Python вывод кода ошибки

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'

Using try, except and raise

Since ValueError inherits from the Exception class, the first parameter when creating a ValueError object is the message it prints:

try:
    int("string") #the code that raises the error
except ValueError:
    raise ValueError("Your custom message here.")

This prints:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'string'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
ValueError: Your custom message here.

If you don’t want the previous error chain to print, put from None in the raise statement:

try:
    int("string") #the code that raises the error
except ValueError:
    raise ValueError("Your custom message here.") from None

This prints:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
ValueError: Your custom message here.

I suggest you leave the chain because it gives more information, like what was inputted that raised the error. If you want to include the information from the original error in the custom message, use the error’s attributes:

from traceback import format_tb

try:
    int("string") #the code that raises the error
except ValueError as err:
    raise ValueError("Custom message with traceback and original messagen" + format_tb(err.__traceback__)[0] + err.args[0] + "nEnd of error message.") from None

This prints

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
ValueError: Custom message with traceback and message
  File "<stdin>", line 2, in <module>
invalid literal for int() with base 10: 'string'
End of error message.

Though this allows for customization of the error’s print, the code is a little unpythonic.

Using assert

Because in the question you said you wanted to block all strings, you can use assert and isinstance():

obj = "a string" #the input you want to raise the error on
assert not isinstance(obj, str), "Your custom message here."

This prints:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: Your custom message here.

Though using assert looks clean, the error won’t carry as much information because it would be a generic AssertionError. Raising a ValueError tells more information about what caused the error at a glance.

Уровень сложности
Средний

Время на прочтение
8 мин

Количество просмотров 6K

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

• Что такое обработка исключений?

• Разница между оператором if и обработкой исключений.

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

• Определение пользовательских исключений.

• Рекомендации по обработке исключений.

Что такое обработка исключений?

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

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

Различия между оператором if и обработкой исключений

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

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

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

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

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

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

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

Вывод:

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

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

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

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

Вывод:

Cannot divide by zero.

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

Подробности о других встроенных Python-исключениях можно найти здесь.

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

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

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

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

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

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

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

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

Определение пользовательских исключений

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

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

Вот пример определения пользовательского исключения, названного InvalidEmailAddress:

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

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

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

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

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

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

Рекомендации по обработке исключений

Вот несколько рекомендаций, относящихся к обработке ошибок в Python:

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

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

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

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

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

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

Итоги

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

О, а приходите к нам работать? 🤗 💰