть в ошибку? Из этиж же самых соображений, что продуктивность программиста снизится из-за постоянных запусков?

Но как она может снизиться. Это же не компиляция. А на узнавание исключения в документации Вы все равно время потратите.

Польза лога может быть только в том случае, если вы кодите несколько часов без единого запуска. Потом запустился — без единой ошибки все прошло, все тесты отработали. Запустился — прощелкал на сайте кнопочики вручную — весь функционал работает без единой ошибки. Потому что если где необработанное исключение — уже не до лога будет.

И только потом заглянул в лог и узнал, какие исключения возникали. Но анализ лога не будет простым. В отличие от исключения, которое застрелило программу. И какая должна быть квалификация у программиста для такого.

В общем, был бы признателен за более подробный комментарий: почему вы против того, чтобы давать упасть, а только потом обрабатывать исключение.

One has pretty much control on which information from the traceback to be displayed/logged when catching exceptions.

The code

with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
    pass

would produce the following traceback:

Traceback (most recent call last):
  File "exception_checks.py", line 19, in <module>
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'not_existing_file.txt'

Print/Log the full traceback

As others already mentioned, you can catch the whole traceback by using the traceback module:

import traceback
try:
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
        pass
except Exception as exception:
    traceback.print_exc()

This will produce the following output:

Traceback (most recent call last):
  File "exception_checks.py", line 19, in <module>
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'not_existing_file.txt'

You can achieve the same by using logging:

try:
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
        pass
except Exception as exception:
    logger.error(exception, exc_info=True)

Output:

__main__: 2020-05-27 12:10:47-ERROR- [Errno 2] No such file or directory: 'not_existing_file.txt'
Traceback (most recent call last):
  File "exception_checks.py", line 27, in <module>
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'not_existing_file.txt'

Print/log error name/message only

You might not be interested in the whole traceback, but only in the most important information, such as Exception name and Exception message, use:

try:
    with open("not_existing_file.txt", 'r') as text:
        pass
except Exception as exception:
    print("Exception: {}".format(type(exception).__name__))
    print("Exception message: {}".format(exception))

Output:

Exception: FileNotFoundError
Exception message: [Errno 2] No such file or directory: 'not_existing_file.txt'

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

Синтаксис обработки исключений

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 stmt2if. 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.

Содержание:развернуть

  • Как устроен механизм исключений
  • Как обрабатывать исключения в Python (try except)
  • As — сохраняет ошибку в переменную

  • Finally — выполняется всегда

  • Else — выполняется когда исключение не было вызвано

  • Несколько блоков except

  • Несколько типов исключений в одном блоке except

  • Raise — самостоятельный вызов исключений

  • Как пропустить ошибку

  • Исключения в lambda функциях
  • 20 типов встроенных исключений в Python
  • Как создать свой тип Exception

Программа, написанная на языке Python, останавливается сразу как обнаружит ошибку. Ошибки могут быть (как минимум) двух типов:

  • Синтаксические ошибки — возникают, когда написанное выражение не соответствует правилам языка (например, написана лишняя скобка);
  • Исключения — возникают во время выполнения программы (например, при делении на ноль).

Синтаксические ошибки исправить просто (если вы используете IDE, он их подсветит). А вот с исключениями всё немного сложнее — не всегда при написании программы можно сказать возникнет или нет в данном месте исключение. Чтобы приложение продолжило работу при возникновении проблем, такие ошибки нужно перехватывать и обрабатывать с помощью блока try/except.

Как устроен механизм исключений

В Python есть встроенные исключения, которые появляются после того как приложение находит ошибку. В этом случае текущий процесс временно приостанавливается и передает ошибку на уровень вверх до тех пор, пока она не будет обработано. Если ошибка не будет обработана, программа прекратит свою работу (а в консоли мы увидим Traceback с подробным описанием ошибки).

💁‍♂️ Пример: напишем скрипт, в котором функция ожидает число, а мы передаём сроку (это вызовет исключение «TypeError»):

def b(value):
print("-> b")
print(value + 1) # ошибка тут

def a(value):
print("-> a")
b(value)

a("10")

> -> a
> -> b
> Traceback (most recent call last):
> File "test.py", line 11, in <module>
> a("10")
> File "test.py", line 8, in a
> b(value)
> File "test.py", line 3, in b
> print(value + 1)
> TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

В данном примере мы запускаем файл «test.py» (через консоль). Вызывается функция «a«, внутри которой вызывается функция «b«. Все работает хорошо до сточки print(value + 1). Тут интерпретатор понимает, что нельзя конкатенировать строку с числом, останавливает выполнение программы и вызывает исключение «TypeError».

Далее ошибка передается по цепочке в обратном направлении: «b» → «a» → «test.py«. Так как в данном примере мы не позаботились обработать эту ошибку, вся информация по ошибке отобразится в консоли в виде Traceback.

Traceback (трассировка) — это отчёт, содержащий вызовы функций, выполненные в определенный момент. Трассировка помогает узнать, что пошло не так и в каком месте это произошло.

Traceback лучше читать снизу вверх ↑

Пример Traceback в Python

В нашем примере Traceback содержится следующую информацию (читаем снизу вверх):

  1. TypeError — тип ошибки (означает, что операция не может быть выполнена с переменной этого типа);
  2. can only concatenate str (not "int") to str — подробное описание ошибки (конкатенировать можно только строку со строкой);
  3. Стек вызова функций (1-я линия — место, 2-я линия — код). В нашем примере видно, что в файле «test.py» на 11-й линии был вызов функции «a» со строковым аргументом «10». Далее был вызов функции «b». print(value + 1) это последнее, что было выполнено — тут и произошла ошибка.
  4. most recent call last — означает, что самый последний вызов будет отображаться последним в стеке (в нашем примере последним выполнился print(value + 1)).

В Python ошибку можно перехватить, обработать, и продолжить выполнение программы — для этого используется конструкция try ... except ....

Как обрабатывать исключения в Python (try except)

В Python исключения обрабатываются с помощью блоков try/except. Для этого операция, которая может вызвать исключение, помещается внутрь блока try. А код, который должен быть выполнен при возникновении ошибки, находится внутри except.

Например, вот как можно обработать ошибку деления на ноль:

try:
a = 7 / 0
except:
print('Ошибка! Деление на 0')

Здесь в блоке try находится код a = 7 / 0 — при попытке его выполнить возникнет исключение и выполнится код в блоке except (то есть будет выведено сообщение «Ошибка! Деление на 0»). После этого программа продолжит свое выполнение.

💭 PEP 8 рекомендует, по возможности, указывать конкретный тип исключения после ключевого слова except (чтобы перехватывать и обрабатывать конкретные исключения):

try:
a = 7 / 0
except ZeroDivisionError:
print('Ошибка! Деление на 0')

Однако если вы хотите перехватывать все исключения, которые сигнализируют об ошибках программы, используйте тип исключения Exception:

try:
a = 7 / 0
except Exception:
print('Любая ошибка!')

As — сохраняет ошибку в переменную

Перехваченная ошибка представляет собой объект класса, унаследованного от «BaseException». С помощью ключевого слова as можно записать этот объект в переменную, чтобы обратиться к нему внутри блока except:

try:
file = open('ok123.txt', 'r')
except FileNotFoundError as e:
print(e)

> [Errno 2] No such file or directory: 'ok123.txt'

В примере выше мы обращаемся к объекту класса «FileNotFoundError» (при выводе на экран через print отобразится строка с полным описанием ошибки).

У каждого объекта есть поля, к которым можно обращаться (например если нужно логировать ошибку в собственном формате):

import datetime

now = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S")

try:
file = open('ok123.txt', 'r')
except FileNotFoundError as e:
print(f"{now} [FileNotFoundError]: {e.strerror}, filename: {e.filename}")

> 20-11-2021 18:42:01 [FileNotFoundError]: No such file or directory, filename: ok123.txt

Finally — выполняется всегда

При обработке исключений можно после блока try использовать блок finally. Он похож на блок except, но команды, написанные внутри него, выполняются обязательно. Если в блоке try не возникнет исключения, то блок finally выполнится так же, как и при наличии ошибки, и программа возобновит свою работу.

Обычно try/except используется для перехвата исключений и восстановления нормальной работы приложения, а try/finally для того, чтобы гарантировать выполнение определенных действий (например, для закрытия внешних ресурсов, таких как ранее открытые файлы).

В следующем примере откроем файл и обратимся к несуществующей строке:

file = open('ok.txt', 'r')

try:
lines = file.readlines()
print(lines[5])
finally:
file.close()
if file.closed:
print("файл закрыт!")

> файл закрыт!
> Traceback (most recent call last):
> File "test.py", line 5, in <module>
> print(lines[5])
> IndexError: list index out of range

Даже после исключения «IndexError», сработал код в секции finally, который закрыл файл.

p.s. данный пример создан для демонстрации, в реальном проекте для работы с файлами лучше использовать менеджер контекста with.

Также можно использовать одновременно три блока try/except/finally. В этом случае:

  • в try — код, который может вызвать исключения;
  • в except — код, который должен выполниться при возникновении исключения;
  • в finally — код, который должен выполниться в любом случае.

def sum(a, b):
res = 0

try:
res = a + b
except TypeError:
res = int(a) + int(b)
finally:
print(f"a = {a}, b = {b}, res = {res}")

sum(1, "2")

> a = 1, b = 2, res = 3

Else — выполняется когда исключение не было вызвано

Иногда нужно выполнить определенные действия, когда код внутри блока try не вызвал исключения. Для этого используется блок else.

Допустим нужно вывести результат деления двух чисел и обработать исключения в случае попытки деления на ноль:

b = int(input('b = '))
c = int(input('c = '))
try:
a = b / c
except ZeroDivisionError:
print('Ошибка! Деление на 0')
else:
print(f"a = {a}")

> b = 10
> c = 1
> a = 10.0

В этом случае, если пользователь присвоит переменной «с» ноль, то появится исключение и будет выведено сообщение «‘Ошибка! Деление на 0′», а код внутри блока else выполняться не будет. Если ошибки не будет, то на экране появятся результаты деления.

Несколько блоков except

В программе может возникнуть несколько исключений, например:

  1. Ошибка преобразования введенных значений к типу float («ValueError»);
  2. Деление на ноль («ZeroDivisionError»).

В Python, чтобы по-разному обрабатывать разные типы ошибок, создают несколько блоков except:

try:
b = float(input('b = '))
c = float(input('c = '))
a = b / c
except ZeroDivisionError:
print('Ошибка! Деление на 0')
except ValueError:
print('Число введено неверно')
else:
print(f"a = {a}")

> b = 10
> c = 0
> Ошибка! Деление на 0

> b = 10
> c = питон
> Число введено неверно

Теперь для разных типов ошибок есть свой обработчик.

Несколько типов исключений в одном блоке except

Можно также обрабатывать в одном блоке except сразу несколько исключений. Для этого они записываются в круглых скобках, через запятую сразу после ключевого слова except. Чтобы обработать сообщения «ZeroDivisionError» и «ValueError» в одном блоке записываем их следующим образом:

try:
b = float(input('b = '))
c = float(input('c = '))
a = b / c
except (ZeroDivisionError, ValueError) as er:
print(er)
else:
print('a = ', a)

При этом переменной er присваивается объект того исключения, которое было вызвано. В результате на экран выводятся сведения о конкретной ошибке.

Raise — самостоятельный вызов исключений

Исключения можно генерировать самостоятельно — для этого нужно запустить оператор raise.

min = 100
if min > 10:
raise Exception('min must be less than 10')

> Traceback (most recent call last):
> File "test.py", line 3, in <module>
> raise Exception('min value must be less than 10')
> Exception: min must be less than 10

Перехватываются такие сообщения точно так же, как и остальные:

min = 100

try:
if min > 10:
raise Exception('min must be less than 10')
except Exception:
print('Моя ошибка')

> Моя ошибка

Кроме того, ошибку можно обработать в блоке except и пробросить дальше (вверх по стеку) с помощью raise:

min = 100

try:
if min > 10:
raise Exception('min must be less than 10')
except Exception:
print('Моя ошибка')
raise

> Моя ошибка
> Traceback (most recent call last):
> File "test.py", line 5, in <module>
> raise Exception('min must be less than 10')
> Exception: min must be less than 10

Как пропустить ошибку

Иногда ошибку обрабатывать не нужно. В этом случае ее можно пропустить с помощью pass:

try:
a = 7 / 0
except ZeroDivisionError:
pass

Исключения в lambda функциях

Обрабатывать исключения внутри lambda функций нельзя (так как lambda записывается в виде одного выражения). В этом случае нужно использовать именованную функцию.

Иерархия классов для встроенных исключений в Python выглядит так:

BaseException
SystemExit
KeyboardInterrupt
GeneratorExit
Exception
ArithmeticError
AssertionError
...
...
...
ValueError
Warning

Все исключения в Python наследуются от базового BaseException:

  • SystemExit — системное исключение, вызываемое функцией sys.exit() во время выхода из приложения;
  • KeyboardInterrupt — возникает при завершении программы пользователем (чаще всего при нажатии клавиш Ctrl+C);
  • GeneratorExit — вызывается методом close объекта generator;
  • Exception — исключения, которые можно и нужно обрабатывать (предыдущие были системными и их трогать не рекомендуется).

От Exception наследуются:

1 StopIteration — вызывается функцией next в том случае если в итераторе закончились элементы;

2 ArithmeticError — ошибки, возникающие при вычислении, бывают следующие типы:

  • FloatingPointError — ошибки при выполнении вычислений с плавающей точкой (встречаются редко);
  • OverflowError — результат вычислений большой для текущего представления (не появляется при операциях с целыми числами, но может появиться в некоторых других случаях);
  • ZeroDivisionError — возникает при попытке деления на ноль.

3 AssertionError — выражение, используемое в функции assert неверно;

4 AttributeError — у объекта отсутствует нужный атрибут;

5 BufferError — операция, для выполнения которой требуется буфер, не выполнена;

6 EOFError — ошибка чтения из файла;

7 ImportError — ошибка импортирования модуля;

8 LookupError — неверный индекс, делится на два типа:

  • IndexError — индекс выходит за пределы диапазона элементов;
  • KeyError — индекс отсутствует (для словарей, множеств и подобных объектов);

9 MemoryError — память переполнена;

10 NameError — отсутствует переменная с данным именем;

11 OSError — исключения, генерируемые операционной системой:

  • ChildProcessError — ошибки, связанные с выполнением дочернего процесса;
  • ConnectionError — исключения связанные с подключениями (BrokenPipeError, ConnectionResetError, ConnectionRefusedError, ConnectionAbortedError);
  • FileExistsError — возникает при попытке создания уже существующего файла или директории;
  • FileNotFoundError — генерируется при попытке обращения к несуществующему файлу;
  • InterruptedError — возникает в том случае если системный вызов был прерван внешним сигналом;
  • IsADirectoryError — программа обращается к файлу, а это директория;
  • NotADirectoryError — приложение обращается к директории, а это файл;
  • PermissionError — прав доступа недостаточно для выполнения операции;
  • ProcessLookupError — процесс, к которому обращается приложение не запущен или отсутствует;
  • TimeoutError — время ожидания истекло;

12 ReferenceError — попытка доступа к объекту с помощью слабой ссылки, когда объект не существует;

13 RuntimeError — генерируется в случае, когда исключение не может быть классифицировано или не подпадает под любую другую категорию;

14 NotImplementedError — абстрактные методы класса нуждаются в переопределении;

15 SyntaxError — ошибка синтаксиса;

16 SystemError — сигнализирует о внутренне ошибке;

17 TypeError — операция не может быть выполнена с переменной этого типа;

18 ValueError — возникает когда в функцию передается объект правильного типа, но имеющий некорректное значение;

19 UnicodeError — исключение связанное с кодирование текста в unicode, бывает трех видов:

  • UnicodeEncodeError — ошибка кодирования;
  • UnicodeDecodeError — ошибка декодирования;
  • UnicodeTranslateError — ошибка перевода unicode.

20 Warning — предупреждение, некритическая ошибка.

💭 Посмотреть всю цепочку наследования конкретного типа исключения можно с помощью модуля inspect:

import inspect

print(inspect.getmro(TimeoutError))

> (<class 'TimeoutError'>, <class 'OSError'>, <class 'Exception'>, <class 'BaseException'>, <class 'object'>)

📄 Подробное описание всех классов встроенных исключений в Python смотрите в официальной документации.

Как создать свой тип Exception

В Python можно создавать свои исключения. При этом есть одно обязательное условие: они должны быть потомками класса Exception:

class MyError(Exception):
def __init__(self, text):
self.txt = text

try:
raise MyError('Моя ошибка')
except MyError as er:
print(er)

> Моя ошибка


С помощью try/except контролируются и обрабатываются ошибки в приложении. Это особенно актуально для критически важных частей программы, где любые «падения» недопустимы (или могут привести к негативным последствиям). Например, если программа работает как «демон», падение приведет к полной остановке её работы. Или, например, при временном сбое соединения с базой данных, программа также прервёт своё выполнение (хотя можно было отловить ошибку и попробовать соединиться в БД заново).

Вместе с try/except можно использовать дополнительные блоки. Если использовать все блоки описанные в статье, то код будет выглядеть так:

try:
# попробуем что-то сделать
except (ZeroDivisionError, ValueError) as e:
# обрабатываем исключения типа ZeroDivisionError или ValueError
except Exception as e:
# исключение не ZeroDivisionError и не ValueError
# поэтому обрабатываем исключение общего типа (унаследованное от Exception)
# сюда не сходят исключения типа GeneratorExit, KeyboardInterrupt, SystemExit
else:
# этот блок выполняется, если нет исключений
# если в этом блоке сделать return, он не будет вызван, пока не выполнился блок finally
finally:
# этот блок выполняется всегда, даже если нет исключений else будет проигнорирован
# если в этом блоке сделать return, то return в блоке

Подробнее о работе с исключениями в Python можно ознакомиться в официальной документации.

In this article, let us learn about printing error messages from Exceptions with the help of 5 specifically chosen examples.

I have divided this article into 2 major sections

  1. Printing custom error messages and
  2. Printing a specific part of the default error message. By “default error message“, I mean the error message that you typically get in the command line if you did not catch a given exception)

Depending on which of the 2 options above you are looking for, you can jump to the respective section of the article using the table of content below.

So, let’s begin!

Printing Custom Error messages

There are 3 ways to print custom error messages in Python. Let us start with the simplest of the 3, which is using a print() statement.

Option#1: Using a simple print() statement

The first and easiest option is to print error messages using a simple print() statement as shown in the example below.

try:
    #Some Problematic code that can produce Exceptions
    x = 5/0
except Exception as e:
  print('A problem has occurred from the Problematic code: ', e)

Running this code will give the output below.

A problem has occurred from the Problematic code: division by zero

Here the line “x = 5/0″ in Example 1 above raised a “ZeroDivisionError” which was caught by our except clause and the print() statement printed the default error message which is “division by zero” to the standard output.

One thing to note here is the line “except Exception as e“. This line of code’s function is to catch all possible exceptions, whichever occurs first as an “Exception” object. This object is stored in the variable “e” (line 4), which returns the string ‘division by zero‘ when used with the print() statement (line 5).

To summarize if you wish to print out the default error message along with a custom message use Option#1.

This is the simplest way to print error messages in python. But this option of putting your custom messages into print statements might not work in cases where you might be handling a list of exceptions using a single except clause. If you are not exactly sure how to catch a list of exceptions using a single except clause, I suggest reading my other article in the link below.

Python: 3 Ways to Catch Multiple Exceptions in a single “except” clause

There I have explained the 3 ways through which you can catch a list of exceptions along with tips on when is the right situation to catch each of these exceptions.

Now that we have learned how to print the default string which comes with an exception object, let us next learn how to customize the message that e carried (the string ‘division by zero‘) and replace that with our own custom error message.

Option#2: Using Custom Exception classes to get customized error messages

In Python, you can define your own custom exception classes by inheriting from another Exception class as shown in the code below.

class MyOwnException(Exception):
    def __str__(self):
        return 'My Own Exception has occurred'

    def __repr__(self):
        return str(type(self))
try:
    raise MyOwnException
except MyOwnException as e:
    print(e)
    print(repr(e))

How to choose the exception class to inherit from?

In the above example, I have inherited from the Exception class in python, but the recommended practice is to choose a class that closely resembles your use-case.

For example, say you are trying to work with a string type object and you are given a list type object instead, here you should inherit your custom exception from TypeError since this Exception type closely resembles your use case which is “the variable is not of expected type”.

If you are looking for getting an appropriate Exception class to inherit from, I recommend having a look at all the built-in exceptions from the official python page here. For the sake of keeping this example simple, I have chosen the higher-level exception type named “Exception” class to inherit from.

In the code below, we are collecting values from the user and to tell the user that there is an error in the value entered we are using the ValueError class.

class EnteredGarbageError(ValueError):
    def __str__(self):
        return 'You did not select an option provided!'    

try:
    options = ['A', 'B', 'C']
    x = input('Type A or B or C: ')
    if x not in options:
        raise EnteredGarbageError
    else:
        print ('You have chosen: ', x)

except EnteredGarbageError as err:
    print(err)

Now that we understand how to choose a class to inherit from, let us next have a look at how to customize the default error messages that these classes return.

How to customize the error message in our custom exception class?

To help us achieve our purpose here which is to print some custom error messages, all objects in python come with 2 methods named __str__ and __repr__. This is pronounced “dunder-str” and “dunder-repr” where “dunder” is short for “double underscore”.

Dunder-str method:

The method __str__ returns a string and this is what the built-in print() function calls whenever we pass it an object to print.

print(object1)

In the line above, python will call the __str__ method of the object and prints out the string returned by that method.

Let us have a look at what python’s official documentation over at python.org has to say about the str method.

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.str

In simpler words, the str method returns a human-readable string for logging purposes, and when this information is passed to the built-in function print(), the string it returns gets printed.

So since our implementation of str returns the string “My Own Exception has occurred” this string got printed on the first line of the exception message.

Dunder-repr method:

__repr__ is another method available in all objects in python.

Where it differs from the dunder-str method is the fact that while the __str__ is used for getting a “friendly message”, the __repr__ method is used for getting, a more of a, “formal message”. You can think of str as a text you got from your friends and repr as a notice you got from a legal representative!

The below screenshot from python’s official documentation explains the use of __repr__ method.

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.repr

Again, in simpler words, repr is typically used to print some “formal” or “official” information about an object in Python

In our Example 2 above, the repr method returned the class name using the built-in type() function.

Next, let us see another variation where we can print different error messages using a single Exception class without making a custom class.

Option#3: Custom Error messages from the raise statement

try:
  raise Exception('I wish to print this message')
except Exception as error:
  print(error)

Lucky for us, python has made this process incredibly simple! Just pass in the message as an argument to the type of exception you wish to raise and this will print that custom message instead!

In the above code, we are throwing an exception of type “Exception” by calling its constructor and giving the custom message as an argument, which then overrides the default __str__ method to return the string passed in.

If you wish to learn more about raise statement, I suggest reading my other article in the link below
Python: Manually throw/raise an Exception using the “raise” statement

where I have explained 3 ways you can use the raise statement in python and when to use each.

But when to use option 2 and when to use option 3?

On the surface, Option#3 of passing in the custom message may look like it made option#2 of using custom classes useless. But the main reason to use Option#2 is the fact that Option#2 can be used to override more than just the __str__ method.

Let’s next move on to section 2 of this article and look at how to choose a specific part of the default error message (the error printed on the console when you don’t catch an exception) and use that to make our own error messages

Choosing Parts of Default Error Messages to print

To understand what I mean by “Default Error Message” let us see an example

raise ValueError("This is an ValueError")

This line when run, will print the following error message

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-24-57127e33a735>", line 1, in <module>
    raise ValueError("This is an ValueError")

ValueError: This is an ValueError

This error message contains 3 Parts

  • Exception Type (ValueError)
  • Error message (This is an ValueError)
  • and the stack trace (the 1st few lines showing us where exactly in the program the exception has occurred)

The information needed

  • to extract and use each of the individual pieces of information listed above and
  • when to use what piece of information

is already covered with the help of several examples in my previous article in the link below

Python Exceptions: Getting and Handling Error Messages as strings.

And with that I will end this article!

If you are looking for another interesting read, try the article in the link below.

Exceptions in Python: Everything You Need To Know!

The above article covers all the basics of Exception handling in Python like

  • when and how to ignore exceptions
  • when and how to retry the problematic code that produced the exception and
  • when and how to log the errors

I hope you enjoyed reading this article and got some value from it.

Feel free to share it with your friends and colleagues!

Содержание

Введение
Пример с базовым Exception
Два исключения
except Error as e:: Печать текста ошибки
else
finally
raise
Пример 2
Пример 3
Исключения, которые не нужно обрабатывать
Список исключений
Разбор примеров: IndexError, ValueError, KeyError
Похожие статьи

Введение

Если в коде есть ошибка, которую видит интерпретатор поднимается исключение, создается так называемый
Exception Object, выполнение останавливается, в терминале
показывается Traceback.

В английском языке используется словосочетание Raise Exception

Исключение, которое не было предусмотрено разработчиком называется необработанным (Unhandled Exception)

Такое поведение не всегда является оптимальным. Не все ошибки дожны останавливать работу кода.
Возможно, где-то разработчик ожидает появление ошибок и их можно обработать по-другому.

try и except нужны прежде всего для того, чтобы код правильно реагировал на возможные ошибки и продолжал выполняться
там, где появление ошибки некритично.

Исключение, которое предусмотрено в коде называется обработанным (Handled)

Блок try except имеет следующий синтаксис

try:
pass
except Exception:
pass
else:
pass
finally:
pass

В этой статье я создал файл

try_except.py

куда копирую код из примеров.

Пример

Попробуем открыть несуществующий файл и воспользоваться базовым Exception

try:
f = open(‘missing.txt’)
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

ERR: No missing.txt file found

Ошибка поймана, видно наше сообщение а не Traceback

Проверим, что когда файл существует всё хорошо

try:
f = open(‘existing.txt’)
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

Пустота означает успех

Два исключения

Если ошибок больше одной нужны дополнительные исключения. Попробуем открыть существующий файл, и после этого
добавить ошибку.

try:
f = open(‘existing.txt’)
x = bad_value
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

ERR: File not found

Файл открылся, но так как в следующей строке ошибка — в терминале появилось вводящее в заблуждение сообщение.
Проблема не в том, что «File not found» а в том, что bad_value нигде не определёно.

Избежать сбивающих с толку сообщений можно указав тип ожидаемой ошибки. В данном примере это FileNotFoundError

try:
# expected exception
f = open(‘existing.txt’)
# unexpected exception should result in Traceback
x = bad_value
except FileNotFoundError:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/python/try_except2.py», line 5, in <module>
x = bad_value
NameError: name ‘bad_value’ is not defined

Вторая ошибка не поймана поэтому показан Traceback

Поймать обе ошибки можно добавив второй Exception

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘missing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError:
print(‘ERR: File not found’)
except Exception:
print(‘ERR: Something unexpected went wrong’)

python try_except.py

ERR: File not found

ERR: Something unexpected went wrong

Печать текста ошибки

Вместо своего текста можно выводить текст ошибки. Попробуем с существующим файлом — должна быть одна пойманная ошибка.

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘existing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)

python try_except.py

name ‘bad_value’ is not defined

Теперь попытаемся открыть несуществующий файл — должно быть две пойманные ошибки.

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘missing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)

python try_except.py

name ‘bad_value’ is not defined

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’

else

Блок else будет выполнен если исключений не будет поймано.

Попробуем открыть существующий файл

existing.txt

в котором есть строка

www.heihei.ru

try:
f = open(‘existing.txt’)
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)
else:
print(f.read())
f.close()

python try_except.py

www.heihei.ru

Если попробовать открыть несуществующий файл

missing.txt

то исключение обрабатывается, а код из блока else не выполняется.

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’

finally

Блок finally будет выполнен независимо от того, поймано исключение или нет

try:
f = open(‘existing.txt’)
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)
else:
print(f.read())
f.close()
finally:
print(«Finally!»)

www.heihei.ru

Finally!

А если попытаться открыть несуществующий

missing.txt

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’
Finally!

Когда нужно применять finally:

Рассмотрим скрипт, который вносит какие-то изменения в систему.
Затем он пытается что-то сделать. В конце возвращает
систему в исходное состояние.

Если ошибка случится в середине скрипта — он уже не сможет вернуть систему в исходное состояние.

Но если вынести возврат к исходному состоянию в блок finally он сработает даже при ошибке
в предыдущем блоке.

import os

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
os.mkdir(dir_name)
os.chdir(original_path)

Этот скрипт не вернётся в исходную директорию при ошибке в os.mkdir(dir_name)

А у скрипта ниже такой проблемы нет

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
try:
os.mkdir(dir_name)
finally:
os.chdir(original_path)

Не лишнима будет добавить обработку и вывод исключения

import os
import sys

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
try:
os.mkdir(dir_name)

except OSError as e:
print(e, file=sys.stderr)
raise
finally:
os.chdir(original_path)

По умолчанию print() выводит в sys.stdout, но в случае ислючений логичнее выводить в sys.stderr

raise

Можно вызывать исключения вручную в любом месте кода с помощью
raise.

try:
f = open(‘outdated.txt’)
if f.name == ‘outdated.txt’:
raise Exception
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(‘File is outdated!’)
else:
print(f.read())
f.close()
finally:
print(«Finally!»)

python try_except.py

File is outdated!
Finally!

raise

можно использовать для перевызова исключения, например, чтобы уйти от использования кодов ошибок.

Для этого достаточно вызвать raise без аргументов — поднимется текущее исключение.

Пример 2

Рассмотрим функцию, которая принимает числа прописью и возвращает цифрами

DIGIT_MAP = {
‘zero’: ‘0’,
‘one’: ‘1’,
‘two’: ‘2’,
‘three’: ‘3’,
‘four’: ‘4’,
‘five’: ‘5’,
‘six’: ‘6’,
‘seven’: ‘7’,
‘eight’: ‘8’,
‘nine’: ‘9’,
}

def convert(s):
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
return x

python

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«one three three seven».split())
1337

Теперь передадим аргумент, который не предусмотрен в словаре

>>> convert(«something unseen«.split())
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/python/exc1.py», line 17, in convert
number &plu= DIGIT_MAP[token]
KeyError: ‘something’

KeyError — это тип Exception объекта. Полный список можно изучить в конце статьи.

Исключение прошло следующий путь:

REPL convert() DIGIT_MAP(«something») KeyError

Обработать это исключение можно внеся изменения в функцию convert

convert(s):
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
print(«Conversion succeeded! x = «, x)
except KeyError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
return x

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«one nine six one».split())
Conversion succeeded! x = 1961
1961
>>> convert(«something unseen».split())
Conversion failed!
-1

Эта обработка не спасает если передать int вместо итерируемого объекта

>>> convert(2022)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/python/exc1.py», line 17, in convert
for token in s:
TypeError: ‘int’ object is not iterable

Нужно добавить обработку TypeError


except KeyError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
except TypeError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
return x

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«2022».split())
Conversion failed!
-1

Избавимся от повторов, удалив принты, объединив два исключения в кортеж и вынесем присваивание значения x
из try блока.

Также добавим

докстринг

с описанием функции.

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
x = —1
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
except (KeyError, TypeError):
pass
return x

>>> from exc4 import convert
>>> convert(«one nine six one».split())
1961
>>> convert(«bad nine six one».split())
-1
>>> convert(2022)
-1

Ошибки обрабатываются, но без принтов, процесс не очень информативен.

Грамотно показать текст сообщений об ошибках можно импортировав sys и изменив функцию

import sys

DIGIT_MAP = {
‘zero’: ‘0’,
‘one’: ‘1’,
‘two’: ‘2’,
‘three’: ‘3’,
‘four’: ‘4’,
‘five’: ‘5’,
‘six’: ‘6’,
‘seven’: ‘7’,
‘eight’: ‘8’,
‘nine’: ‘9’,
}

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
return(int(number))
except (KeyError, TypeError) as e:
print(f«Conversion error: {e!r}», file=sys.stderr)
return1

>>> from exc1 import convert
>>> convert(2022)
Conversion error: TypeError(«‘int’ object is not iterable»)
-1
>>> convert(«one nine six one».split())
1961
>>> convert(«bad nine six one».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)

Ошибки обрабатываются и их текст виден в терминале.

С помощью

!r

выводится

repr()

ошибки

raise вместо кода ошибки

В предыдущем примере мы полагались на возвращение числа -1 в качестве кода ошибки.

Добавим к коду примера функцию string_log() и поработаем с ней

def string_log(s):
v = convert(s)
return log(v)

>>> from exc1 import string_log
>>> string_log(«one two eight».split())
4.852030263919617
>>> string_log(«bad one two».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/exc1.py», line 32, in string_log
return log(v)
ValueError: math domain error

convert() вернул -1 а string_log попробовал его обработать и не смог.

Можно заменить return -1 на raise. Это считается более правильным подходом в Python

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
return(int(number))
except (KeyError, TypeError) as e:
print(f«Conversion error: {e!r}», file=sys.stderr)
raise

>>> from exc7 import string_log
>>> string_log(«one zero».split())
2.302585092994046
>>> string_log(«bad one two».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/exc7.py», line 31, in string_log
v = convert(s)
File «/home/andrei/exc7.py», line 23, in convert
number += DIGIT_MAP[token]
KeyError: ‘bad’

Пример 3

Рассмотрим алгоритм по поиску квадратного корня

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.
«»»

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095

При попытке вычислить корень от -1 получим ошибку

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 26, in <module>
main()
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 23, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 16, in sqrt
guess = (guess + x / guess) / 2.0
ZeroDivisionError: float division by zero

В строке

guess = (guess + x / guess) / 2.0

Происходит деление на ноль

Обработать можно следующим образом:

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))
except ZeroDivisionError:
print(«Cannot compute square root «
«of a negative number.»)

print(«Program execution continues «
«normally here.»)

Обратите внимание на то, что в try помещены все вызовы функции

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Cannot compute square root of a negative number.
Program execution continues normally here.

Если пытаться делить на ноль несколько раз — поднимется одно исключение и всё что находится в блоке
try после выполняться не будет

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
Cannot compute square root of a negative number.
Program execution continues normally here.

Каждую попытку вычислить корень из -1 придётся обрабатывать отдельно. Это кажется неудобным, но
в этом и заключается смысл — каждое место где вы ждёте ислючение нужно помещать в свой
try except блок.

Можно обработать исключение так:

try:
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
except ZeroDivisionError:
raise ValueError()
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 17, in sqrt
guess = (guess + x / guess) / 2.0
ZeroDivisionError: float division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 30, in <module>
main()
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 25, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 20, in sqrt
raise ValueError()
ValueError

Гораздо логичнее поднимать исключение сразу при получении аргумента

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.

Raises:
ValueError: If x is negative
«»»

if x < 0:
raise ValueError(
«Cannot compute square root of «
f«negative number {x}»)

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
Traceback (most recent call last):
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 35, in <module>
main()
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 30, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 17, in sqrt
raise ValueError(
ValueError: Cannot compute square root of negative number -1

Пока получилось не очень — виден Traceback

Убрать Traceback можно добавив обработку ValueError в вызов функций

import sys

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.

Raises:
ValueError: If x is negative
«»»

if x < 0:
raise ValueError(
«Cannot compute square root of «
f«negative number {x}»)

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))
print(«This is never printed»)
except ValueError as e:
print(e, file=sys.stderr)

print(«Program execution continues normally here.»)

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Cannot compute square root of negative number -1
Program execution continues normally here.

Исключения, которые не нужно обрабатывать

IndentationError, SyntaxError, NameError нужно исправлять в коде а не пытаться обработать.

Важно помнить, что использовать обработку исключений для замалчивания ошибок программиста недопустимо.

Список исключений

Список встроенных в Python исключений

Существуют следующие типы объектов Exception

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

IndexError

Объекты, которые поддерживают

протокол

Sequence должны поднимать исключение IndexError при использовании несуществующего индекса.

IndexError как и

KeyError

относится к ошибкам поиска LookupError

Пример

>>> a = [0, 1, 2]
>>> a[3]

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

ValueError

ValueError поднимается когда объект правильного типа, но содержит неправильное значение

>>> int(«text»)

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘text’

KeyError

KeyError поднимается когда поиск по ключам не даёт результата

>>> sites = dict(urn=1, heihei=2, eth1=3)
>>> sites[«topbicycle»]

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
KeyError: ‘topbicycle’

TypeError

TypeError поднимается когда для успешного выполнения операции нужен объект
определённого типа, а предоставлен другой тип.

pi = 3.1415

text = «Pi is approximately « + pi

python str_ex.py

Traceback (most recent call last):
File «str_ex.py», line 3, in <module>
text = «Pi is approximately » + pi
TypeError: can only concatenate str (not «float») to str

Пример из статьи

str()

Похожие статьи

Python
Интерактивный режим
str: строки
: перенос строки
Списки []
if, elif, else
Циклы
Функции
Пакеты
*args **kwargs
ООП
enum
Опеределить тип переменной Python
Тестирование с помощью Python
Работа с REST API на Python
Файлы: записать, прочитать, дописать, контекстный менеджер…
Скачать файл по сети
SQLite3: работа с БД
datetime: Дата и время в Python
json.dumps
Selenium + Python
Сложности при работе с Python
DJANGO
Flask
Скрипт для ZPL принтера
socket :Python Sockets
Виртуальное окружение
subprocess: выполнение bash команд из Python
multiprocessing: несколько процессов одновременно
psutil: cистемные ресурсы
sys.argv: аргументы командной строки
PyCharm: IDE
pydantic: валидация данных
paramiko: SSH из Python
enumerate
logging: запись в лог
Обучение программированию на Python

Данный урок посвящен исключениям и работе с ними. Основное внимание уделено понятию исключения в языках программирования, обработке исключений в Python, их генерации и созданию пользовательских исключений.

Исключения в языках программирования

Исключениями (exceptions) в языках программирования называют проблемы, возникающие в ходе выполнения программы, которые допускают возможность дальнейшей ее работы в рамках основного алгоритма. Типичным примером исключения является деление на ноль, невозможность считать данные из файла (устройства), отсутствие доступной памяти, доступ к закрытой области памяти и т.п. Для обработки таких ситуаций в языках программирования, как правило, предусматривается специальный механизм, который называется обработка исключений (exception handling).

Исключения разделяют на синхронные и асинхронные. Синхронные исключения могут возникнуть только в определенных местах программы. Например, если у вас есть код, который открывает файл и считывает из него данные, то исключение типа “ошибка чтения данных” может произойти только в указанном куске кода. Асинхронные исключения могут возникнуть в любой момент работы программы, они, как правило, связаны с какими-либо аппаратными проблемами, либо приходом данных. В качестве примера можно привести сигнал отключения питания.

В языках программирования чаще всего предусматривается специальный механизм обработки исключений. Обработка может быть с возвратом, когда после обработки исключения выполнение программы продолжается с того места, где оно возникло. И обработка без возврата, в этом случае, при возникновении исключения, осуществляется переход в специальный, заранее подготовленный, блок кода.

Различают структурную и неструктурную обработку исключений. Неструктурная обработка предполагает регистрацию функции обработчика для каждого исключения, соответственно данная функция будет вызвана при возникновении конкретного исключения. Для структурной обработки язык программирования должен поддерживать специальные синтаксические конструкции, которые позволяют выделить код, который необходимо контролировать и код, который нужно выполнить при возникновении исключительной ситуации.

В Python выделяют два различных вида ошибок: синтаксические ошибки и исключения.

Синтаксические ошибки в Python

Синтаксические ошибки возникают в случае если программа написана с нарушениями требований Python к синтаксису. Определяются они в процессе парсинга программы. Ниже представлен пример с ошибочным написанием функции print.

>>> for i in range(10):
    prin("hello!")

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 2, in <module>
    prin("hello!")
NameError: name 'prin' is not defined

Исключения в Python

Второй вид ошибок – это исключения. Они возникают в случае если синтаксически программа корректна, но в процессе выполнения возникает ошибка (деление на ноль и т.п.). Более подробно про понятие исключения написано выше, в разделе “исключения в языках программирования”.

Пример исключения ZeroDivisionError, которое возникает при делении на 0.

>>> a = 10
>>> b = 0
>>> c = a / b
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    c = a / b
ZeroDivisionError: division by zero

В Python исключения являются определенным типом данных, через который пользователь (программист) получает информацию об ошибке. Если в коде программы исключение не обрабатывается, то приложение останавливается и в консоли печатается подробное описание произошедшей ошибки с указанием места в программе, где она произошла и тип этой ошибки.

Иерархия исключений в Python

Существует довольно большое количество встроенных типов исключений в языке Python, все они составляют определенную иерархию, которая выглядит так, как показано ниже.

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

Как видно из приведенной выше схемы, все исключения являются подклассом исключения BaseException. Более подробно об иерархии исключений и их описании можете прочитать здесь.

Обработка исключений в Python

Обработка исключений нужна для того, чтобы приложение не завершалось аварийно каждый раз, когда возникает исключение. Для этого блок кода, в котором возможно появление исключительной ситуации необходимо поместить во внутрь синтаксической конструкции try…except.

print("start")
try:
   val = int(input("input number: "))
   tmp = 10 / val
   print(tmp)
except Exception as e:
   print("Error! " + str(e))
print("stop")

В приведенной выше программе возможных два вида исключений – это ValueError, возникающее в случае, если на запрос программы “введите число”, вы введете строку, и ZeroDivisionError – если вы введете в качестве числа 0.

Вывод программы при вводе нулевого числа будет таким.

start input number: 0 Error! stop

Если бы инструкций try…except не было, то при выбросе любого из исключений программа аварийно завершится.

print("start")
val = int(input(“input number: “))
tmp = 10 / val
print(tmp)
print("stop")

Если ввести 0 на запрос приведенной выше программы, произойдет ее остановка с распечаткой сообщения об исключении.

start


input number: 0


Traceback (most recent call last):


 File “F:/work/programming/python/devpractice/tmp.py”, line 3, in <module>


   tmp = 10 / val


ZeroDivisionError: division by zero

Обратите внимание, надпись stop уже не печатается в конце вывода программы.

Согласно документу по языку Python, описывающему ошибки и исключения, оператор try работает следующим образом:

  • Вначале выполняется код, находящийся между операторами try и except.
  • Если в ходе его выполнения исключения не произошло, то код в блоке except пропускается, а код в блоке try выполняется весь до конца.
  • Если исключение происходит, то выполнение в рамках блока try прерывается и выполняется код в блоке except. При этом для оператора except можно указать, какие исключения можно обрабатывать в нем. При возникновении исключения, ищется именно тот блок except, который может обработать данное исключение.
  • Если среди except блоков нет подходящего для обработки исключения, то оно передается наружу из блока try. В случае, если обработчик исключения так и не будет найден, то исключение будет необработанным (unhandled exception) и программа аварийно остановится.

Для указания набора исключений, который должен обрабатывать данный блок except их необходимо перечислить в скобках (круглых) через запятую после оператора except.

Если бы мы в нашей программе хотели обрабатывать только ValueError и ZeroDivisionError, то программа выглядела бы так.

print("start")
try:
   val = int(input("input number: "))
   tmp = 10 / val
   print(tmp)
except(ValueError, ZeroDivisionError):
   print("Error!")
print("stop")

Или так, если хотим обрабатывать ValueError, ZeroDivisionError по отдельность, и, при этом, сохранить работоспособность при возникновении исключений отличных от вышеперечисленных.

print("start")
try:
   val = int(input("input number: "))
   tmp = 10 / val
   print(tmp)
except ValueError:
   print("ValueError!")
except ZeroDivisionError:
   print("ZeroDivisionError!")
except:
   print("Error!")
print("stop")

Существует возможность передать подробную информацию о произошедшем исключении в код внутри блока except.

rint("start")
try:
   val = int(input("input number: "))
   tmp = 10 / val
   print(tmp)
except ValueError as ve:
   print("ValueError! {0}".format(ve))
except ZeroDivisionError as zde:
   print("ZeroDivisionError! {0}".format(zde))
except Exception as ex:
   print("Error! {0}".format(ex))
print("stop")

Использование finally в обработке исключений

Для выполнения определенного программного кода при выходе из блока try/except, используйте оператор finally.

try:
   val = int(input("input number: "))
   tmp = 10 / val
   print(tmp)
except:
   print("Exception")
finally:
  print("Finally code")

Не зависимо от того, возникнет или нет во время выполнения кода в блоке try исключение, код в блоке finally все равно будет выполнен.

Если необходимо выполнить какой-то программный код, в случае если в процессе выполнения блока try не возникло исключений, то можно использовать оператор else.

try:
   f = open("tmp.txt", "r")
   for line in f:
       print(line)
   f.close()
except Exception as e:
   print(e)
else:
   print("File was readed")

Генерация исключений в Python

Для принудительной генерации исключения используется инструкция raise.

Самый простой пример работы с raise может выглядеть так.

try:
   raise Exception("Some exception")
except Exception as e:
   print("Exception exception " + str(e))

Таким образом, можно “вручную” вызывать исключения при необходимости.

Пользовательские исключения (User-defined Exceptions) в Python

В Python можно создавать собственные исключения. Такая практика позволяет увеличить гибкость процесса обработки ошибок в рамках той предметной области, для которой написана ваша программа.

Для реализации собственного типа исключения необходимо создать класс, являющийся наследником от одного из классов исключений.

class NegValException(Exception):
   pass

try:
   val = int(input("input positive number: "))
   if val < 0:
       raise NegValException("Neg val: " + str(val))
   print(val + 10)
except NegValException as e:
  print(e)

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.
Книга: Pandas. Работа с данными

<<< Python. Урок 10. Функции в Python   Python. Урок 12. Ввод-вывод данных. Работа с файлами>>>

Python выводит трассировку (далее traceback), когда в вашем коде появляется ошибка. Вывод traceback может быть немного пугающим, если вы видите его впервые, или не понимаете, чего от вас хотят. Однако traceback Python содержит много информации, которая может помочь вам определить и исправить причину, из-за которой в вашем коде возникла ошибка.

Содержание статьи

  • Traceback — Что это такое и почему оно появляется?
  • Как правильно читать трассировку?
  • Обзор трассировка Python
  • Подробный обзор трассировки в Python
  • Обзор основных Traceback исключений в Python
  • AttributeError
  • ImportError
  • IndexError
  • KeyError
  • NameError
  • SyntaxError
  • TypeError
  • ValueError
  • Логирование ошибок из Traceback
  • Вывод

Понимание того, какую информацию предоставляет traceback Python является основополагающим критерием того, как стать лучшим Python программистом.

К концу данной статьи вы сможете:

  • Понимать, что несет за собой traceback
  • Различать основные виды traceback
  • Успешно вести журнал traceback, при этом исправить ошибку

Python Traceback — Как правильно читать трассировку?

Traceback (трассировка) — это отчет, который содержит вызовы выполненных функций в вашем коде в определенный момент.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Traceback называют по разному, иногда они упоминаются как трассировка стэка, обратная трассировка, и так далее. В Python используется определение “трассировка”.

Когда ваша программа выдает ошибку, Python выводит текущую трассировку, чтобы подсказать вам, что именно пошло не так. Ниже вы увидите пример, демонстрирующий данную ситуацию:

def say_hello(man):

    print(‘Привет, ‘ + wrong_variable)

say_hello(‘Иван’)

Здесь say_hello() вызывается с параметром man. Однако, в say_hello() это имя переменной не используется. Это связано с тем, что оно написано по другому: wrong_variable в вызове print().

Обратите внимание: в данной статье подразумевается, что вы уже имеете представление об ошибках Python. Если это вам не знакомо, или вы хотите освежить память, можете ознакомиться с нашей статьей: Обработка ошибок в Python

Когда вы запускаете эту программу, вы получите следующую трассировку:

Traceback (most recent call last):

  File «/home/test.py», line 4, in <module>

    say_hello(‘Иван’)

  File «/home/test.py», line 2, in say_hello

    print(‘Привет, ‘ + wrong_variable)

NameError: name ‘wrong_variable’ is not defined

Process finished with exit code 1

Эта выдача из traceback содержит массу информации, которая вам понадобится для определения проблемы. Последняя строка трассировки говорит нам, какой тип ошибки возник, а также дополнительная релевантная информация об ошибке. Предыдущие строки из traceback указывают на код, из-за которого возникла ошибка.

В traceback выше, ошибкой является NameError, она означает, что есть отсылка к какому-то имени (переменной, функции, класса), которое не было определено. В данном случае, ссылаются на имя wrong_variable.

Последняя строка содержит достаточно информации для того, чтобы вы могли решить эту проблему. Поиск переменной wrong_variable, и заменит её атрибутом из функции на man. Однако, скорее всего в реальном случае вы будете иметь дело с более сложным кодом.

Python Traceback — Как правильно понять в чем ошибка?

Трассировка Python содержит массу полезной информации, когда вам нужно определить причину ошибки, возникшей в вашем коде. В данном разделе, мы рассмотрим различные виды traceback, чтобы понять ключевые отличия информации, содержащейся в traceback.

Существует несколько секций для каждой трассировки Python, которые являются крайне важными. Диаграмма ниже описывает несколько частей:

Обзор трассировки Python

В Python лучше всего читать трассировку снизу вверх.

  1. Синее поле: последняя строка из traceback — это строка уведомления об ошибке. Синий фрагмент содержит название возникшей ошибки.
  2. Зеленое поле: после названия ошибки идет описание ошибки. Это описание обычно содержит полезную информацию для понимания причины возникновения ошибки.
  3. Желтое поле: чуть выше в трассировке содержатся различные вызовы функций. Снизу вверх — от самых последних, до самых первых. Эти вызовы представлены двухстрочными вводами для каждого вызова. Первая строка каждого вызова содержит такую информацию, как название файла, номер строки и название модуля. Все они указывают на то, где может быть найден код.
  4. Красное подчеркивание: вторая строка этих вызовов содержит непосредственный код, который был выполнен с ошибкой.

Есть ряд отличий между выдачей трассировок, когда вы запускает код в командной строке, и между запуском кода в REPL. Ниже вы можете видеть тот же код из предыдущего раздела, запущенного в REPL и итоговой выдачей трассировки:

Python 3.7.4 (default, Jul 16 2019, 07:12:58)

[GCC 9.1.0] on linux

Type «help», «copyright», «credits» or «license» for more information.

>>>

>>>

>>> def say_hello(man):

...     print(‘Привет, ‘ + wrong_variable)

...

>>> say_hello(‘Иван’)

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

  File «<stdin>», line 2, in say_hello

NameError: name ‘wrong_variable’ is not defined

Обратите внимание на то, что на месте названия файла вы увидите <stdin>. Это логично, так как вы выполнили код через стандартный ввод. Кроме этого, выполненные строки кода не отображаются в traceback.

Важно помнить: если вы привыкли видеть трассировки стэка в других языках программирования, то вы обратите внимание на явное различие с тем, как выглядит traceback в Python. Большая часть других языков программирования выводят ошибку в начале, и затем ведут сверху вниз, от недавних к последним вызовам.

Это уже обсуждалось, но все же: трассировки Python читаются снизу вверх. Это очень помогает, так как трассировка выводится в вашем терминале (или любым другим способом, которым вы читаете трассировку) и заканчивается в конце выдачи, что помогает последовательно структурировать прочтение из traceback и понять в чем ошибка.

Traceback в Python на примерах кода

Изучение отдельно взятой трассировки поможет вам лучше понять и увидеть, какая информация в ней вам дана и как её применить.

Код ниже используется в примерах для иллюстрации информации, данной в трассировке Python:

Мы запустили ниже предоставленный код в качестве примера и покажем какую информацию мы получили от трассировки.

Сохраняем данный код в файле greetings.py

def who_to_greet(person):

    return person if person else input(‘Кого приветствовать? ‘)

def greet(someone, greeting=‘Здравствуйте’):

    print(greeting + ‘, ‘ + who_to_greet(someone))

def greet_many(people):

    for person in people:

        try:

            greet(person)

        except Exception:

            print(‘Привет, ‘ + person)

Функция who_to_greet() принимает значение person и либо возвращает данное значение если оно не пустое, либо запрашивает  значение от пользовательского ввода через input().

Далее, greet() берет имя для приветствия из someone, необязательное значение из greeting и вызывает print(). Также с переданным значением из someone вызывается who_to_greet().

Наконец, greet_many() выполнит итерацию по списку людей и вызовет greet(). Если при вызове greet() возникает ошибка, то выводится резервное приветствие print('hi, ' + person).

Этот код написан правильно, так что никаких ошибок быть не может при наличии правильного ввода.

Если вы добавите вызов функции greet() в конце нашего кода (которого сохранили в файл greetings.py) и дадите аргумент который он не ожидает (например, greet('Chad', greting='Хай')), то вы получите следующую трассировку:

$ python greetings.py

Traceback (most recent call last):

  File «/home/greetings.py», line 19, in <module>

    greet(‘Chad’, greting=‘Yo’)

TypeError: greet() got an unexpected keyword argument ‘greting’

Еще раз, в случае с трассировкой Python, лучше анализировать снизу вверх. Начиная с последней строки трассировки, вы увидите, что ошибкой является TypeError. Сообщения, которые следуют за типом ошибки, дают вам полезную информацию. Трассировка сообщает, что greet() вызван с аргументом, который не ожидался. Неизвестное название аргумента предоставляется в том числе, в нашем случае это greting.

Поднимаясь выше, вы можете видеть строку, которая привела к исключению. В данном случае, это вызов greet(), который мы добавили в конце greetings.py.

Следующая строка дает нам путь к файлу, в котором лежит код, номер строки этого файла, где вы можете найти код, и то, какой в нем модуль. В нашем случае, так как наш код не содержит никаких модулей Python, мы увидим только надпись , означающую, что этот файл является выполняемым.

С другим файлом и другим вводом, вы можете увидеть, что трассировка явно указывает вам на правильное направление, чтобы найти проблему. Следуя этой информации, мы удаляем злополучный вызов greet() в конце greetings.py, и добавляем следующий файл под названием example.py в папку:

from greetings import greet

greet(1)

Здесь вы настраиваете еще один файл Python, который импортирует ваш предыдущий модуль greetings.py, и используете его greet(). Вот что произойдете, если вы запустите example.py:

$ python example.py

Traceback (most recent call last):

  File «/path/to/example.py», line 3, in <module>

    greet(1)

  File «/path/to/greetings.py», line 5, in greet

    print(greeting + ‘, ‘ + who_to_greet(someone))

TypeError: must be str, not int

В данном случае снова возникает ошибка TypeError, но на этот раз уведомление об ошибки не очень помогает. Оно говорит о том, что где-то в коде ожидается работа со строкой, но было дано целое число.

Идя выше, вы увидите строку кода, которая выполняется. Затем файл и номер строки кода. На этот раз мы получаем имя функции, которая была выполнена — greet().

Поднимаясь к следующей выполняемой строке кода, мы видим наш проблемный вызов greet(), передающий целое число.

Иногда, после появления ошибки, другой кусок кода берет эту ошибку и также её выдает. В таких случаях, Python выдает все трассировки ошибки в том порядке, в котором они были получены, и все по тому же принципу, заканчивая на самой последней трассировке.

Так как это может сбивать с толку, рассмотрим пример. Добавим вызов greet_many() в конце greetings.py:

# greetings.py

...

greet_many([‘Chad’, ‘Dan’, 1])

Это должно привести к выводу приветствия всем трем людям. Однако, если вы запустите этот код, вы увидите несколько трассировок в выдаче:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

$ python greetings.py

Hello, Chad

Hello, Dan

Traceback (most recent call last):

  File «greetings.py», line 10, in greet_many

    greet(person)

  File «greetings.py», line 5, in greet

    print(greeting + ‘, ‘ + who_to_greet(someone))

TypeError: must be str, not int

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

  File «greetings.py», line 14, in <module>

    greet_many([‘Chad’, ‘Dan’, 1])

  File «greetings.py», line 12, in greet_many

    print(‘hi, ‘ + person)

TypeError: must be str, not int

Обратите внимание на выделенную строку, начинающуюся с “During handling in the output above”. Между всеми трассировками, вы ее увидите.

Это достаточно ясное уведомление: Пока ваш код пытался обработать предыдущую ошибку, возникла новая.

Обратите внимание: функция отображения предыдущих трассировок была добавлена в Python 3. В Python 2 вы можете получать только трассировку последней ошибки.

Вы могли видеть предыдущую ошибку, когда вызывали greet() с целым числом. Так как мы добавили 1 в список людей для приветствия, мы можем ожидать тот же результат. Однако, функция greet_many() оборачивает вызов greet() и пытается в блоке try и except. На случай, если greet() приведет к ошибке, greet_many() захочет вывести приветствие по-умолчанию.

Соответствующая часть greetings.py повторяется здесь:

def greet_many(people):

    for person in people:

        try:

            greet(person)

        except Exception:

            print(‘hi, ‘ + person)

Когда greet() приводит к TypeError из-за неправильного ввода числа, greet_many() обрабатывает эту ошибку и пытается вывести простое приветствие. Здесь код приводит к другой, аналогичной ошибке. Он все еще пытается добавить строку и целое число.

Просмотр всей трассировки может помочь вам увидеть, что стало причиной ошибки. Иногда, когда вы получаете последнюю ошибку с последующей трассировкой, вы можете не увидеть, что пошло не так. В этих случаях, изучение предыдущих ошибок даст лучшее представление о корне проблемы.

Обзор основных Traceback исключений в Python 3

Понимание того, как читаются трассировки Python, когда ваша программа выдает ошибку, может быть очень полезным навыком, однако умение различать отдельные трассировки может заметно ускорить вашу работу.

Рассмотрим основные ошибки, с которыми вы можете сталкиваться, причины их появления и что они значат, а также информацию, которую вы можете найти в их трассировках.

Ошибка AttributeError object has no attribute [Решено]

AttributeError возникает тогда, когда вы пытаетесь получить доступ к атрибуту объекта, который не содержит определенного атрибута. Документация Python определяет, когда эта ошибка возникнет:

Возникает при вызове несуществующего атрибута или присвоение значения несуществующему атрибуту.

Пример ошибки AttributeError:

>>> an_int = 1

>>> an_int.an_attribute

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

AttributeError: ‘int’ object has no attribute ‘an_attribute’

Строка уведомления об ошибке для AttributeError говорит вам, что определенный тип объекта, в данном случае int, не имеет доступа к атрибуту, в нашем случае an_attribute. Увидев AttributeError в строке уведомления об ошибке, вы можете быстро определить, к какому атрибуту вы пытались получить доступ, и куда перейти, чтобы это исправить.

Большую часть времени, получение этой ошибки определяет, что вы возможно работаете с объектом, тип которого не является ожидаемым:

>>> a_list = (1, 2)

>>> a_list.append(3)

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘append’

В примере выше, вы можете ожидать, что a_list будет типом списка, который содержит метод .append(). Когда вы получаете ошибку AttributeError, и видите, что она возникла при попытке вызова .append(), это говорит о том, что вы, возможно, не работаете с типом объекта, который ожидаете.

Часто это происходит тогда, когда вы ожидаете, что объект вернется из вызова функции или метода и будет принадлежать к определенному типу, но вы получаете тип объекта None. В данном случае, строка уведомления об ошибке будет выглядеть так:

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘append’

Python Ошибка ImportError: No module named [Решено]

ImportError возникает, когда что-то идет не так с оператором import. Вы получите эту ошибку, или ее подкласс ModuleNotFoundError, если модуль, который вы хотите импортировать, не может быть найден, или если вы пытаетесь импортировать что-то, чего не существует во взятом модуле. Документация Python определяет, когда возникает эта ошибка:

Ошибка появляется, когда в операторе импорта возникают проблемы при попытке загрузить модуль. Также вызывается, при конструкции импорта from list в from ... import имеет имя, которое невозможно найти.

Вот пример появления ImportError и ModuleNotFoundError:

>>> import asdf

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

ModuleNotFoundError: No module named ‘asdf’

>>> from collections import asdf

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

ImportError: cannot import name ‘asdf’

В примере выше, вы можете видеть, что попытка импорта модуля asdf, который не существует, приводит к ModuleNotFoundError. При попытке импорта того, что не существует (в нашем случае — asdf) из модуля, который существует (в нашем случае — collections), приводит к ImportError. Строки сообщения об ошибке трассировок указывают на то, какая вещь не может быть импортирована, в обоих случаях это asdf.

Ошибка IndexError: list index out of range [Решено]

IndexError возникает тогда, когда вы пытаетесь вернуть индекс из последовательности, такой как список или кортеж, и при этом индекс не может быть найден в последовательности. Документация Python определяет, где эта ошибка появляется:

Возникает, когда индекс последовательности находится вне диапазона.

Вот пример, который приводит к IndexError:

>>> a_list = [‘a’, ‘b’]

>>> a_list[3]

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

IndexError: list index out of range

Строка сообщения об ошибке для IndexError не дает вам полную информацию. Вы можете видеть, что у вас есть отсылка к последовательности, которая не доступна и то, какой тип последовательности рассматривается, в данном случае это список.

Иными словами, в списке a_list нет значения с ключом 3. Есть только значение с ключами 0 и 1, это a и b соответственно.

Эта информация, в сочетании с остальной трассировкой, обычно является исчерпывающей для помощи программисту в быстром решении проблемы.

Возникает ошибка KeyError в Python 3 [Решено]

Как и в случае с IndexError, KeyError возникает, когда вы пытаетесь получить доступ к ключу, который отсутствует в отображении, как правило, это dict. Вы можете рассматривать его как IndexError, но для словарей. Из документации:

Возникает, когда ключ словаря не найден в наборе существующих ключей.

Вот пример появления ошибки KeyError:

>>> a_dict = [‘a’: 1, ‘w’: ‘2’]

>>> a_dict[‘b’]

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

KeyError: ‘b’

Строка уведомления об ошибки KeyError говорит о ключе, который не может быть найден. Этого не то чтобы достаточно, но, если взять остальную часть трассировки, то у вас будет достаточно информации для решения проблемы.

Ошибка NameError: name is not defined в Python [Решено]

NameError возникает, когда вы ссылаетесь на название переменной, модуля, класса, функции, и прочего, которое не определено в вашем коде.

Документация Python дает понять, когда возникает эта ошибка NameError:

Возникает, когда локальное или глобальное название не было найдено.

В коде ниже, greet() берет параметр person. Но в самой функции, этот параметр был назван с ошибкой, persn:

>>> def greet(person):

...     print(f‘Hello, {persn}’)

>>> greet(‘World’)

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

  File «<stdin>», line 2, in greet

NameError: name ‘persn’ is not defined

Строка уведомления об ошибке трассировки NameError указывает вам на название, которое мы ищем. В примере выше, это названная с ошибкой переменная или параметр функции, которые были ей переданы.

NameError также возникнет, если берется параметр, который мы назвали неправильно:

>>> def greet(persn):

...     print(f‘Hello, {person}’)

>>> greet(‘World’)

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

  File «<stdin>», line 2, in greet

NameError: name ‘person’ is not defined

Здесь все выглядит так, будто вы сделали все правильно. Последняя строка, которая была выполнена, и на которую ссылается трассировка выглядит хорошо.

Если вы окажетесь в такой ситуации, то стоит пройтись по коду и найти, где переменная person была использована и определена. Так вы быстро увидите, что название параметра введено с ошибкой.

Ошибка SyntaxError: invalid syntax в Python [Решено]

Возникает, когда синтаксический анализатор обнаруживает синтаксическую ошибку.

Ниже, проблема заключается в отсутствии двоеточия, которое должно находиться в конце строки определения функции. В REPL Python, эта ошибка синтаксиса возникает сразу после нажатия Enter:

>>> def greet(person)

  File «<stdin>», line 1

    def greet(person)

                    ^

SyntaxError: invalid syntax

Строка уведомления об ошибке SyntaxError говорит вам только, что есть проблема с синтаксисом вашего кода. Просмотр строк выше укажет вам на строку с проблемой. Каретка ^ обычно указывает на проблемное место. В нашем случае, это отсутствие двоеточия в операторе def нашей функции.

Стоит отметить, что в случае с трассировками SyntaxError, привычная первая строка Tracebak (самый последний вызов) отсутствует. Это происходит из-за того, что SyntaxError возникает, когда Python пытается парсить ваш код, но строки фактически не выполняются.

Ошибка TypeError в Python 3 [Решено]

TypeError возникает, когда ваш код пытается сделать что-либо с объектом, который не может этого выполнить, например, попытка добавить строку в целое число, или вызвать len() для объекта, в котором не определена длина.

Ошибка возникает, когда операция или функция применяется к объекту неподходящего типа.

Рассмотрим несколько примеров того, когда возникает TypeError:

>>> 1 + ‘1’

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

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

>>> ‘1’ + 1

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

TypeError: must be str, not int

>>> len(1)

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

TypeError: object of type ‘int’ has no len()

Указанные выше примеры возникновения TypeError приводят к строке уведомления об ошибке с разными сообщениями. Каждое из них весьма точно информирует вас о том, что пошло не так.

В первых двух примерах мы пытаемся внести строки и целые числа вместе. Однако, они немного отличаются:

  • В первом примере мы пытаемся добавить str к int.
  • Во втором примере мы пытаемся добавить int к str.

Уведомления об ошибке указывают на эти различия.

Последний пример пытается вызвать len() для int. Сообщение об ошибке говорит нам, что мы не можем сделать это с int.

Возникла ошибка ValueError в Python 3 [Решено]

ValueError возникает тогда, когда значение объекта не является корректным. Мы можем рассматривать это как IndexError, которая возникает из-за того, что значение индекса находится вне рамок последовательности, только ValueError является более обобщенным случаем.

Возникает, когда операция или функция получает аргумент, который имеет правильный тип, но неправильное значение, и ситуация не описывается более детальной ошибкой, такой как IndexError.

Вот два примера возникновения ошибки ValueError:

>>> a, b, c = [1, 2]

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

>>> a, b = [1, 2, 3]

Traceback (most recent call last):

  File «<stdin>», line 1, in <module>

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

Строка уведомления об ошибке ValueError в данных примерах говорит нам в точности, в чем заключается проблема со значениями:

  1. В первом примере, мы пытаемся распаковать слишком много значений. Строка уведомления об ошибке даже говорит нам, где именно ожидается распаковка трех значений, но получаются только два.
  2. Во втором примере, проблема в том, что мы получаем слишком много значений, при этом получаем недостаточно значений для распаковки.

Логирование ошибок из Traceback в Python 3

Получение ошибки, и ее итоговой трассировки указывает на то, что вам нужно предпринять для решения проблемы. Обычно, отладка кода — это первый шаг, но иногда проблема заключается в неожиданном, или некорректном вводе. Хотя важно предусматривать такие ситуации, иногда есть смысл скрывать или игнорировать ошибку путем логирования traceback.

Рассмотрим жизненный пример кода, в котором нужно заглушить трассировки Python. В этом примере используется библиотека requests.

Файл urlcaller.py:

import sys

import requests

response = requests.get(sys.argv[1])

print(response.status_code, response.content)

Этот код работает исправно. Когда вы запускаете этот скрипт, задавая ему URL в качестве аргумента командной строки, он откроет данный URL, и затем выведет HTTP статус кода и содержимое страницы (content) из response. Это работает даже в случае, если ответом является статус ошибки HTTP:

$ python urlcaller.py https://httpbin.org/status/200

200 b»

$ python urlcaller.py https://httpbin.org/status/500

500 b»

Однако, иногда данный URL не существует (ошибка 404 — страница не найдена), или сервер не работает. В таких случаях, этот скрипт приводит к ошибке ConnectionError и выводит трассировку:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

$ python urlcaller.py http://thisurlprobablydoesntexist.com

...

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

  File «urlcaller.py», line 5, in <module>

    response = requests.get(sys.argv[1])

  File «/path/to/requests/api.py», line 75, in get

    return request(‘get’, url, params=params, **kwargs)

  File «/path/to/requests/api.py», line 60, in request

    return session.request(method=method, url=url, **kwargs)

  File «/path/to/requests/sessions.py», line 533, in request

    resp = self.send(prep, **send_kwargs)

  File «/path/to/requests/sessions.py», line 646, in send

    r = adapter.send(request, **kwargs)

  File «/path/to/requests/adapters.py», line 516, in send

    raise ConnectionError(e, request=request)

requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host=‘thisurlprobablydoesntexist.com’, port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnectionError(‘<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7faf9d671860>: Failed to establish a new connection: [Errno -2] Name or service not known’,))

Трассировка Python в данном случае может быть очень длинной, и включать в себя множество других ошибок, которые в итоге приводят к ошибке ConnectionError. Если вы перейдете к трассировке последних ошибок, вы заметите, что все проблемы в коде начались на пятой строке файла urlcaller.py.

Если вы обернёте неправильную строку в блоке try и except, вы сможете найти нужную ошибку, которая позволит вашему скрипту работать с большим числом вводов:

Файл urlcaller.py:

try:

    response = requests.get(sys.argv[1])

except requests.exceptions.ConnectionError:

    print(1, ‘Connection Error’)

else:

    print(response.status_code, response.content)

Код выше использует предложение else с блоком except.

Теперь, когда вы запускаете скрипт на URL, который приводит к ошибке ConnectionError, вы получите -1 в статусе кода и содержимое ошибки подключения:

$ python urlcaller.py http://thisurlprobablydoesntexist.com

1 Connection Error

Это работает отлично. Однако, в более реалистичных системах, вам не захочется просто игнорировать ошибку и итоговую трассировку, вам скорее понадобиться внести в журнал. Ведение журнала трассировок позволит вам лучше понять, что идет не так в ваших программах.

Обратите внимание: Для более лучшего представления о системе логирования в Python вы можете ознакомиться с данным руководством тут: Логирование в Python

Вы можете вести журнал трассировки в скрипте, импортировав пакет logging, получить logger, вызвать .exception() для этого логгера в куске except блока try и except. Конечный скрипт будет выглядеть примерно так:

# urlcaller.py

import logging

import sys

import requests

logger = logging.getLogger(__name__)

try:

    response = requests.get(sys.argv[1])

except requests.exceptions.ConnectionError as e:

    logger.exception()

    print(1, ‘Connection Error’)

else:

    print(response.status_code, response.content)

Теперь, когда вы запускаете скрипт с проблемным URL, он будет выводить исключенные -1 и ConnectionError, но также будет вести журнал трассировки:

$ python urlcaller.py http://thisurlprobablydoesntexist.com

...

  File «/path/to/requests/adapters.py», line 516, in send

    raise ConnectionError(e, request=request)

requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host=‘thisurlprobablydoesntexist.com’, port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnectionError(‘<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7faf9d671860>: Failed to establish a new connection: [Errno -2] Name or service not known’,))

1 Connection Error

По умолчанию, Python будет выводить ошибки в стандартный stderr. Выглядит так, будто мы совсем не подавили вывод трассировки. Однако, если вы выполните еще один вызов при перенаправлении stderr, вы увидите, что система ведения журналов работает, и мы можем изучать логи программы без необходимости личного присутствия во время появления ошибок:

$ python urlcaller.py http://thisurlprobablydoesntexist.com 2> mylogs.log

1 Connection Error

Подведем итоги данного обучающего материала

Трассировка Python содержит замечательную информацию, которая может помочь вам понять, что идет не так с вашим кодом Python. Эти трассировки могут выглядеть немного запутанно, но как только вы поймете что к чему, и увидите, что они в себе несут, они могут быть предельно полезными. Изучив несколько трассировок, строку за строкой, вы получите лучшее представление о предоставляемой информации.

Понимание содержимого трассировки Python, когда вы запускаете ваш код может быть ключом к улучшению вашего кода. Это способ, которым Python пытается вам помочь.

Теперь, когда вы знаете как читать трассировку Python, вы можете выиграть от изучения ряда инструментов и техник для диагностики проблемы, о которой вам сообщает трассировка. Модуль traceback может быть полезным, если вам нужно узнать больше из выдачи трассировки.

  • Текст является переводом статьи: Understanding the Python Traceback
  • Изображение из шапки статьи принадлежит сайту © Real Python

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

  • 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
  • 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

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

Синтаксис обработки исключений

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 stmt2if. 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.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как посмотреть ошибки на компьютере windows 10
  • Как получить код ошибки c
  • Как посмотреть ошибки на компе
  • Как получить имя ошибки python
  • Как посмотреть ошибки на киа рио