Get the name of the class that exception object belongs:
e.__class__.__name__
and using print_exc() function will also print stack trace which is essential info for any error message.
Like this:
from traceback import print_exc
class CustomException(Exception): pass
try:
raise CustomException("hi")
except Exception as e:
print ('type is:', e.__class__.__name__)
print_exc()
# print("exception happened!")
You will get output like this:
type is: CustomException
Traceback (most recent call last):
File "exc.py", line 7, in <module>
raise CustomException("hi")
CustomException: hi
And after print and analysis, the code can decide not to handle exception and just execute raise
:
from traceback import print_exc
class CustomException(Exception): pass
def calculate():
raise CustomException("hi")
try:
calculate()
except CustomException as e:
# here do some extra steps in case of CustomException
print('custom logic doing cleanup and more')
# then re raise same exception
raise
Output:
custom logic doing cleanup and more
And interpreter prints exception:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 9, in <module>
calculate()
File "test.py", line 6, in calculate
raise CustomException("hi")
__main__.CustomException: hi
After raise
original exception continues to propagate further up the call stack. (Beware of possible pitfall) If you raise new exception it caries new (shorter) stack trace.
from traceback import print_exc
class CustomException(Exception):
def __init__(self, ok):
self.ok = ok
def calculate():
raise CustomException(False)
try:
calculate()
except CustomException as e:
if not e.ok:
# Always use `raise` to rethrow exception
# following is usually mistake, but here we want to stress this point
raise CustomException(e.ok)
print("handling exception")
Output:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 13, in <module>
raise CustomException(e.message)
__main__.CustomException: hi
Notice how traceback does not include calculate()
function from line 9
which is the origin of original exception e
.
I have an exception instance and need to execute code depending on it’s type. Which way is more clearly — re raise exception or isinstance check?
re raise:
try:
raise exception
except OperationError as err:
result = do_something1(err)
except (InvalidValue, InvalidContext) as err:
result = do_something2(err)
except AnotherException as err:
result = do_something3(err)
except:
pass
isinstance check:
if isinstance(exception, OperationError):
result = do_something1(err)
elif isinstance(exception, (InvalidValue, InvalidContext)):
result = do_something2(err)
elif isinstance(exception, AnotherException):
result = do_something3(err)
PS. Code is used in django process_exception middleware, therefore when re-raising exception I should write except:pass
for all unknown exceptions.
asked Sep 4, 2015 at 8:57
6
First get rid of the except: pass
clause — one should never silently pass exceptions, specially in a bare except
clause (one should never use a bare except
clause anyway).
This being said, the «best» way really depends on concrete use case. In your above example you clearly have different handlers for different exceptions / exceptions sets, so the obvious solution is the first one. Sometimes you do have some code that’s common to all or most of the handlers and some code that’s specific to one exception or exceptions subset, then you may want to use isinstance
for the specific part, ie:
try:
something_that_may_fail()
except (SomeException, SomeOtherException, YetAnotherOne) as e:
do_something_anyway(e)
if isinstance(e, YetAnotherOne):
do_something_specific_to(e)
Now as mkrieger commented, having three or more exceptions to handle may be a code or design smell — the part in the try block is possibly doing too many things — but then again sometimes you don’t have much choice (call to a builtin or third-part function that can fail in many different ways…).
answered Sep 4, 2015 at 9:37
You could store the exceptions you want to handle as keys in a dictionary with different functions as their values. Then you can catch all errors in just one except
and call the dictionary to make sure the relevant function is run.
error_handler = {
OperationError: do_something1,
InvalidValue: do_something2,
InvalidContext: do_something2,
AnotherException: do_something3,
}
try:
#raise your exception
except (OperationError, InvalidValue, InvalidContext, AnotherException) as err:
result = error_handler[type(err)]()
I suspect there might be a way to programmatically pass error_handler.keys()
to except
, but the means I’ve tried in Python2.7 have not worked so far.
Note that as martineau points out, because this uses type(err)
as a dictionary key it won’t handle derived exception classes the way that isinstance(err, ...)
and except (err)
would. You’d need to match exact exceptions.
answered Sep 4, 2015 at 9:17
SuperBiasedManSuperBiasedMan
9,79410 gold badges45 silver badges72 bronze badges
2
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 блокеtry
(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.
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 ↑
В нашем примере Traceback
содержится следующую информацию (читаем снизу вверх):
TypeError
— тип ошибки (означает, что операция не может быть выполнена с переменной этого типа);can only concatenate str (not "int") to str
— подробное описание ошибки (конкатенировать можно только строку со строкой);- 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. most recent call last
— означает, что самый последний вызов будет отображаться последним в стеке (в нашем примере последним выполнилсяprint(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:
- Ошибка преобразования введенных значений к типу
float
(«ValueError»); - 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.
20 типов встроенных исключений в Python
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 функциейsys.exit()
во время выхода из приложения;KeyboardInterrupt
— возникает при завершении программы пользователем (чаще всего при нажатии клавиш Ctrl+C);GeneratorExit
— вызывается методомclose
объектаgenerator
;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 переводаunicode
.
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.
Другие ответы на все указывают на то, что вы не должны улавливать общие исключения, но никто, кажется, не хочет говорить вам, почему это важно для понимания, когда вы можете нарушить «правило». Здесь объяснение. В принципе, это так, что вы не скрываете:
- факт, что произошла ошибка
- особенности произошедшей ошибки (ошибка, скрывающая антипаттерн)
Итак, до тех пор, пока вы берете на себя заботу о том, чтобы ничего не делать, все в порядке, чтобы поймать общее исключение. Например, вы могли бы предоставить информацию об исключении для пользователя другим способом, например:
- Существующие исключения как диалоги в графическом интерфейсе
- Передавать исключения из рабочего потока или процесса в управляющий поток или процесс в многопоточном или многопроцессорном приложении.
Итак, как поймать общее исключение? Есть несколько способов. Если вы просто хотите объект исключения, сделайте следующее:
try:
someFunction()
except Exception as ex:
template = "An exception of type {0} occurred. Arguments:n{1!r}"
message = template.format(type(ex).__name__, ex.args)
print message
Удостоверьтесь, что message
доведено до сведения пользователя очень трудно! Печатать его, как показано выше, может быть недостаточно, если сообщение захоронено множеством других сообщений. Неспособность привлечь внимание пользователей равносильна проглатыванию всех исключений, и если у вас будет какое-то впечатление, что вам следует уйти после прочтения ответов на этой странице, это не очень хорошо. Завершение блока except с помощью оператора raise
устраняет проблему путем прозрачного повторения исключения, которое было обнаружено.
Разница между приведенным выше и использованием только except:
без каких-либо аргументов двояка:
- Голый
except:
не дает вам объект исключения для проверки - Исключения
SystemExit
,KeyboardInterrupt
иGeneratorExit
не пойманы указанным выше кодом, что обычно является тем, что вы хотите. См. Иерархию исключений .
Если вы также хотите получить ту же стек, что и вы, если не поймаете исключение, вы можете получить это так (все еще внутри предложения except):
import traceback
print traceback.format_exc()
Если вы используете модуль logging
, вы можете распечатать исключение в журнале (вместе с сообщением) следующим образом:
import logging
log = logging.getLogger()
log.exception("Message for you, sir!")
Если вы хотите углубиться и изучить стек, посмотреть на переменные и т.д., используйте функцию post_mortem
pdb
модуль внутри блока except:
import pdb
pdb.post_mortem()
Я нашел этот последний метод бесценным при поиске ошибок.