Как исправлять ошибки в python

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

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

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

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

Ошибки могут быть разных видов:

• Синтаксические
• Недостаточно памяти
• Ошибки рекурсии
• Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

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

Рассмотрим на примере.

a = 8
b = 10
c = a b

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

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

Недостаточно памяти (OutofMemoryError)

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

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

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

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

Ошибка рекурсии (RecursionError)

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

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

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

def recursion():
    return recursion()

recursion()

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

RecursionError                            Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 recursion()


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


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


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


RecursionError: maximum recursion depth exceeded

Ошибка отступа (IndentationError)

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

Пример:

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

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

Исключения

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

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

Ошибка типа (TypeError)

a = 2
b = 'PythonRu'
a + b

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

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

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


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

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

10 / 0

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

ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 10 / 0


ZeroDivisionError: division by zero

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

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

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

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

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

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

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

Ошибка прерывания с клавиатуры (KeyboardInterrupt)

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

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

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

Исключение KeyboardInterrupt

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

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

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

Деление на ноль (ZeroDivisionError)

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

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

Исключение ZeroDivisionError.

Переполнение (OverflowError)

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

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

Исключение OverFlow.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

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

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

Исключение AssertionError.

Ошибка атрибута (AttributeError)

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

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

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

2
Исключение AttributeError.

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

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

import nibabel

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

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 import nibabel


ModuleNotFoundError: No module named 'nibabel'

Ошибка поиска (LookupError)

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

Здесь есть два вида исключений:

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

Ошибка ключа

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

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

Исключение KeyError.

Ошибка индекса

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

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

Исключение IndexError, индекс списка вне диапазона.

Ошибка памяти (MemoryError)

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

Ошибка имени (NameError)

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

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

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

NameError: переменная 'ans' не определена

Ошибка выполнения (Runtime Error)

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

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

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

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

SubClass что-то делает!



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

NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)

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


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


NotImplementedError: BaseClass.do_something

Ошибка типа (TypeError)

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

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

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

Исключение TypeError

Ошибка значения (ValueError)

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

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

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

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

Пользовательские исключения в Python

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

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

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

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

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

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

Недостатки обработки исключений в Python

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

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

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

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

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

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

time= 0.003897680000136461
time= 0.0002797570000439009

Выводы!

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

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

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

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.

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:

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:

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:

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:

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

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:

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:

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:

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:

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

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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

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:

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

() translation by (you can also view the original English article)

В этом уроке вы узнаете, как обрабатывать ошибки в Python со всех возможных точек зрения. Обработка ошибок является важнейшим аспектом проектирования, и она проходит от самых низких уровней (иногда это аппаратное обеспечение) через весь путь к конечным пользователям. Если у вас нет продуманной стратегии в этой области, ваша система будет ненадежной, а пользовательский опыт будет плохим, и вы будете иметь много проблем с отладкой и устранением неполадок.

Ключ к успеху, зная обо всех связанных сторонах вопроса, рассматривать их целостно и сформировать решение, которое учитывает каждый аспект.

Коды статуса против Исключений

Существует две основных модели обработок ошибок: Коды статуса и Исключения. Коды статуса могут использоваться в любом языке программирования. Исключения требуют поддержки языка/среды исполнения.

Python поддерживает исключения. Python и его стандартная библиотека использует исключения свободно для того, чтобы сообщить о различных состояниях, таких как IO ошибки, ошибки деления на ноль, ошибки пределов индексации, а также некоторые некритичные ситуаций, такие как конец итерации (хотя обычно эти ошибки скрыты). Большинство библиотек придерживаются этого принципа и вызывают исключения.

Это означает, что ваш код будет обрабатывать исключения, возникающие в Python или в библиотеке, во всяком случае, так что вы можете также вызывать исключения напрямую из вашего кода, когда это необходимо и не полагаться на коды статуса.

Небольшой пример

Прежде чем погрузиться в святая святых лучших практик обработки исключений и ошибок Python, давайте рассмотрим некоторые исключения в действии:

1

def f():

2

3

    return 4 / 0

4

5

6

7

def g():

8

9

    raise Exception("Don't call us. We'll call you")

10

11

12

13

def h():

14

15

    try:

16

17

        f()

18

19

    except Exception as e:

20

21

        print(e)

22

23

    try:

24

25

        g()

26

27

    except Exception as e:

28

29

        print(e)

При вызове h(), мы получаем на выходе:

1

h()

2

3

division by zero

4

5

Don't call us. We'll call you

Исключения Python 

Python исключениями являются объекты организованные в классовой иерархии.

Вот иерархия целиком:

1

BaseException

2

3

 +-- SystemExit

4

5

 +-- KeyboardInterrupt

6

7

 +-- GeneratorExit

8

9

 +-- Exception

10

11

      +-- StopIteration

12

13

      +-- StandardError

14

15

      |    +-- BufferError

16

17

      |    +-- ArithmeticError

18

19

      |    |    +-- FloatingPointError

20

21

      |    |    +-- OverflowError

22

23

      |    |    +-- ZeroDivisionError

24

25

      |    +-- AssertionError

26

27

      |    +-- AttributeError

28

29

      |    +-- EnvironmentError

30

31

      |    |    +-- IOError

32

33

      |    |    +-- OSError

34

35

      |    |         +-- WindowsError (Windows)

36

37

      |    |         +-- VMSError (VMS)

38

39

      |    +-- EOFError

40

41

      |    +-- ImportError

42

43

      |    +-- LookupError

44

45

      |    |    +-- IndexError

46

47

      |    |    +-- KeyError

48

49

      |    +-- MemoryError

50

51

      |    +-- NameError

52

53

      |    |    +-- UnboundLocalError

54

55

      |    +-- ReferenceError

56

57

      |    +-- RuntimeError

58

59

      |    |    +-- NotImplementedError

60

61

      |    +-- SyntaxError

62

63

      |    |    +-- IndentationError

64

65

      |    |         +-- TabError

66

67

      |    +-- SystemError

68

69

      |    +-- TypeError

70

71

      |    +-- ValueError

72

73

      |         +-- UnicodeError

74

75

      |              +-- UnicodeDecodeError

76

77

      |              +-- UnicodeEncodeError

78

79

      |              +-- UnicodeTranslateError

80

81

      +-- Warning

82

83

           +-- DeprecationWarning

84

85

           +-- PendingDeprecationWarning

86

87

           +-- RuntimeWarning

88

89

           +-- SyntaxWarning

90

91

           +-- UserWarning

92

93

           +-- FutureWarning

94

95

  +-- ImportWarning

96

97

  +-- UnicodeWarning

98

99

  +-- BytesWarning

100

Существует несколько специальных исключений, которые являются производными от BaseException, такие как SystemExit, KeyboardInterrupt и GeneratorExit. Еще есть класс Exception, который является базовым классом для StopIteration, StandardError и Warning. Все стандартные ошибки являются производными от StandardError.

Когда вы получаете исключение или функция, которую вы выполнили вызывает исключение, обычный порядок кода завершается и исключение начинает распространятся вверх по стеку вызовов до тех пор, пока не встречает обработчик соответствующих исключений. Если обработчик не доступен, процесс (или, точнее, текущий поток) будет прекращен с сообщением о необработанном исключении.

Вызов исключений

Вызов исключений очень прост. Вы просто используете ключевое слово raise чтобы вызвать объект, который является подклассом Exception. Это может быть экземпляр Exception, одно из стандартных исключений (напр., RuntimeError), или подкласс Exception, который вы получили. Вот небольшой фрагмент кода, который демонстрирует эти случаи:

1

# Raise an instance of the Exception class itself

2

3

raise Exception('Ummm... something is wrong')

4

5

6

7

# Raise an instance of the RuntimeError class

8

9

raise RuntimeError('Ummm... something is wrong')

10

11

12

13

# Raise a custom subclass of Exception that keeps the timestamp the exception was created

14

15

from datetime import datetime

16

17

18

19

class SuperError(Exception):

20

21

    def __init__(self, message):

22

23

        Exception.__init__(message)

24

25

        self.when = datetime.now()

26

27

28

29

30

31

raise SuperError('Ummm... something is wrong')

Перехват исключений

Вы получили исключение, с условием except, как вы видели в примере. Когда вы получили исключение, у вас есть три варианта:

• Пропустить (обработать его и продолжить работу).
• Сделать что-то вроде записи в журнал, но получить повторно то же самое исключение, чтобы продолжить его обработку на более высоком уровне.
• Вызвать другое исключение вместо текущего.

Пропустить исключение

Если вы знаете, как его обработать и как его полностью восстановить, можно пропустить исключение.

Например, если вы получаете входящий файл, который может быть в различных форматах (JSON, YAML), вы можете попробовать проанализировать его с помощью различных средств. Если анализатор JSON создаёт исключение, которое показывает, что файл имеет некорректный формат JSON, вы пропускаете его и пробуете проанализировать через парсер YAML. Если парсер YAML также не справляется с задачей, тогда вы даёте исключению перейти на следующий уровень.

1

import json

2

3

import yaml

4

5

6

7

def parse_file(filename):

8

9

    try:

10

11

        return json.load(open(filename))

12

13

    except json.JSONDecodeError

14

15

        return yaml.load(open(filename))

Обратите внимание, что другие исключения (например, file not found или no read permissions) будут переходить на следующий уровень и не будут обработаны конкретным исключением. Это хорошая тактика в том случае, если вы хотите использовать YAML парсер, когда анализ с помощью JSON парсера не удался. 

Если вы хотите обрабатывать все исключения, тогда используйте except Exception. Например:

1

def print_exception_type(func, *args, **kwargs):

2

3

    try:

4

5

        return func(*args, **kwargs)

6

7

    except Exception as e:

8

9

        print type(e)

Обратите внимание, что, добавляя as e, вы привязываете объект к имении e в вашем исключении.

Перезапуск исключения

Чтобы перезапустить исключение, просто напишите raise без аргументов внутри обработчика. Это позволит выполнить некоторую локальную обработку, но также пропустит исключение для обработки на верхние уровни. Здесь, функция invoke_function() выводит тип исключения в консоль и затем повторно вызывает его.

1

def invoke_function(func, *args, **kwargs):

2

3

    try:

4

5

        return func(*args, **kwargs)

6

7

    except Exception as e:

8

9

        print type(e)

10

11

        raise

Вызов Различных Исключений

Есть несколько случаев, когда вы хотели бы вызвать другое исключение. Иногда вы хотите сгруппировать несколько различных низкоуровневых исключений в одну категорию, которая равномерно обрабатывается на более высоком уровне кода. В других случаях вам нужно преобразовать исключение на уровне пользователя и предоставить контекст конкретного приложения.

Финальное утверждение

Иногда вы хотите убедиться, что код очистки выполняется, даже если где-то по пути возникло исключение. Например, у вас может быть подключение к базе данных, которое требуется закрыть, как только вы закончите. Это неправильный способ сделать это:

1

def fetch_some_data():

2

3

    db = open_db_connection()

4

5

    query(db)

6

7

    close_db_Connection(db)

Если функция query() вызывает исключение, то вызов close_db_connection() никогда не будет выполнен и подключение останется открытым. Утверждение finally всегда выполняется после всех попыток обработчика. Вот как сделать это правильно:

1

def fetch_some_data():

2

3

    db = None

4

5

    try:

6

7

        db = open_db_connection()

8

9

        query(db)

10

11

    finally:

12

13

        if db is not None:

14

15

            close_db_connection(db)

Вызов open_db_connection() может не вернуть подключение или вызвать исключение. В этом случае нет необходимости закрывать соединение.

При использовании finally, вы должны быть осторожны, чтобы не вызвать другие исключения, потому, что они скроют исходное.

Диспетчеров Контекста

Контекстные менеджеры обеспечивают еще один механизм обработки ресурсов, таких как файлы или подключения к БД, которые выполняются автоматически, даже если исключения были вызваны. Вместо блоков try-finally, можно использовать определение with. Вот пример с файлом:

1

def process_file(filename):

2

3

     with open(filename) as f:

4

5

        process(f.read())

Теперь, даже если process() вызывает исключение, этот файл будет закрыт правильно сразу же когда область видимости блока with завершена, независимо от того, было исключение обработано или нет.

Ведение журнала

Ведение журнала обычно требуется в нетривиальных, масштабных системах. Это особенно полезно в веб-приложениях, где вы можете исправить все исключения универсальным способом: Просто записать в журнал исключение и вернуть сообщение об ошибке.

При записи полезно учитывать тип исключения, сообщение и маршрут ошибки. Вся эта информация доступна через объект sys.exc_info, но если вы используете logger.exception() метод в обработчике исключений, Python извлечёт всю необходимую для вас информацию.

Это лучший пример, которую я рекомендую:

1

import logging

2

3

logger = logging.getLogger()

4

5

6

7

def f():

8

9

    try:

10

11

        flaky_func()

12

13

    except Exception:

14

15

        logger.exception()

16

17

        raise

Если вы будете придерживаться этому шаблону,тогда (предполагаю, что вы настроили запись в журнал правильно), независимо от того, что происходит, вы будете иметь очень понятные записи в ваших журналах о что пошло не так, и будете иметь возможность исправить проблему.

Если вы повторно вызываете исключение, убедитесь что вы не записывайте в журнал повторно одну и туже ошибку на разных уровнях. Эту будет бесполезный мусор. который может запутать вас и заставить думать что произошло несколько ошибок, хотя на самом деле одна ошибка была зарегистрирована несколько раз.

Самый простой способ сделать это заключается в том, чтобы позволить всем исключениям переходить дальше (если они могут быть обработаны и пропущены ранее), и затем выполнить запись в журнал на самом верхнем уровне системы/приложения.

Sentry

Ведение журнала это возможность. Наиболее распространенные реализации которой, является использование журнала. Но, для крупномасштабных распределенных систем с сотнями, тысячами или более серверов, это не всегда лучшее решение.

Для отслеживания исключений во всей инфраструктуре, такой сервис как sentry очень полезен. Он централизует все сообщения об исключениях, и в дополнении к маршруту ошибки он добавляет состояние каждого состояния стека (значение переменных в то время, когда было вызвано исключение). Он также предоставляет приятный интерфейс с панелью мониторинга, отчетами и способами получать сообщения по нескольким проектам сразу. Он предоставляется с открытым исходным кодом, так что вы можете запустить свой собственный сервер или оформить подписку на предустановленную версию.

Работа с временной ошибкой

Некоторые ошибки являются временными, в частности при работе с распределенными системами. Система, которая начинает ругаться при первом признаке ошибки не очень полезна.

Если ваш код получает доступ к удаленной системе, которая не отвечает, традиционное решение, это таймауты, но иногда случается не каждая система разработана с таймаутами. Таймауты, не всегда удобны для калибровки при изменении условий.

Другой подход заключается в том, чтобы быстро получить ошибку и затем повторить попытку. Преимущество в том, что если цель реагирует быстро, то вам не придется тратить много времени находясь в режиме ожидания и можно реагировать незамедлительно. Но если это сделать не удалось, вы можете повторять запрос несколько раз до тех пор, пока вы не решите, что ресурс действительно недоступен и вызовете исключение. В следующем разделе я расскажу об оформителе, который может сделать это для вас.

Полезные оформители

Два оформителя которые могут помочь в обработке ошибок, это @log_error, который записывает исключение и затем вновь вызывает его и @retry оформитель, который будет повторять вызов функции несколько раз.

Журнал ошибок

Вот пример простой реализации. Оформитель исключает объект logger. Когда он оформляет функцию и функция вызвана, он обработает вызов в блоке try-except, и если там было исключение сделает запись в журнал и наконец повторно вызовет исключение.

1

def log_error(logger)

2

3

    def decorated(f):

4

5

        @functools.wraps(f)

6

7

        def wrapped(*args, **kwargs):

8

9

            try:

10

11

                return f(*args, **kwargs)

12

13

            except Exception as e:

14

15

                if logger:

16

17

                    logger.exception(e)

18

19

                raise

20

21

        return wrapped

22

23

    return decorated

Вот пример, как его использовать:

1

import logging

2

3

logger = logging.getLogger()

4

5

6

7

@log_error(logger)

8

9

def f():

10

11

    raise Exception('I am exceptional')

Retrier

Здесь, очень хорошая реализация @retry оформителя.

1

import time

2

3

import math

4

5

6

7

# Retry decorator with exponential backoff

8

9

def retry(tries, delay=3, backoff=2):

10

11

  '''Retries a function or method until it returns True.

12

13

14

15

  delay sets the initial delay in seconds, and backoff sets the factor by which

16

17

  the delay should lengthen after each failure. backoff must be greater than 1,

18

19

  or else it isn't really a backoff. tries must be at least 0, and delay

20

21

  greater than 0.'''

22

23

24

25

  if backoff <= 1:

26

27

    raise ValueError("backoff must be greater than 1")

28

29

30

31

  tries = math.floor(tries)

32

33

  if tries < 0:

34

35

    raise ValueError("tries must be 0 or greater")

36

37

38

39

  if delay <= 0:

40

41

    raise ValueError("delay must be greater than 0")

42

43

44

45

  def deco_retry(f):

46

47

    def f_retry(*args, **kwargs):

48

49

      mtries, mdelay = tries, delay # make mutable

50

51

52

53

      rv = f(*args, **kwargs) # first attempt

54

55

      while mtries > 0:

56

57

        if rv is True: # Done on success

58

59

          return True

60

61

62

63

        mtries -= 1      # consume an attempt

64

65

        time.sleep(mdelay) # wait...

66

67

        mdelay *= backoff  # make future wait longer

68

69

70

71

        rv = f(*args, **kwargs) # Try again

72

73

74

75

      return False # Ran out of tries :-(

76

77

78

79

    return f_retry # true decorator -> decorated function

80

81

  return deco_retry  # @retry(arg[, ...]) -> true decorator

Заключение

Обработка ошибок имеет решающее значение для пользователей и разработчиков. Python предоставляет отличную поддержку на уровне языка и стандартной библиотеки для обработки ошибок на основе исключений. Следуя рекомендациям старательно, вы можете преодолеть этот аспект, которым так часто пренебрегают.

Перевод публикуется с сокращениями, автор оригинальной статьи David
Amos.

Выявление ошибок называется
дебаггингом, а дебаггер – помогающий понять причину их появления инструмент. Умение находить
и исправлять ошибки в коде – важный навык в работе программиста, не
пренебрегайте им.

IDLE (Integrated Development and Learning Environment) – кроссплатформенная интегрированная среда разработки и обучения для Python, созданная Гвидо ван Россумом.

Используйте окно управления отладкой

Основным интерфейсом отладки в IDLE является специальное окно управления (Debug Control window). Открыть его
можно, выбрав в меню интерактивного окна пункт Debug→Debugger.

Примечание: если отладка отсутствует в строке меню, убедитесь, что интерактивное окно находится
в фокусе.

Всякий раз, когда окно отладки
открыто, интерактивное окно отображает [DEBUG ON].

Обзор окна управления отладкой

Чтобы увидеть работу отладчика, напишем простую
программу без ошибок. Введите в редактор следующий код:

        for i in range(1, 4):
    j = i * 2
    print(f"i is {i} and j is {j}")
    

Сохраните все, откройте окно отладки и нажмите клавишу F5 –
выполнение не завершилось.

Окно отладки будет выглядеть следующим образом:

Обратите внимание, что панель в верхней части окна содержит сообщение:

        > '__main__'.<module>(), line 1: for i in range(1, 4):
    

Расшифруем: код for i in range(1, 4): еще не запущен, а '__main__'.module() сообщает, что в данный момент мы находимся в
основном разделе программы, а не в определении функции.

Ниже панели стека находится панель Locals, в которой
перечислены непонятные вещи: __annotations__, __builtins__, __doc__ и т. д. – это
внутренние системные переменные, которые пока можно игнорировать. По мере
выполнения программы переменные, объявленные в коде и отображаемые в этом окне,
помогут в отслеживании их значений.

В левом верхнем углу окна расположены пять кнопок:
Go, Step, Over, Out и Quit – они управляют перемещением отладчика по коду.

В следующих разделах вы узнаете, что делает каждая из
этих кнопок.

Кнопка Step

Нажмите Step и окно отладки будет выглядеть
следующим образом:

Обратите внимание на два отличия. Во-первых, сообщение на
панели стека изменилось:

        > '__main__'.<module>(), line 2: j = i * 2:
    

На этом этапе выполняется line 1 и отладчик останавливается перед
выполнением line 2.

Во-вторых – новая переменная i со значением 1 на панели Locals. Цикл for в line 1
создал переменную и присвоил ей это значение.

Продолжайте нажимать кнопку Step, чтобы пройтись по коду
строка за строкой, и наблюдайте, что происходит в окне отладчика. Когда
доберетесь до строки print(f"i is {i} and j is {j}"), сможете увидеть
вывод, отображаемый в интерактивном окне по одному фрагменту за раз.

Здесь важно, что можно отслеживать растущие значения i и j по
мере прохождения цикла for. Это полезная фича поиска источника ошибок в коде.
Знание значения каждой переменной в каждой строке кода может помочь точно
определить проблемную зону.

Точки останова и кнопка Go

Часто вам известно, что ошибка должна всплыть в определенном куске
кода, но неизвестно, где именно. Чтобы не нажимать кнопку Step весь
день, установите точку останова, которая скажет отладчику запускать весь код,
пока он ее не достигнет.

Точки останова сообщают отладчику, когда следует
приостановить выполнение кода, чтобы вы могли взглянуть на текущее состояние
программы.

Чтобы установить точку останова, щелкните правой кнопкой мыши
(Ctrl для Mac) по строке кода, на которой хотите сделать паузу, и выберите
пункт Set Breakpoint – IDLE выделит линию желтым. Чтобы удалить ее, выберите Clear
Breakpoint.

Установите точку останова в строке с оператором print(). Окно
редактора должно выглядеть так:

Сохраните и запустите. Как и раньше, панель стека указывает, что отладчик запущен и ожидает выполнения line 1. Нажмите
кнопку Go и посмотрите, что произойдет:

Теперь на панели стека информация о выполнении line 3:

        > '__main__'.<module>(), line 3: print(f"i is {i} and j is {j}")
    

На панели Locals мы видим, что переменные i и j имеют значения 1
и 2 соответственно. Нажмем кнопку Go и попросим отладчик запускать код до точки
останова или до конца программы. Снова нажмите Go – окно отладки теперь выглядит так:

На панели стека отображается то же сообщение, что и раньше –
отладчик ожидает выполнения line 3. Однако значения переменных i и j теперь
равны 2 и 4. Интерактивное окно также отображает выходные данные после первого
запуска строки с помощью функции print() через цикл.

Нажмите кнопку в третий раз. Теперь i и j равны 3 и 6. Если
нажать Go еще раз, программа завершит работу.

Over и Out

Кнопка Over работает, как сочетание Step и Go – она
перешагивает через функцию или цикл. Другими словами, если вы собираетесь попасть
в функцию с помощью отладчика, можно и не запускать код этой функции – кнопка
Over приведет непосредственно к результату ее выполнения.

Аналогично если вы уже находитесь внутри функции или цикла –
кнопка Out выполняет оставшийся код внутри тела функции или цикла, а затем
останавливается.

В следующем разделе мы изучим некоторые ошибки и узнаем, как
их исправить с помощью IDLE.

Борьба с багами

Взглянем на «глючную» программу.

Следующий код определяет функцию add_underscores(), принимающую
в качестве аргумента строковый объект и возвращающую новую строку – копию слова с каждым символом, окруженным подчеркиванием. Например,
add_underscores("python") вернет «_p_y_t_h_o_n_».

Вот неработающий код:

        def add_underscores(word):
    new_word = "_"
    for i in range(len(word)):
        new_word = word[i] + "_"
    return new_word

phrase = "hello"
print(add_underscores(phrase))
    

Введите этот код в редактор, сохраните и нажмите F5.
Ожидаемый результат – _h_e_l_l_o_, но вместо этого выведется o_.

Если вы нашли, в чем проблема, не исправляйте ее. Наша цель – научиться
использовать для этого IDLE.

Рассмотрим 4 этапа поиска бага:

• предположите, где может быть ошибка;
• установите точку останова и проверьте код по строке за раз;
• определите строку и внесите изменения;
• повторяйте шаги 1-3, пока код не заработает.

Шаг 1: Предположение

Сначала вы не сможете точно определить местонахождение ошибки,
но обычно проще логически представить, в какой раздел кода смотреть.

Обратите внимание, что программа разделена на два раздела:
определение функции add_underscores() и основной блок, определяющий переменную
со значением «hello» и выводящий результат.

Посмотрим на основной раздел:

        phrase = "hello"
print(add_underscores(phrase))
    

Очевидно, что здесь все хорошо и проблема должна быть в
определении функции:

        def add_underscores(word):
    new_word = "_"
    for i in range(len(word)):
        new_word = word[i] + "_"
    return new_word
    

Первая строка создает переменную new_word со значением «_». Промах,
проблема находится где-то в теле цикла for.

Шаг 2: точка останова

Определив, где может быть ошибка, установите точку
останова в начале цикла for, чтобы проследить за происходящим внутри кода:

Запустим. Выполнение останавливается на строке с определением
функции.

Нажмите кнопку Go, чтобы выполнить код до точки останова:

Код останавливается перед циклом for в функции
add_underscores(). Обратите внимание, что на панели Locals отображаются две
локальные переменные – word со значением «hello», и new_word со значением «_»,

Нажмите кнопку Step, чтобы войти в цикл for. Окно отладки
изменится, и новая переменная i со значением 0 отобразится на панели Locals:

Переменная i – это счетчик для цикла for, который можно
использовать, чтобы отслеживать активную на данный момент итерацию.

Нажмите кнопку Step еще раз и посмотрите на панель Locals –
переменная new_word приняла значение «h_»:

Это неправильно т. к. сначала в new_word было значение «_», на
второй итерации цикла for в ней должно быть «_h_». Если нажать Step еще
несколько раз, то увидим, что в new_word попадает значение e_, затем l_ и так
далее.

Шаг 3: Определение ошибки и исправление

Как мы уже выяснили – на каждой итерации цикла new_word
перезаписывается следующим символом в строке «hello» и подчеркиванием.
Поскольку внутри цикла есть только одна строка кода, проблема должна быть именно
там:

        new_word = word[i] + "_"
    

Код указывает Python получить следующий символ word,
прикрепить подчеркивание и назначить новую строку переменной new_word. Это
именно то неверное поведение, которое мы наблюдали.

Чтобы все починить, нужно объединить word[i] + "_"
с существующим значением new_word. Нажмите кнопку Quit в окне отладки, но не
закрывайте его. Откройте окно редактора и измените строку внутри цикла for на
следующую:

        new_word = new_word + word[i] + "_"
    

Примечание: Если бы вы закрыли
отладчик, не нажав кнопку Quit, при повторном открытии окна отладки могла
появиться ошибка:

You can only toggle the debugger when
idle

Всегда нажимайте кнопку Go или Quit, когда заканчиваете отладку,
иначе могут возникнуть проблемы с ее повторным запуском.

Шаг 4: повторение шагов 1-3, пока ошибка не исчезнет

Сохраните изменения в программе и запустите ее снова. В окне
отладки нажмите кнопку Go, чтобы выполнить код до точки останова. Понажимайте
Step несколько раз и смотрите, что происходит с переменной new_word на каждой
итерации – все работает, как положено. Иногда необходимо повторять этот процесс
несколько раз, прежде чем исправится ошибка.

Альтернативные способы поиска ошибок

Использование отладчика может быть сложным и трудоемким, но
это самый надежный способ найти ошибки в коде. Однако отладчики не всегда есть в наличии. В подобных ситуациях можно использовать print debugging для поиска
ошибок в коде. PD задействует функцию print() для отображения в консоли текста, указывающего место выполнения программы и состояние
переменных.

Например, вместо отладки предыдущего примера можно добавить
следующую строку в конец цикла for:

        print(f"i = {i}; new_word = {new_word}")
    

Измененный код будет выглядеть следующим образом:

        def add_underscores(word):
    new_word = "_"
    for i in range(len(word)):
        new_word = word[i] + "_"
        print(f"i = {i}; new_word = {new_word}")
    return new_word

phrase = "hello"
print(add_underscores(phrase))
    

Вывод должен выглядеть так:

        i = 0; new_word = h_
i = 1; new_word = e_
i = 2; new_word = l_
i = 3; new_word = l_
i = 4; new_word = o_
o_
    

PD работает, но имеет
несколько недостатков по сравнению с отладкой дебаггером. Вы должны запускать
всю программу каждый раз, когда хотите проверить значения переменных, а также помнить про удаление вызовов функций print().

Один из способов улучшить наш цикл – перебирать символы в
word:

        def add_underscores(word):
    new_word = "_"
    for letter in word:
        new_word = new_word + letter + "_"
    return new_word
    

Заключение

Теперь вы знаете все об отладке с помощью DLE.
Вы можете использовать этот принцип с
различными дебагерами.

В статье мы разобрали следующие темы:

• использование окна управления отладкой;
• установку точки останова для глубокого понимания работы кода;
• применение кнопок Step, Go, Over и Out;
• четырехэтапный процессом выявления и удаления ошибок.

Не останавливайтесь в обучении и практикуйте дебаггинг – это
весело!

Дополнительные материалы:

• ТОП-10 книг по Python: эффективно, емко, доходчиво
• Парсинг сайтов на Python: подробный видеокурс и программный код
• Python + Visual Studio Code = успешная разработка
• 29 Python-проектов, оказавших огромное влияние на разработку
• 15 вопросов по Python: как джуниору пройти собеседование