Если ошибка повторить python

Decorator is a good approach.

from functools import wraps
import time

class retry:
    def __init__(self, success=lambda r:True, times=3, delay=1, raiseexception=True, echo=True):
        self.success = success
        self.times = times
        self.raiseexception = raiseexception
        self.echo = echo
        self.delay = delay
    def retry(fun, *args, success=lambda r:True, times=3, delay=1, raiseexception=True, echo=True, **kwargs):
        ex = Exception(f"{fun} failed.")
        r = None
        for i in range(times):
            if i > 0:
                time.sleep(delay*2**(i-1))
            try:
                r = fun(*args, **kwargs)
                s = success(r)
            except Exception as e:
                s = False
                ex = e
                # raise e
            if not s:
                continue
            return r
        else:
            if echo:
                print(f"{fun} failed.", "args:", args, kwargs, "nresult: %s"%r)
            if raiseexception:
                raise ex
    def __call__(self, fun):
        @wraps(fun)
        def wraper(*args, retry=0, **kwargs):
            retry = retry if retry>0 else self.times
            return self.__class__.retry(fun, *args, 
                                        success=self.success, 
                                        times=retry,
                                        delay=self.delay,
                                        raiseexception = self.raiseexception,
                                        echo = self.echo,
                                        **kwargs)
        return wraper

some usage examples:

@retry(success=lambda x:x>3, times=4, delay=0.1)
def rf1(x=[]):
    x.append(1)
    print(x)
    return len(x)
> rf1()

[1]
[1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1]

4

@retry(success=lambda x:x>3, times=4, delay=0.1)
def rf2(l=[], v=1):
    l.append(v)
    print(l)
    assert len(l)>4
    return len(l)
> rf2(v=2, retry=10) #overwite times=4

[2]
[2, 2]
[2, 2, 2]
[2, 2, 2, 2]
[2, 2, 2, 2, 2]

5

> retry.retry(lambda a,b:a+b, 1, 2, times=2)

3

> retry.retry(lambda a,b:a+b, 1, "2", times=2)

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

Decorator is a good approach.

from functools import wraps
import time

class retry:
    def __init__(self, success=lambda r:True, times=3, delay=1, raiseexception=True, echo=True):
        self.success = success
        self.times = times
        self.raiseexception = raiseexception
        self.echo = echo
        self.delay = delay
    def retry(fun, *args, success=lambda r:True, times=3, delay=1, raiseexception=True, echo=True, **kwargs):
        ex = Exception(f"{fun} failed.")
        r = None
        for i in range(times):
            if i > 0:
                time.sleep(delay*2**(i-1))
            try:
                r = fun(*args, **kwargs)
                s = success(r)
            except Exception as e:
                s = False
                ex = e
                # raise e
            if not s:
                continue
            return r
        else:
            if echo:
                print(f"{fun} failed.", "args:", args, kwargs, "nresult: %s"%r)
            if raiseexception:
                raise ex
    def __call__(self, fun):
        @wraps(fun)
        def wraper(*args, retry=0, **kwargs):
            retry = retry if retry>0 else self.times
            return self.__class__.retry(fun, *args, 
                                        success=self.success, 
                                        times=retry,
                                        delay=self.delay,
                                        raiseexception = self.raiseexception,
                                        echo = self.echo,
                                        **kwargs)
        return wraper

some usage examples:

@retry(success=lambda x:x>3, times=4, delay=0.1)
def rf1(x=[]):
    x.append(1)
    print(x)
    return len(x)
> rf1()

[1]
[1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1]

4

@retry(success=lambda x:x>3, times=4, delay=0.1)
def rf2(l=[], v=1):
    l.append(v)
    print(l)
    assert len(l)>4
    return len(l)
> rf2(v=2, retry=10) #overwite times=4

[2]
[2, 2]
[2, 2, 2]
[2, 2, 2, 2]
[2, 2, 2, 2, 2]

5

> retry.retry(lambda a,b:a+b, 1, 2, times=2)

3

> retry.retry(lambda a,b:a+b, 1, "2", times=2)

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

Put it inside a while loop and break out when you’ve got the input you expect. It’s probably best to keep all code dependant on imp in the try as below, or set a default value for it to prevent NameError‘s further down.

while True:
  try:
    imp = int(input("Importance:nt1: Highnt2: Normalnt3: Low"))

    # ... Do stuff dependant on "imp"

    break # Only triggered if input is valid...
  except ValueError:
    print("Error: Invalid number")

EDIT: user2678074 makes the valid point that this could make debugging difficult as it could get stuck in an infinite loop.

I would make two suggestions to resolve this — firstly use a for loop with a defined number of retries. Secondly, place the above in a function, so it’s kept separate from the rest of your application logic and the error is isolated within the scope of that function:

def safeIntegerInput( num_retries = 3 ):
    for attempt_no in range(num_retries):
        try:
            return int(input("Importance:nt1: Highnt2: Normalnt3: Low"))
        except ValueError as error:
            if attempt_no < (num_retries - 1):
                print("Error: Invalid number")
            else:
                raise error

With that in place, you can have a try/except outside of the function call and it’ll only through if you go beyond the max number of retries.

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

> -> 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):

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

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

Как обрабатывать исключения в Python (try except)

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

Например, вот как можно обработать ошибку деления на ноль:

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

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

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

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

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

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

As — сохраняет ошибку в переменную

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

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

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

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

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

import datetime

> 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')

> 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

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

Else — выполняется когда исключение не было вызвано

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

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

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

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

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

Несколько блоков except

В программе может возникнуть несколько исключений, например:

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

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

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

> b = 10
> c = 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

> Моя ошибка

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

min = 100

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

От Exception наследуются:

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

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

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

3 AssertionError — выражение, используемое в функции assert неверно;

4 AttributeError — у объекта отсутствует нужный атрибут;

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

6 EOFError — ошибка чтения из файла;

7 ImportError — ошибка импортирования модуля;

8 LookupError — неверный индекс, делится на два типа:

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

9 MemoryError — память переполнена;

10 NameError — отсутствует переменная с данным именем;

11 OSError — исключения, генерируемые операционной системой:

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

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

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

14 NotImplementedError — абстрактные методы класса нуждаются в переопределении;

15 SyntaxError — ошибка синтаксиса;

16 SystemError — сигнализирует о внутренне ошибке;

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

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

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

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

20 Warning — предупреждение, некритическая ошибка.

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

import inspect

> (<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

> 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.

Russian (Pусский) translation by Alex Grigorovich (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.

17 ответов

Лучший ответ

for i in range(0,100):
    while True:
        try:
            # do stuff
        except SomeSpecificException:
            continue
        break

@retry(wait_random_min=1000, wait_random_max=2000)
def wait_random_1_to_2_s():
    print("Randomly wait 1 to 2 seconds between retries")

for i in range(100):
  for attempt in range(10):
    try:
      # do thing
    except:
      # perhaps reconnect, etc.
    else:
      break
  else:
    # we failed all the attempts - deal with the consequences.

i = 0
while i < 100:
    i += 1
    try:
        # do stuff

    except MyException:
        continue

tries = 3
for i in range(tries):
    try:
        do_the_thing()
    except KeyError as e:
        if i < tries - 1: # i is zero indexed
            continue
        else:
            raise
    break

client = get_client()
smart_loop = retriable(list_of_values):

for value in smart_loop:
    try:
        client.do_something_with(value)
    except ClientAuthExpired:
        client = get_client()
        smart_loop.retry()
        continue
    except NetworkTimeout:
        smart_loop.retry()
        continue

def tryAgain(retries=0):
    if retries > 10: return
    try:
        # Do stuff
    except:
        retries+=1
        tryAgain(retries)

tryAgain()

j = 19
def calc(y):
    global j
    try:
        j = j + 8 - y
        x = int(y/j)   # this will eventually raise DIV/0 when j=0
        print("i = ", str(y), " j = ", str(j), " x = ", str(x))
    except:
        j = j + 1   # when the exception happens, increment "j" and retry
        calc(y)
for i in range(50):
    calc(i)

print("nmonthly salary per day and year converter".title())
print('==' * 25)


def income_counter(day, salary, month):
    global result2, result, is_ready, result3
    result = salary / month
    result2 = result * day
    result3 = salary * 12
    is_ready = True
    return result, result2, result3, is_ready


i = 0
for i in range(5):
    try:
        month = int(input("ntotal days of the current month: "))
        salary = int(input("total salary per month: "))
        day = int(input("Total Days to calculate> "))
        income_counter(day=day, salary=salary, month=month)
        if is_ready:
            print(f'Your Salary per one day is: {round(result)}')
            print(f'your income in {day} days will be: {round(result2)}')
            print(f'your total income in one year will be: {round(result3)}')
            break
        else:
            continue
    except ZeroDivisionError:
        is_ready = False
        i += 1
        print("a month does'nt have 0 days, please try again")
        print(f'total chances left: {5 - i}')
    except ValueError:
        is_ready = False
        i += 1
        print("Invalid value, please type a number")
        print(f'total chances left: {5 - i}')

import time

def onerror_retry(exception, callback, timeout=2, timedelta=.1):
    end_time = time.time() + timeout
    while True:
        try:
            yield callback()
            break
        except exception:
            if time.time() > end_time:
                raise
            elif timedelta > 0:
                time.sleep(timedelta)

for retry in onerror_retry(SomeSpecificException, do_stuff):
    retry()

for _ in range(5):
    try:
        # replace this with something that may fail
        raise ValueError("foo")

    # replace Exception with a more specific exception
    except Exception as e:
        err = e
        continue

    # no exception, continue remainder of code
    else:
        break

# did not break the for loop, therefore all attempts
# raised an exception
else:
    raise err

count = 1
while count <= 3:  # try 3 times
    try:
        # do_the_logic()
        break
    except SomeSpecificException as e:
        # If trying 3rd time and still error?? 
        # Just throw the error- we don't have anything to hide :)
        if count == 3:
            raise
        count += 1

for i in range(100):
    def do():
        try:
            ## Network related scripts
        except SpecificException as ex:
            do()
    do() ## invoke do() whenever required inside this loop

   for i in range(0, 10):
    try:
        #things I need to do
    except ValueError:
        print("Try #{} failed with ValueError: Sleeping for 2 secs before next try:".format(i))
        time.sleep(2)
        continue
    break