Python open обработка ошибок

Разрабатывая приложения вам придется работать с файлами, анализировать большие объемы данных, сохранять пользовательские данные, чтобы они не терялись по завершению работы программы. Также при работе с файлами важно научиться обрабатывать ошибки, чтобы они не привели к аварийному завершению программы. Для этого в Python существуют специальные объекты — исключения, которые создаются для управления ошибок.

1. Чтение файла в Python

В файлах может содержаться любой объем данных, начиная от небольшого рассказа и до сохранения истории погоды за столетия. Чтение файлов особенно актуально для приложений, предназначенных для анализа данных. Приведем пример простой программы, которая открывает файл и выводит его содержимое на экран. В примере я буду использовать файл с числом «Пи» с точностью до 10 знаков после запятой. Скачать этот файл можно прямо здесь ( pi_10.txt ) или самим создать текстовый файл и сохранить под любым именем. Пример программы, которая открывает файл и выводит содержимое на экран:

with open(‘pi_10.txt’) as file_pi:
    digits = file_pi.read()
print(digits)

Код начинается с ключевого слова with. При использование ключевого слова with используемый файл открывается с помощью функции open(), а закрывается автоматически после завершения блока with и вам не придется в конце вызывать функцию close(). Файлы можно открывать и закрывать явными вызовами open() и close(). Функция open() получает один аргумент — имя открываемого файла, в нашем случае ‘pi_10.txt’. Python ищет указанный файл в каталоге, где хранится файл текущей программы. Функция open() возвращает объект, представляющий файл ‘pi_10.txt’. Python сохраняет этот объект в переменной file_pi .  

После появления объекта, представляющего файл ‘pi_10.txt’, используется метод read(), который читает все содержимое файла и сохраняет его в одной строке в переменной contents. В конце с помощью функции print содержимое выводится на экран. Запустив этот файл, мы получим данные, находящиеся в нашем файле ‘pi_10.txt’.

3.1415926535

В случае, если файл расположен не в одном каталоге с файлом программы, необходимо указать путь, чтобы Python искал файлы в конкретном месте. Существует два пути как прописать расположение файла:

•  Относительный путь. 

Относительный путь приказывает Python искать файлы в каталоге, который задается относительно каталога, в котором находится текущий файл программы

with open(‘files/имя_файла.txt’) as file:

• Абсолютный путь. 

Местонахождение файла не зависит от того, где находится ваша программа. Абсолютные пути обычно длиннее относительных, поэтому их лучше сохранить в переменную и затем передать функции open(). 

file_path = ‘/Users/Desktop/files/имя_файла.txt’
with open(file_path) as file:

С абсолютными путями можно читать файлы из любого каталога вашей системы. 

1.2. Чтение больших файлов на Python и работа с ними

В первом примере был файл с 10 знаками после запятой. Теперь давайте проанализируем файл с миллионом знаков числа «Пи» после запятой. Скачать число «Пи» с миллионом знаков после запятой можно отсюда( ‘pi_1000000.txt’ ). Изменять код из первого примера не придется, просто заменим файл, который должен читать Python. 

Выведем на экран первые 100 знаков после запятой. Добавим в конец функцию len, чтобы узнать длину файла

Из выходных данных видно, что строка содержит значение «Пи» с точностью до 1 000 000 знаков после запятой. В Python нет никаких ограничений на длину данных, с которыми можно работать, единственное ограничение это объем памяти вашей системы. 

После сохранения данных в переменной можно делать с ними все что угодно. Давайте проверим, входит ли в число «Пи» дата вашего дня рождения. Напишем небольшую программу, которая будет читать файл и проверять входит ли дата день рождения в первый миллион числа «Пи»:

with open(‘pi_1000000.txt‘) as file_pi:
    digits = file_pi.read()
birthday = input(«Введите дату дня рождения: «)
if birthday  in digits:
    print(«Ваш день рождение входит в число ‘Пи'»)
else:
    print(«Ваш день рождение не входит в число ‘Пи'»)

Начало программы не изменилось, читаем файл и сохраняем данные в переменной digits. Далее запрашиваем данные от пользователя с помощью функции input и сохраняем в переменную birstday. Затем проверяем вхождение birstday в digits с помощью команды if-else. Запустив несколько раз программу, получим результат:

В зависимости от введенных данных мы получили результат вхождения или не вхождения дня рождения в число «Пи»

Важно: Читая данные из текстового файла, Python интерпретирует весь текст как строку. Если вы хотите работать с ним в числовом контексте, то преобразуйте данные в целое число функцией int() или в вещественное число функцией float().

1.3. Анализ текста из файла на Python

Python может анализировать текстовые файлы, содержащие целые книги. Возьмем книгу «Алиса в стране чудес» и попробуем подсчитать количество слов в книге. Текстовый файл с книгой можете скачать здесь(‘ alice ‘) или загрузить любое другое произведение. Напишем простую программу, которая подсчитает количество слов в книге и сколько раз повторяется имя Алиса в книге.

При открытии файла добавился аргумент encoding=’utf-8′. Он необходим, когда кодировка вашей системы не совпадает с кодировкой читаемого файла. После чтения файла, сохраним его в переменной contents.

Для подсчета вхождения слова или выражений в строке можно воспользоваться методом count(), но прежде привести все слова к нижнему регистру функцией lower(). Количество вхождений сохраним в переменной n_alice. 

Чтобы подсчитать количество слов в тексе, воспользуемся методом split(), предназначенный для построения списка слов на основе строки. Метод split() разделяет строку на части, где обнаружит пробел и сохраняет все части строки в элементах списка. Пример метода split():

После использования метода split(), сохраним список в переменной words и далее подсчитаем количество слов в списке, с помощью функции len(). После подсчета всех данных, выведем на экран результат:

Книга ‘Алиса в стране чудес’ содержит 28389 слов.
Имя Алиса повторяется 419 раз.

2.1. Запись в пустой файл в Python

Самый простой способ сохранения данных, это записать их в файл. Чтобы записать текс в файл, требуется вызвать open() со вторым аргументом, который сообщит Python что требуется записать файл. Пример программы записи простого сообщения в файл на Python:

Для начала определим название и тип будущего файла и сохраним в переменную filename. Затем при вызове функции open() передадим два аргумента. Первый аргумент содержит имя открываемого файла. Второй аргумент ‘ w ‘ сообщает Python, что файл должен быть открыт в режиме записи. Во второй строчке метод write() используется для записи строки в файл. Открыв файл ‘ memory.txt ‘ вы увидите в нем строку:

Язык программирования Python

Получившийся файл ничем не отличается от любых других текстовых файлах на компьютере, с ним можно делать все что угодно. 

Важно: Открывая файл в режиме записи ‘ w ‘, если файл уже существует, то Python уничтожит его данные перед возвращением объекта файла.

Файлы можно открывать в режимах:

• чтение ‘ r ‘
• запись ‘ w ‘
• присоединение ‘ a ‘
• режим как чтения, так и записи ‘ r+ ‘

2.2. Многострочная запись в файл на Python

При использовании функции write() символы новой строки не добавляются в записываемый файл:

В результате открыв файл мы увидим что все строки склеились:

Язык программирования PythonЯзык программирования JavaЯзык программирования Perl

Для написания каждого сообщения с новой строки используйте символ новой строки n

Результат будет выглядеть так:

Язык программирования Python
Язык программирования Java
Язык программирования Perl

2.3. Присоединение данных к файлу на Python 

Для добавления новых данных в файл, вместо того чтобы постоянно перезаписывать файл, откройте файл в режиме присоединения ‘ a ‘. Все новые строки добавятся в конец файла. Возьмем созданный файл из раздела 2.2 ‘memory.txt’. Добавим в него еще пару строк.

В результате к нашему файлу добавятся две строки:

Язык программирования Python
Язык программирования Java
Язык программирования Perl
Hello world
Полет на луну

3. Исключения в Python

При выполнении программ могут возникать ошибки, для управления ими Python использует специальные объекты, называемые исключениями. Когда в программу включен код обработки исключения, ваша программа продолжится, а если нет, то программа остановится и выведет трассировку с отчетом об исключении. Исключения обрабатываются в блоках try-except. С блоками try-except программы будут работать даже в том случае, если что-то пошло не так.

3.1. Блоки try-except на Python

Приведем пример простой ошибки деления на ноль:

Если в вашей программе возможно появление ошибки, то вы можете заранее написать блок try-except для обработки данного исключения. Приведем пример обработки ошибки ZeroDivisionError с помощью блока try-except:

try:
    print(7/0)
except ZeroDivisionError:
    print(«Деление на ноль запрещено»)

Команда print(7/0) помещена в блок try. Если код в блоке try выполняется успешно, то Python пропускает блок except.  Если же код в блоке try создал ошибку, то Python ищет блок except и запускает код в этом блоке. В нашем случае в блоке except выводится сообщение «Деление на ноль запрещено». При выполнение этого кода пользователь увидит понятное сообщение:

Деление на ноль запрещено

Если за кодом try-except следует другой код, то Python продолжит выполнение программы. 

3.2. Блок try-except-else на Python

Напишем простой калькулятор, который запрашивает данные у пользователя, а затем результат деления выводит на экран. Сразу заключим возможную ошибку деления на ноль  ZeroDivisionError и добавим блок else при успешном выполнение блока try.

while True:
    first_number = input(«Введите первое число: «)
    if first_number == ‘q’:
        break
    second_number = input(«Введите второе число: «)
    if second_number == ‘q’:
        break
    try:
        a = int(first_number) / int(second_number)
    except ZeroDivisionError:
        print(«Деление на ноль запрещено»)
    else:
        print(f»Частное двух чисел равно {a}»)

Программа запрашивает у пользователя первое число (first_number), затем второе (second_number). Если пользователь не ввел » q « для завершения работы программа продолжается. В блок try помещаем код, в котором возможно появление ошибки. В случае отсутствия ошибки деления, выполняется код else и Python выводит результат на экран. В случае ошибки ZeroDivisionError выполняется блок except и выводится сообщение о запрете деления на ноль, а программа продолжит свое выполнение. Запустив код получим такие результаты:

Введите первое число: 30
Введите второе число: 5
Частное двух чисел равно 6.0
Введите первое число: 7
Введите второе число: 0
Деление на ноль запрещено
Введите первое число:  q

В результате действие программы при появлении ошибки не прервалось.

3.3. Блок  try-except с текстовыми файлами на Python

Одна из стандартных проблем при работе с файлами, это отсутствие необходимого файла, или файл находится в другом месте и Python не может его найти. Попробуем прочитать не существующий файл:

Так как такого файла не существует, Python выдает исключение:

Traceback (most recent call last):
  File «example.py», line 3, in <module>
    with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘alice_2.txt’

FileNotFoundError — это ошибка отсутствия запрашиваемого файла. С помощью блока try-except обработаем ее:

В результате при отсутствии файла мы получим:

Запрашиваемый файл alice_2.txt не найден

3.4. Ошибки без уведомления пользователя

В предыдущих примерах мы сообщали пользователю об ошибках. В Python есть возможность обработать ошибку и не сообщать пользователю о ней и продолжить выполнение программы дальше. Для этого блок try пишется, как и обычно, а в блоке except вы прописываете Python не предпринимать никаких действий с помощью команды pass. Приведем пример ошибки без уведомления:

В результате при запуске этой программы и отсутствия запрашиваемого файла ничего не произойдет.

Далее: Функции json. Сохранение данных Python

Назад: Классы в Python

Можно писать программы, которые обрабатывают выбранные исключения. Посмотрите на следующий пример, который запрашивает ввод у пользователя до тех пор, пока не будет введено правильное целое число, но позволяет пользователю прерывать программу, используя Ctrl-C или что-либо поддерживаемое операционной системой. Обратите внимание, что сгенерированное пользователем прерывание сигнализируется возбуждением исключения KeyboardInterrupt.

while True:
     try:
         x = int(input("Пожалуйста, введите целое число: "))
         break
     except ValueError:
         print("Это не целое число. Попробуйте снова...")

• Сначала выполняется инструкция try — код между ключевыми словами try и except.
• Если исключение не возникает, инструкция except пропускается и выполнение оператора try завершается.
• Если во время выполнения кода в инструкции try возникает исключение, остальная часть кода этого блока пропускается. Затем, если тип исключения соответствует исключению, записанному после ключевого слова except, блок кода этой инструкции except выполняется, а затем выполнение программы продолжается после всей конструкции try.
• Если возникает исключение, которое не соответствует исключению, записанному в инструкции except, оно передается внешним операторам try. Если обработчик не найден, то это считается необработанным исключением, следовательно выполнение останавливается с сообщением об ошибке выполнения.

Оператор try может содержать несколько инструкций except, чтобы указать обработчики для различных исключений. В этом случае будет выполнен только один обработчик. Обработчики обрабатывают исключения, возникающие только в соответствующей конструкции try, а не в других обработчиках, например вложенных, того же оператора try. Инструкция except может иметь несколько исключений в виде кортежа, заключенного в скобки, например:

except (RuntimeError, TypeError, NameError):
    pass

Класс в инструкции except совместим с исключением, если это тот же самый класс или его базовый класс, но не наоборот. Инструкция except, перечисляющая производный класс, не совместима с базовым классом. Например, следующий код будет печатать B, C, D в таком порядке:

class B(Exception):
    pass

class C(B):
    pass

class D(C):
    pass

for cls in [B, C, D]:
    try:
        raise cls()
    except D:
        print('D')
    except C:
        print('C')
    except B:
        print('B')

Обратите внимание, что если бы инструкции except были отменены (с первым исключением B), то вывелось бы B, B, B — срабатывает первое совпадающее предложение except.

Последняя инструкция except может опустить имя исключения. Используйте это с крайней осторожностью, таким образом можно легко замаскировать реальную ошибку программирования! Здесь можно использовать sys.exc_info() или модуль traceback для вывода сообщения об ошибке или ее сохранения для дельнейшего анализа, а затем повторно вызвать исключение при помощи оператора raise, что позволяет вызывающей стороне также обработать исключение:

import traceback

try:
    f = open('myfile.txt')
    s = f.readline()
    i = int(s.strip())
except OSError as err:
    print("OS error: {0}".format(err))
except ValueError:
    print("Не удалось преобразовать данные в целое число.")
except:
    print("Непредвиденная ошибка...")
    # сохраняем исключение для дальнейшего анализа.
    with open('trace.txt', 'a') as fp:
        traceback.print_exc(file=fp)
    # повторный вызов исключения, если это необходимо.
    raise

В примере выше, сведения об ошибке сохраняются в файл trace.txt с использованием встроенной функции open(). Лучшей практикой сохранения исключений для дальнейшего анализа в подобных ситуациях является применение модуля logging.

Конструкция try/except может содержать необязательную инструкцию else, которая при наличии должна следовать за всеми инструкциями except. Блок кода в инструкции else будет выполнен в том случае, если код в инструкции try не вызывает исключения. Например:

for arg in sys.argv[1:]:
    try:
        f = open(arg, 'r')
    except OSError:
        print('не удается открыть', arg)
    else:
        print(arg, 'имеет', len(f.readlines()), 'строк')
        f.close()

Использование инструкции else лучше, чем добавление дополнительного кода в инструкцию try, поскольку позволяет избежать случайного перехвата исключения, которое не было вызвано кодом, защищенным конструкцией try/except.

Когда возникает исключение, оно может иметь связанное значение, также известное как аргумент исключения. Наличие и тип аргумента зависят от типа исключения.

Инструкция except может указывать переменную после имени исключения. Переменная привязывается к экземпляру исключения с аргументами, хранящимися в экземпляре instance.args. Для удобства, экземпляр исключения определяет __str__(), так что аргументы могут быть напечатаны непосредственно без необходимости ссылаться instance.args. Кроме того, можно создать экземпляр исключения прежде, чем вызвать его и добавить любые атрибуты к нему по желанию.

try:
    raise Exception('spam', 'eggs')
except Exception as inst:
    # экземпляр исключения
    print(type(inst))
    # аргументы, хранящиеся внутри
    print(inst.args)
    # __str__ позволяет печатать args напрямую, но может
    # быть переопределен в подклассах исключений
    print(inst)
    # распаковка аргументов
    x, y = inst.args
    print('x =', x)
    print('y =', y)

# <class 'Exception'>
# ('spam', 'eggs')
# ('spam', 'eggs')
# x = spam
# y = eggs

Если исключение имеет аргументы, они печатаются как последняя часть («деталь») сообщения для необработанных исключений.

Обработчики исключений обрабатывают не только исключения возникающие непосредственно в предложении try, но также если они возникают внутри функций, которые вызываются, даже косвенно, в коде оператора try. Например:

def this_fails():
    x = 1/0

try:
    this_fails()
except ZeroDivisionError as err:
    print('Handling run-time error:', err)

#Handling run-time error: division by zero

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.

Одним из недостатков гибких языков, таких как Python, является предположение, что если что-то работает, то скорее всего оно сделано правильно. Я хочу написать скромное руководство по эффективному использованию исключений в Python, правильной их обработке и логировании.

Эффективная обработка исключений

Введение

Давайте рассмотрим следующую систему. У нас есть микросервис, который отвечает за:

·  Прослушивание событий о новом заказе;

·  Получение заказа из базы данных;

·  Проверку состояния принтера;

·  Печать квитанции;

·  Отправка квитанции в налоговую систему (IRS).

В любой момент может сломаться что угодно. У вас могут возникнуть проблемы с объектом заказа, в котором может не быть нужной информации, или в принтере может закончиться бумага, или же сервис налоговой не будет работать, и вы не сможете синхронизировать с ними квитанцию об оплате, а может быть ваша база данных окажется недоступна.

Ваша задача правильно и проактивно реагировать на любую ситуацию, чтобы избежать ошибок при обработке новых заказов.

И примерно вот такой код на этот случай пишут люди (он, конечно, работает, но плохо и неэффективно):

class OrderService:
    def emit(self, order_id: str) -> dict:

        try:
            order_status = status_service.get_order_status(order_id)
        except Exception as e:
            logger.exception(
                f"Order {order_id} was not found in db "
                f"to emit. Error: {e}."
            )
            raise e

        (
            is_order_locked_in_emission,
            seconds_in_emission,
        ) = status_service.is_order_locked_in_emission(order_id)
        if is_order_locked_in_emission:
            logger.info(
                "Redoing emission because "
                "it was locked in that state after a long time! "
                f"Time spent in that state: {seconds_in_emission} seconds "
                f"Order: {order_id}, "
                f"order_status: {order_status.value}"
            )

        elif order_status == OrderStatus.EMISSION_IN_PROGRESS:
            logger.info("Aborting emission request because it is already in progress!")
            return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

        elif order_status == OrderStatus.EMISSION_SUCCESSFUL:
            logger.info(
                "Aborting emission because it already happened! "
                f"Order: {order_id}, "
                f"order_status: {order_status.value}"
            )
            return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

        try:
            receipt_note = receipt_service.create(order_id)
        except Exception as e:
            logger.exception(
                "Error found during emission! "
                f"Order: {order_id}, "
                f"exception: {e}"
            )
            raise e

        try:
            broker.emit_receipt_note(receipt_note)
        except Exception as e:
            logger.exception(
                "Emission failed! "
                f"Order: {order_id}, "
                f"exception: {e}"
            )
            raise e

        order_status = status_service.get_order_status(order_id)
        return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

Сначала я сосредоточусь на том, что OrderService слишком много знает, и все эти данные делают его чем-то вроде blob, а чуть позже расскажу о правильной обработке и правильном логировании исключений.

Почему этот сервис — blob?

Этот сервис знает слишком много. Кто-то может сказать, что он знает только то, что ему нужно (то есть все шаги, связанные с формированием чека), но на самом деле он знает куда больше.

Он сосредоточен на создании ошибок (например, база данных, печать, статус заказа), а не на том, что он делает (например, извлекает, проверяет статус, генерирует, отправляет) и на том, как следует реагировать в случае сбоев.

 В этом смысле мне кажется, что клиент учит сервис тому, какие исключения он может выдать. Если мы решим переиспользовать его на любом другом этапе (например, клиент захочет получить еще одну печатную копию более старого чека по заказу), мы скопируем большую часть этого кода.

Несмотря на то, что сервис работает нормально, поддерживать его трудно, и неясно, как один шаг соотносится с другим из-за повторяющихся блоков except между шагами, которые отвлекают наше внимание на вопрос «как» вместо того, чтобы думать о «когда».

Первое улучшение: делайте исключения конкретными

Давайте сначала сделаем исключения более точными и конкретными. Преимущества не видны сразу, поэтому я не буду тратить слишком много времени на объяснение этого прямо сейчас. Однако обратите внимание на то, как изменяется код.

Я выделю только то, что мы поменяли:

try:
    order_status = status_service.get_order_status(order_id)
except Exception as e:
    logger.exception(...)
    raise OrderNotFound(order_id) from e

...

try:
    ...
except Exception as e:
    logger.exception(...)
    raise ReceiptGenerationFailed(order_id) from e

try:
    broker.emit_receipt_note(receipt_note)
except Exception as e:
    logger.exception(...)
    raise ReceiptEmissionFailed(order_id) from e

Обратите внимание, что на этот раз я пользуюсь from e, что является правильным способом создания одного исключения из другого и сохраняет полную трассировку стека.

Второе улучшение: не лезьте не в свое дело

Теперь, когда у нас есть кастомные исключения, мы можем перейти к мысли «не учите классы тому, что может пойти не так» — они сами скажут, если это случится!

# Services

class StatusService:
    def get_order_status(order_id):
        try:
            ...
        except Exception as e:
            raise OrderNotFound(order_id) from e


class ReceiptService:
    def create(order_id):
        try:
            ...
        except Exception as e:
            raise ReceiptGenerationFailed(order_id) from e


class Broker:
    def emit_receipt_note(receipt_note):
        try:
            ...
        except Exception as e:
            raise ReceiptEmissionFailed(order_id) from e

# Main class

class OrderService:
    def emit(self, order_id: str) -> dict:
        try:
            order_status = status_service.get_order_status(order_id)

            (
                is_order_locked_in_emission,
                seconds_in_emission,
            ) = status_service.is_order_locked_in_emission(order_id)
            if is_order_locked_in_emission:
                logger.info(
                    "Redoing emission because "
                    "it was locked in that state after a long time! "
                    f"Time spent in that state: {seconds_in_emission} seconds "
                    f"Order: {order_id}, "
                    f"order_status: {order_status.value}"
                )

            elif order_status == OrderStatus.EMISSION_IN_PROGRESS:
                logger.info("Aborting emission request because it is already in progress!")
                return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

            elif order_status == OrderStatus.EMISSION_SUCCESSFUL:
                logger.info(
                    "Aborting emission because it already happened! "
                    f"Order: {order_id}, "
                    f"order_status: {order_status.value}"
                )
                return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

            receipt_note = receipt_service.create(order_id)
            broker.emit_receipt_note(receipt_note)
            order_status = status_service.get_order_status(order_id)
        except OrderNotFound as e:
            logger.exception(
                f"Order {order_id} was not found in db "
                f"to emit. Error: {e}."
            )
            raise
        except ReceiptGenerationFailed as e:
            logger.exception(
                "Error found during emission! "
                f"Order: {order_id}, "
                f"exception: {e}"
            )
            raise
        except ReceiptEmissionFailed as e:
            logger.exception(
                "Emission failed! "
                f"Order: {order_id}, "
                f"exception: {e}"
            )
            raise
        else:
            return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

Как вам? Намного лучше, правда? У нас есть один блок try, который построен достаточно логично, чтобы понять, что произойдет дальше. Вы сгруппировали конкретные блоки, за исключением тех, которые помогают вам понять «когда» и крайние случаи. И, наконец, у вас есть блок else, в котором описано, что произойдет, если все отработает как надо.

Кроме того, пожалуйста, обратите внимание на то, что я сохранил инструкции raise без объявления объекта исключения. Это не опечатка. На самом деле, это правильный способ повторного вызова исключения: простой и немногословный.

Но это еще не все. Логирование продолжает меня раздражать.

Третье улучшение: улучшение логирования

Этот шаг напоминает мне принцип «говори, а не спрашивай», хотя это все же не совсем он. Вместо того, чтобы запрашивать подробности исключения и на их основе выдавать полезные сообщения, исключения должны выдавать их сами – в конце концов, я их конкретизировал!

### Exceptions

class OrderCreationException(Exception):
    pass


class OrderNotFound(OrderCreationException):
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id
        super().__init__(
            f"Order {order_id} was not found in db "
            "to emit."
        )


class ReceiptGenerationFailed(OrderCreationException):
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id
        super().__init__(
            "Error found during emission! "
            f"Order: {order_id}"
        )


class ReceiptEmissionFailed(OrderCreationException):
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id
        super().__init__(
            "Emission failed! "
            f"Order: {order_id} "
        )

### Main class

class OrderService:
    def emit(self, order_id: str) -> dict:
        try:
            ...
        except OrderNotFound:
            logger.exception("We got a database exception")
            raise
        except ReceiptGenerationFailed:
            logger.exception("We got a problem generating the receipt")
            raise
        except ReceiptEmissionFailed:
            logger.exception("Unable to emit the receipt")
            raise
        else:
            return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

Наконец-то мои глаза чувствуют облегчение. Поменьше повторений, пожалуйста! Примите к сведению, что рекомендуемый способ выглядит так, как я написал его выше: logger.exception(«ЛЮБОЕ СООБЩЕНИЕ»). Вам даже не нужно передавать исключение, поскольку его наличие уже подразумевается. Кроме того, кастомное сообщение, которое мы определили в каждом исключении с идентификатором order_id, будет отображаться в логах, поэтому вам не нужно повторяться и не нужно оперировать внутренними данными об исключениях.

Вот пример вывода ваших логов:

❯ python3 testme.py
Unable to emit the receipt # <<-- My log message
Traceback (most recent call last):
  File "/path/testme.py", line 19, in <module>
    tryme()
  File "/path/testme.py", line 14, in tryme
    raise ReceiptEmissionFailed(order_id)
ReceiptEmissionFailed: Emission failed! Order: 10 # <<-- My exception message

Теперь всякий раз, когда я получаю это исключение, сообщение уже ясно и понятно, и мне не нужно помнить о логировании order_id, который я сгенерировал.

Последнее улучшение: упрощение

После более детального рассмотрения нашего окончательного кода, он кажется лучше, теперь его легко читать и поддерживать.

Но управляет ли OrderService бизнес-логикой? Я не думаю, что это сервис в общем смысле. Он больше похож на координацию вызовов настоящих сервисов обеспечивающих бизнес-логику, которая выглядит получше, чем паттерн facade.

Кроме того, можно заметить, что он запрашивает данные у status_service, чтобы что-то с ними сделать. (Что, на этот раз, действительно разрушает идею «Говори, а не спрашивай»).

Перейдем к упрощению.

class OrderFacade:  # Renamed to match what it actually is
    def emit(self, order_id: str) -> dict:
        try:
            # NOTE: info logging still happens inside
            status_service.ensure_order_unlocked(order_id)
            receipt_note = receipt_service.create(order_id)
            broker.emit_receipt_note(receipt_note)
            order_status = status_service.get_order_status(order_id)
        except OrderAlreadyInProgress as e:
            # New block
            logger.info("Aborting emission request because it is already in progress!")
            return {"order_id": order_id, "order_status": e.order_status.value}
        except OrderAlreadyEmitted as e:
            # New block
            logger.info(f"Aborting emission because it already happened! {e}")
            return {"order_id": order_id, "order_status": e.order_status.value}
        except OrderNotFound:
            logger.exception("We got a database exception")
            raise
        except ReceiptGenerationFailed:
            logger.exception("We got a problem generating the receipt")
            raise
        except ReceiptEmissionFailed:
            logger.exception("Unable to emit the receipt")
            raise
        else:
            return {"order_id": order_id, "order_status": order_status.value}

Мы только что создали новый метод ensure_order_unlocked для нашего status_service, который теперь отвечает за создание исключений/логирование в случае, если что-то идет не так.

Хорошо, а теперь скажите, насколько легче теперь стало это читать?

Я могу понять все return при беглом просмотре. Я знаю, что происходит, когда все идет хорошо, и как крайние случаи могут привести к разным результатам. И все это без прокрутки взад-вперед.

Теперь этот код такой же простой, каким (в основном) должен быть любой код.

Обратите внимание, что я решил вывести объект исключения e в логах, поскольку под капотом он будет запускать str(e), который вернет сообщение об исключении. Я подумал, что было бы полезно говорить подробно, поскольку мы не используем log.exception для этого блока, поэтому сообщение об исключении не будет отображаться.

Теперь давайте разберемся с некоторыми хитростями, которые помогут вам сделать код понятным для чтения и простым в обслуживании.

Эффективное создание исключений

Всегда классифицируйте свои исключения через базовое и расширяйте все конкретные исключения от него. С помощью этой полезной практики вы можете переиспользовать логику для связанного кода.

Исключения – это объекты, которые несут в себе информацию, поэтому не стесняйтесь добавлять кастомные атрибуты, которые могут помочь вам понять, что происходит. Не позволяйте своему бизнес-коду учить вас тому, как он должен быть построен, ведь с таким количеством сообщений и деталей потерять себя становится трудно.

# Base category exception
class OrderCreationException(Exception):
    pass

# Specific error with custom message. Order id is required.
class OrderNotFound(OrderCreationException):
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id  # custom property
        super().__init__(
            f"Order {order_id} was not found in db "
            f"to emit."
        )


# Specific error with custom message. Order id is required.
class ReceiptGenerationFailed(OrderCreationException):
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id  # custom property
        super().__init__(
            "Error found during emission! "
            f"Order: {order_id}"
        )

В примере выше я мог бы выйти за рамки и расширить базовый класс, чтобы всегда получать order_id, если мне это нужно. Этот совет поможет сохранить код сухим, поскольку мне не нужно быть многословным при создании исключений. Так можно использовать всего лишь одну переменную.

def func1(order_id):
    raise OrderNotFound(order_id)
    # instead of raise OrderNotFound(f"Can't find order {order_id}")


def func2(order_id):
    raise OrderNotFound(order_id)
    # instead of raise OrderNotFound(f"Can't find order {order_id}")

  В тестировании также будет больше смысла, поскольку я могу сделать assert order_id через строку.

assert e.order_id == order_id
# instead of assert order_id in str(e)

Ловим и создаем исключения эффективно

Еще одна вещь, которую люди часто делают неправильно – это отлавливают и повторно создают исключения.

Согласно PEP 3134 Python, делать нужно следующим образом.

Повторное создание исключения

Обычной инструкции raise более чем достаточно.

try:
    ...
except CustomException as ex:
    # do stuff (e.g. logging)
    raise

Создание одного исключения из другого

Этот вариант особо актуален, поскольку он сохраняет всю трассировку стека и помогает вашей команде отлаживать основные проблемы.

try:
    ...
except CustomException as ex:
    raise MyNewException() from ex

Эффективное логирование исключений

Еще один совет, который не позволит вам быть слишком многословным.

Используйте logger.exception

Вам не нужно логировать объект исключения. Функция exception логгера предназначена для использования внутри блоков except. Она уже обрабатывает трассировку стека с информацией о выполнении и отображает, какое исключение вызвало ее, с сообщением, установленном на уровне ошибки!

try:
    ...
except CustomException:
    logger.exception("custom message")

А что, если это не ошибка?

Если по какой-то причине вы не хотите логировать исключение как ошибку, то возможно, это предупреждение или просто информация, как было показано выше.

Вы можете принять решение установить exc_info в True, если хотите сохранить трассировку стека. Кроме того, было бы неплохо использовать объект исключения внутри сообщения.

Источники

Документация Python:

·  Python logging.logger.exception

·  Python PEP 3134

Принципы и качество кода:

·  Говори, а не спрашивай

·  Паттерн facade

·  Blob

— РЕГИСТРАЦИЯ

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

Исключения в языках программирования

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

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

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

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

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

Синтаксические ошибки в Python

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

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

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

Исключения в Python

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

Пример исключения ZeroDivisionError, которое возникает при делении на 0.

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

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

Иерархия исключений в Python

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

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

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

Обработка исключений в Python

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

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

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

Вывод программы при вводе нулевого числа будет таким.

start input number: 0 Error! stop

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

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

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

start

input number: 0

Traceback (most recent call last):

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

   tmp = 10 / val

ZeroDivisionError: division by zero

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Использование finally в обработке исключений

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

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

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

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

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

Генерация исключений в Python

Для принудительной генерации исключения используется инструкция raise.

Самый простой пример работы с raise может выглядеть так.

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

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

Пользовательские исключения (User-defined Exceptions) в Python

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

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

class NegValException(Exception):
   pass

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

P.S.

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

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