Python получение текста ошибки

Введение

Если в коде есть ошибка, которую видит интерпретатор поднимается исключение, создается так называемый
Exception Object, выполнение останавливается, в терминале
показывается Traceback.

Исключение, которое предусмотрено в коде называется обработанным (Handled)

Блок try except имеет следующий синтаксис

try:
pass
except Exception:
pass
else:
pass
finally:
pass

В этой статье я создал файл

try_except.py

куда копирую код из примеров.

Пример

Попробуем открыть несуществующий файл и воспользоваться базовым Exception

try:
f = open(‘missing.txt’)
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

ERR: No missing.txt file found

Ошибка поймана, видно наше сообщение а не Traceback

Проверим, что когда файл существует всё хорошо

try:
f = open(‘existing.txt’)
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

Пустота означает успех

Два исключения

Если ошибок больше одной нужны дополнительные исключения. Попробуем открыть существующий файл, и после этого
добавить ошибку.

try:
f = open(‘existing.txt’)
x = bad_value
except Exception:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

ERR: File not found

Файл открылся, но так как в следующей строке ошибка — в терминале появилось вводящее в заблуждение сообщение.
Проблема не в том, что «File not found» а в том, что bad_value нигде не определёно.

Избежать сбивающих с толку сообщений можно указав тип ожидаемой ошибки. В данном примере это FileNotFoundError

try:
# expected exception
f = open(‘existing.txt’)
# unexpected exception should result in Traceback
x = bad_value
except FileNotFoundError:
print(‘ERR: File not found’)

python try_except.py

Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/python/try_except2.py», line 5, in <module>
x = bad_value
NameError: name ‘bad_value’ is not defined

Вторая ошибка не поймана поэтому показан Traceback

Поймать обе ошибки можно добавив второй Exception

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘missing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError:
print(‘ERR: File not found’)
except Exception:
print(‘ERR: Something unexpected went wrong’)

python try_except.py

ERR: File not found

ERR: Something unexpected went wrong

Печать текста ошибки

Вместо своего текста можно выводить текст ошибки. Попробуем с существующим файлом — должна быть одна пойманная ошибка.

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘existing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)

python try_except.py

name ‘bad_value’ is not defined

Теперь попытаемся открыть несуществующий файл — должно быть две пойманные ошибки.

try:
# expected exception should be caught by FileNotFoundError
f = open(‘missing.txt’)
# unexpected exception should be caught by Exception
x = bad_value
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)

python try_except.py

name ‘bad_value’ is not defined

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’

else

try:
f = open(‘existing.txt’)
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)
else:
print(f.read())
f.close()

python try_except.py

www.heihei.ru

Если попробовать открыть несуществующий файл

missing.txt

то исключение обрабатывается, а код из блока else не выполняется.

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’

finally

Блок finally будет выполнен независимо от того, поймано исключение или нет

try:
f = open(‘existing.txt’)
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(e)
else:
print(f.read())
f.close()
finally:
print(«Finally!»)

www.heihei.ru

Finally!

А если попытаться открыть несуществующий

missing.txt

[Errno 2] No such file or directory: ‘missing.txt’
Finally!

Когда нужно применять finally:

import os

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
os.mkdir(dir_name)
os.chdir(original_path)

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
try:
os.mkdir(dir_name)
finally:
os.chdir(original_path)

Не лишнима будет добавить обработку и вывод исключения

import os
import sys

def make_at(path, dir_name):
original_path = os.getcwd()
os.chdir(path)
try:
os.mkdir(dir_name)

except OSError as e:
print(e, file=sys.stderr)
raise
finally:
os.chdir(original_path)

По умолчанию print() выводит в sys.stdout, но в случае ислючений логичнее выводить в sys.stderr

raise

Можно вызывать исключения вручную в любом месте кода с помощью
raise.

try:
f = open(‘outdated.txt’)
if f.name == ‘outdated.txt’:
raise Exception
except FileNotFoundError as e:
print(e)
except Exception as e:
print(‘File is outdated!’)
else:
print(f.read())
f.close()
finally:
print(«Finally!»)

python try_except.py

File is outdated!
Finally!

Пример 2

Рассмотрим функцию, которая принимает числа прописью и возвращает цифрами

DIGIT_MAP = {
‘zero’: ‘0’,
‘one’: ‘1’,
‘two’: ‘2’,
‘three’: ‘3’,
‘four’: ‘4’,
‘five’: ‘5’,
‘six’: ‘6’,
‘seven’: ‘7’,
‘eight’: ‘8’,
‘nine’: ‘9’,
}

def convert(s):
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
return x

python

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«one three three seven».split())
1337

Теперь передадим аргумент, который не предусмотрен в словаре

>>> convert(«something unseen«.split())
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/python/exc1.py», line 17, in convert
number &plu= DIGIT_MAP[token]
KeyError: ‘something’

KeyError — это тип Exception объекта. Полный список можно изучить в конце статьи.

Исключение прошло следующий путь:

REPL → convert() → DIGIT_MAP(«something») → KeyError

Обработать это исключение можно внеся изменения в функцию convert

convert(s):
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
print(«Conversion succeeded! x = «, x)
except KeyError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
return x

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«one nine six one».split())
Conversion succeeded! x = 1961
1961
>>> convert(«something unseen».split())
Conversion failed!
-1

Эта обработка не спасает если передать int вместо итерируемого объекта

>>> convert(2022)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/python/exc1.py», line 17, in convert
for token in s:
TypeError: ‘int’ object is not iterable

Нужно добавить обработку TypeError

…
except KeyError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
except TypeError:
print(«Conversion failed!»)
x = —1
return x

>>> from exc1 import convert
>>> convert(«2022».split())
Conversion failed!
-1

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
x = —1
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
x = int(number)
except (KeyError, TypeError):
pass
return x

>>> from exc4 import convert
>>> convert(«one nine six one».split())
1961
>>> convert(«bad nine six one».split())
-1
>>> convert(2022)
-1

Ошибки обрабатываются, но без принтов, процесс не очень информативен.

Грамотно показать текст сообщений об ошибках можно импортировав sys и изменив функцию

import sys

DIGIT_MAP = {
‘zero’: ‘0’,
‘one’: ‘1’,
‘two’: ‘2’,
‘three’: ‘3’,
‘four’: ‘4’,
‘five’: ‘5’,
‘six’: ‘6’,
‘seven’: ‘7’,
‘eight’: ‘8’,
‘nine’: ‘9’,
}

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
return(int(number))
except (KeyError, TypeError) as e:
print(f«Conversion error: {e!r}», file=sys.stderr)
return —1

>>> from exc1 import convert
>>> convert(2022)
Conversion error: TypeError(«‘int’ object is not iterable»)
-1
>>> convert(«one nine six one».split())
1961
>>> convert(«bad nine six one».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)

raise вместо кода ошибки

def string_log(s):
v = convert(s)
return log(v)

>>> from exc1 import string_log
>>> string_log(«one two eight».split())
4.852030263919617
>>> string_log(«bad one two».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/exc1.py», line 32, in string_log
return log(v)
ValueError: math domain error

convert() вернул -1 а string_log попробовал его обработать и не смог.

Можно заменить return -1 на raise. Это считается более правильным подходом в Python

def convert(s):
«»»Convert a string to an integer.»»»
try:
number = »
for token in s:
number += DIGIT_MAP[token]
return(int(number))
except (KeyError, TypeError) as e:
print(f«Conversion error: {e!r}», file=sys.stderr)
raise

>>> from exc7 import string_log
>>> string_log(«one zero».split())
2.302585092994046
>>> string_log(«bad one two».split())
Conversion error: KeyError(‘bad’)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
File «/home/andrei/exc7.py», line 31, in string_log
v = convert(s)
File «/home/andrei/exc7.py», line 23, in convert
number += DIGIT_MAP[token]
KeyError: ‘bad’

Пример 3

Рассмотрим алгоритм по поиску квадратного корня

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.
«»»

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095

При попытке вычислить корень от -1 получим ошибку

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 26, in <module>
main()
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 23, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/andrei/sqrt_ex.py», line 16, in sqrt
guess = (guess + x / guess) / 2.0
ZeroDivisionError: float division by zero

В строке

guess = (guess + x / guess) / 2.0

Происходит деление на ноль

Обработать можно следующим образом:

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))
except ZeroDivisionError:
print(«Cannot compute square root «
«of a negative number.»)

print(«Program execution continues «
«normally here.»)

Обратите внимание на то, что в try помещены все вызовы функции

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Cannot compute square root of a negative number.
Program execution continues normally here.

Если пытаться делить на ноль несколько раз — поднимется одно исключение и всё что находится в блоке
try после выполняться не будет

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
Cannot compute square root of a negative number.
Program execution continues normally here.

Каждую попытку вычислить корень из -1 придётся обрабатывать отдельно. Это кажется неудобным, но
в этом и заключается смысл — каждое место где вы ждёте ислючение нужно помещать в свой
try except блок.

Можно обработать исключение так:

try:
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
except ZeroDivisionError:
raise ValueError()
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))

python sqrt_ex.py

3.0
Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 17, in sqrt
guess = (guess + x / guess) / 2.0
ZeroDivisionError: float division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 30, in <module>
main()
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 25, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/andrei/sqrt_ex3.py», line 20, in sqrt
raise ValueError()
ValueError

Гораздо логичнее поднимать исключение сразу при получении аргумента

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.

Raises:
ValueError: If x is negative
«»»

if x < 0:
raise ValueError(
«Cannot compute square root of «
f«negative number {x}»)

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
print(sqrt(9))
print(sqrt(-1))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
Traceback (most recent call last):
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 35, in <module>
main()
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 30, in main
print(sqrt(-1))
File «/home/avorotyn/python/lessons/pluralsight/core_python_getting_started/chapter8/sqrt_ex4.py», line 17, in sqrt
raise ValueError(
ValueError: Cannot compute square root of negative number -1

Пока получилось не очень — виден Traceback

Убрать Traceback можно добавив обработку ValueError в вызов функций

import sys

def sqrt(x):
«»»Compute square roots using the method
of Heron of Alexandria.

Args:
x: The number for which the square root
is to be computed.

Returns:
The square root of x.

Raises:
ValueError: If x is negative
«»»

if x < 0:
raise ValueError(
«Cannot compute square root of «
f«negative number {x}»)

guess = x
i = 0
while guess * guess != x and i < 20:
guess = (guess + x / guess) / 2.0
i += 1
return guess

def main():
try:
print(sqrt(9))
print(sqrt(2))
print(sqrt(-1))
print(«This is never printed»)
except ValueError as e:
print(e, file=sys.stderr)

print(«Program execution continues normally here.»)

if __name__ == ‘__main__’:
main()

python sqrt_ex.py

3.0
1.414213562373095
Cannot compute square root of negative number -1
Program execution continues normally here.

Исключения, которые не нужно обрабатывать

IndentationError, SyntaxError, NameError нужно исправлять в коде а не пытаться обработать.

Важно помнить, что использовать обработку исключений для замалчивания ошибок программиста недопустимо.

Список исключений

Список встроенных в Python исключений

Существуют следующие типы объектов Exception

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
+— EncodingWarning
+— ResourceWarning

IndexError

Пример

>>> a = [0, 1, 2]
>>> a[3]

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

ValueError

ValueError поднимается когда объект правильного типа, но содержит неправильное значение

>>> int(«text»)

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘text’

KeyError

KeyError поднимается когда поиск по ключам не даёт результата

>>> sites = dict(urn=1, heihei=2, eth1=3)
>>> sites[«topbicycle»]

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
KeyError: ‘topbicycle’

TypeError

TypeError поднимается когда для успешного выполнения операции нужен объект
определённого типа, а предоставлен другой тип.

pi = 3.1415

text = «Pi is approximately « + pi

python str_ex.py

Traceback (most recent call last):
File «str_ex.py», line 3, in <module>
text = «Pi is approximately » + pi
TypeError: can only concatenate str (not «float») to str

Пример из статьи

str()

Python выводит трассировку (далее traceback), когда в вашем коде появляется ошибка. Вывод traceback может быть немного пугающим, если вы видите его впервые, или не понимаете, чего от вас хотят. Однако traceback Python содержит много информации, которая может помочь вам определить и исправить причину, из-за которой в вашем коде возникла ошибка.

Содержание статьи

• Traceback — Что это такое и почему оно появляется?
• Как правильно читать трассировку?
• Обзор трассировка Python
• Подробный обзор трассировки в Python
• Обзор основных Traceback исключений в Python
• AttributeError
• ImportError
• IndexError
• KeyError
• NameError
• SyntaxError
• TypeError
• ValueError
• Логирование ошибок из Traceback
• Вывод

Понимание того, какую информацию предоставляет traceback Python является основополагающим критерием того, как стать лучшим Python программистом.

К концу данной статьи вы сможете:

• Понимать, что несет за собой traceback
• Различать основные виды traceback
• Успешно вести журнал traceback, при этом исправить ошибку

Python Traceback — Как правильно читать трассировку?

Traceback (трассировка) — это отчет, который содержит вызовы выполненных функций в вашем коде в определенный момент.

Traceback называют по разному, иногда они упоминаются как трассировка стэка, обратная трассировка, и так далее. В Python используется определение “трассировка”.

Когда ваша программа выдает ошибку, Python выводит текущую трассировку, чтобы подсказать вам, что именно пошло не так. Ниже вы увидите пример, демонстрирующий данную ситуацию:

Здесь say_hello() вызывается с параметром man. Однако, в say_hello() это имя переменной не используется. Это связано с тем, что оно написано по другому: wrong_variable в вызове print().

Обратите внимание: в данной статье подразумевается, что вы уже имеете представление об ошибках Python. Если это вам не знакомо, или вы хотите освежить память, можете ознакомиться с нашей статьей: Обработка ошибок в Python

Когда вы запускаете эту программу, вы получите следующую трассировку:

Эта выдача из traceback содержит массу информации, которая вам понадобится для определения проблемы. Последняя строка трассировки говорит нам, какой тип ошибки возник, а также дополнительная релевантная информация об ошибке. Предыдущие строки из traceback указывают на код, из-за которого возникла ошибка.

В traceback выше, ошибкой является NameError, она означает, что есть отсылка к какому-то имени (переменной, функции, класса), которое не было определено. В данном случае, ссылаются на имя wrong_variable.

Последняя строка содержит достаточно информации для того, чтобы вы могли решить эту проблему. Поиск переменной wrong_variable, и заменит её атрибутом из функции на man. Однако, скорее всего в реальном случае вы будете иметь дело с более сложным кодом.

Python Traceback — Как правильно понять в чем ошибка?

Трассировка Python содержит массу полезной информации, когда вам нужно определить причину ошибки, возникшей в вашем коде. В данном разделе, мы рассмотрим различные виды traceback, чтобы понять ключевые отличия информации, содержащейся в traceback.

Существует несколько секций для каждой трассировки Python, которые являются крайне важными. Диаграмма ниже описывает несколько частей:

В Python лучше всего читать трассировку снизу вверх.

1. Синее поле: последняя строка из traceback — это строка уведомления об ошибке. Синий фрагмент содержит название возникшей ошибки.
2. Зеленое поле: после названия ошибки идет описание ошибки. Это описание обычно содержит полезную информацию для понимания причины возникновения ошибки.
3. Желтое поле: чуть выше в трассировке содержатся различные вызовы функций. Снизу вверх — от самых последних, до самых первых. Эти вызовы представлены двухстрочными вводами для каждого вызова. Первая строка каждого вызова содержит такую информацию, как название файла, номер строки и название модуля. Все они указывают на то, где может быть найден код.
4. Красное подчеркивание: вторая строка этих вызовов содержит непосредственный код, который был выполнен с ошибкой.

Есть ряд отличий между выдачей трассировок, когда вы запускает код в командной строке, и между запуском кода в REPL. Ниже вы можете видеть тот же код из предыдущего раздела, запущенного в REPL и итоговой выдачей трассировки:

Обратите внимание на то, что на месте названия файла вы увидите <stdin>. Это логично, так как вы выполнили код через стандартный ввод. Кроме этого, выполненные строки кода не отображаются в traceback.

Важно помнить: если вы привыкли видеть трассировки стэка в других языках программирования, то вы обратите внимание на явное различие с тем, как выглядит traceback в Python. Большая часть других языков программирования выводят ошибку в начале, и затем ведут сверху вниз, от недавних к последним вызовам.

Это уже обсуждалось, но все же: трассировки Python читаются снизу вверх. Это очень помогает, так как трассировка выводится в вашем терминале (или любым другим способом, которым вы читаете трассировку) и заканчивается в конце выдачи, что помогает последовательно структурировать прочтение из traceback и понять в чем ошибка.

Traceback в Python на примерах кода

Изучение отдельно взятой трассировки поможет вам лучше понять и увидеть, какая информация в ней вам дана и как её применить.

Код ниже используется в примерах для иллюстрации информации, данной в трассировке Python:

Мы запустили ниже предоставленный код в качестве примера и покажем какую информацию мы получили от трассировки.

Сохраняем данный код в файле greetings.py

Функция who_to_greet() принимает значение person и либо возвращает данное значение если оно не пустое, либо запрашивает  значение от пользовательского ввода через input().

Далее, greet() берет имя для приветствия из someone, необязательное значение из greeting и вызывает print(). Также с переданным значением из someone вызывается who_to_greet().

Наконец, greet_many() выполнит итерацию по списку людей и вызовет greet(). Если при вызове greet() возникает ошибка, то выводится резервное приветствие print('hi, ' + person).

Этот код написан правильно, так что никаких ошибок быть не может при наличии правильного ввода.

Если вы добавите вызов функции greet() в конце нашего кода (которого сохранили в файл greetings.py) и дадите аргумент который он не ожидает (например, greet('Chad', greting='Хай')), то вы получите следующую трассировку:

Еще раз, в случае с трассировкой Python, лучше анализировать снизу вверх. Начиная с последней строки трассировки, вы увидите, что ошибкой является TypeError. Сообщения, которые следуют за типом ошибки, дают вам полезную информацию. Трассировка сообщает, что greet() вызван с аргументом, который не ожидался. Неизвестное название аргумента предоставляется в том числе, в нашем случае это greting.

Поднимаясь выше, вы можете видеть строку, которая привела к исключению. В данном случае, это вызов greet(), который мы добавили в конце greetings.py.

Следующая строка дает нам путь к файлу, в котором лежит код, номер строки этого файла, где вы можете найти код, и то, какой в нем модуль. В нашем случае, так как наш код не содержит никаких модулей Python, мы увидим только надпись , означающую, что этот файл является выполняемым.

С другим файлом и другим вводом, вы можете увидеть, что трассировка явно указывает вам на правильное направление, чтобы найти проблему. Следуя этой информации, мы удаляем злополучный вызов greet() в конце greetings.py, и добавляем следующий файл под названием example.py в папку:

Здесь вы настраиваете еще один файл Python, который импортирует ваш предыдущий модуль greetings.py, и используете его greet(). Вот что произойдете, если вы запустите example.py:

В данном случае снова возникает ошибка TypeError, но на этот раз уведомление об ошибки не очень помогает. Оно говорит о том, что где-то в коде ожидается работа со строкой, но было дано целое число.

Идя выше, вы увидите строку кода, которая выполняется. Затем файл и номер строки кода. На этот раз мы получаем имя функции, которая была выполнена — greet().

Поднимаясь к следующей выполняемой строке кода, мы видим наш проблемный вызов greet(), передающий целое число.

Иногда, после появления ошибки, другой кусок кода берет эту ошибку и также её выдает. В таких случаях, Python выдает все трассировки ошибки в том порядке, в котором они были получены, и все по тому же принципу, заканчивая на самой последней трассировке.

Так как это может сбивать с толку, рассмотрим пример. Добавим вызов greet_many() в конце greetings.py:

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

Обратите внимание на выделенную строку, начинающуюся с “During handling in the output above”. Между всеми трассировками, вы ее увидите.

Это достаточно ясное уведомление: Пока ваш код пытался обработать предыдущую ошибку, возникла новая.

Обратите внимание: функция отображения предыдущих трассировок была добавлена в Python 3. В Python 2 вы можете получать только трассировку последней ошибки.

Вы могли видеть предыдущую ошибку, когда вызывали greet() с целым числом. Так как мы добавили 1 в список людей для приветствия, мы можем ожидать тот же результат. Однако, функция greet_many() оборачивает вызов greet() и пытается в блоке try и except. На случай, если greet() приведет к ошибке, greet_many() захочет вывести приветствие по-умолчанию.

Соответствующая часть greetings.py повторяется здесь:

Когда greet() приводит к TypeError из-за неправильного ввода числа, greet_many() обрабатывает эту ошибку и пытается вывести простое приветствие. Здесь код приводит к другой, аналогичной ошибке. Он все еще пытается добавить строку и целое число.

Просмотр всей трассировки может помочь вам увидеть, что стало причиной ошибки. Иногда, когда вы получаете последнюю ошибку с последующей трассировкой, вы можете не увидеть, что пошло не так. В этих случаях, изучение предыдущих ошибок даст лучшее представление о корне проблемы.

Обзор основных Traceback исключений в Python 3

Понимание того, как читаются трассировки Python, когда ваша программа выдает ошибку, может быть очень полезным навыком, однако умение различать отдельные трассировки может заметно ускорить вашу работу.

Рассмотрим основные ошибки, с которыми вы можете сталкиваться, причины их появления и что они значат, а также информацию, которую вы можете найти в их трассировках.

Ошибка AttributeError object has no attribute [Решено]

AttributeError возникает тогда, когда вы пытаетесь получить доступ к атрибуту объекта, который не содержит определенного атрибута. Документация Python определяет, когда эта ошибка возникнет:

Возникает при вызове несуществующего атрибута или присвоение значения несуществующему атрибуту.

Пример ошибки AttributeError:

Строка уведомления об ошибке для AttributeError говорит вам, что определенный тип объекта, в данном случае int, не имеет доступа к атрибуту, в нашем случае an_attribute. Увидев AttributeError в строке уведомления об ошибке, вы можете быстро определить, к какому атрибуту вы пытались получить доступ, и куда перейти, чтобы это исправить.

Большую часть времени, получение этой ошибки определяет, что вы возможно работаете с объектом, тип которого не является ожидаемым:

В примере выше, вы можете ожидать, что a_list будет типом списка, который содержит метод .append(). Когда вы получаете ошибку AttributeError, и видите, что она возникла при попытке вызова .append(), это говорит о том, что вы, возможно, не работаете с типом объекта, который ожидаете.

Часто это происходит тогда, когда вы ожидаете, что объект вернется из вызова функции или метода и будет принадлежать к определенному типу, но вы получаете тип объекта None. В данном случае, строка уведомления об ошибке будет выглядеть так:

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘append’

Python Ошибка ImportError: No module named [Решено]

ImportError возникает, когда что-то идет не так с оператором import. Вы получите эту ошибку, или ее подкласс ModuleNotFoundError, если модуль, который вы хотите импортировать, не может быть найден, или если вы пытаетесь импортировать что-то, чего не существует во взятом модуле. Документация Python определяет, когда возникает эта ошибка:

Ошибка появляется, когда в операторе импорта возникают проблемы при попытке загрузить модуль. Также вызывается, при конструкции импорта from list в from ... import имеет имя, которое невозможно найти.

Вот пример появления ImportError и ModuleNotFoundError:

В примере выше, вы можете видеть, что попытка импорта модуля asdf, который не существует, приводит к ModuleNotFoundError. При попытке импорта того, что не существует (в нашем случае — asdf) из модуля, который существует (в нашем случае — collections), приводит к ImportError. Строки сообщения об ошибке трассировок указывают на то, какая вещь не может быть импортирована, в обоих случаях это asdf.

Ошибка IndexError: list index out of range [Решено]

IndexError возникает тогда, когда вы пытаетесь вернуть индекс из последовательности, такой как список или кортеж, и при этом индекс не может быть найден в последовательности. Документация Python определяет, где эта ошибка появляется:

Возникает, когда индекс последовательности находится вне диапазона.

Вот пример, который приводит к IndexError:

Строка сообщения об ошибке для IndexError не дает вам полную информацию. Вы можете видеть, что у вас есть отсылка к последовательности, которая не доступна и то, какой тип последовательности рассматривается, в данном случае это список.

Иными словами, в списке a_list нет значения с ключом 3. Есть только значение с ключами 0 и 1, это a и b соответственно.

Эта информация, в сочетании с остальной трассировкой, обычно является исчерпывающей для помощи программисту в быстром решении проблемы.

Возникает ошибка KeyError в Python 3 [Решено]

Как и в случае с IndexError, KeyError возникает, когда вы пытаетесь получить доступ к ключу, который отсутствует в отображении, как правило, это dict. Вы можете рассматривать его как IndexError, но для словарей. Из документации:

Возникает, когда ключ словаря не найден в наборе существующих ключей.

Вот пример появления ошибки KeyError:

Строка уведомления об ошибки KeyError говорит о ключе, который не может быть найден. Этого не то чтобы достаточно, но, если взять остальную часть трассировки, то у вас будет достаточно информации для решения проблемы.

Ошибка NameError: name is not defined в Python [Решено]

NameError возникает, когда вы ссылаетесь на название переменной, модуля, класса, функции, и прочего, которое не определено в вашем коде.

Документация Python дает понять, когда возникает эта ошибка NameError:

Возникает, когда локальное или глобальное название не было найдено.

В коде ниже, greet() берет параметр person. Но в самой функции, этот параметр был назван с ошибкой, persn:

Строка уведомления об ошибке трассировки NameError указывает вам на название, которое мы ищем. В примере выше, это названная с ошибкой переменная или параметр функции, которые были ей переданы.

NameError также возникнет, если берется параметр, который мы назвали неправильно:

Здесь все выглядит так, будто вы сделали все правильно. Последняя строка, которая была выполнена, и на которую ссылается трассировка выглядит хорошо.

Если вы окажетесь в такой ситуации, то стоит пройтись по коду и найти, где переменная person была использована и определена. Так вы быстро увидите, что название параметра введено с ошибкой.

Ошибка SyntaxError: invalid syntax в Python [Решено]

Возникает, когда синтаксический анализатор обнаруживает синтаксическую ошибку.

Ниже, проблема заключается в отсутствии двоеточия, которое должно находиться в конце строки определения функции. В REPL Python, эта ошибка синтаксиса возникает сразу после нажатия Enter:

Строка уведомления об ошибке SyntaxError говорит вам только, что есть проблема с синтаксисом вашего кода. Просмотр строк выше укажет вам на строку с проблемой. Каретка ^ обычно указывает на проблемное место. В нашем случае, это отсутствие двоеточия в операторе def нашей функции.

Стоит отметить, что в случае с трассировками SyntaxError, привычная первая строка Tracebak (самый последний вызов) отсутствует. Это происходит из-за того, что SyntaxError возникает, когда Python пытается парсить ваш код, но строки фактически не выполняются.

Ошибка TypeError в Python 3 [Решено]

TypeError возникает, когда ваш код пытается сделать что-либо с объектом, который не может этого выполнить, например, попытка добавить строку в целое число, или вызвать len() для объекта, в котором не определена длина.

Ошибка возникает, когда операция или функция применяется к объекту неподходящего типа.

Рассмотрим несколько примеров того, когда возникает TypeError:

Указанные выше примеры возникновения TypeError приводят к строке уведомления об ошибке с разными сообщениями. Каждое из них весьма точно информирует вас о том, что пошло не так.

В первых двух примерах мы пытаемся внести строки и целые числа вместе. Однако, они немного отличаются:

• В первом примере мы пытаемся добавить str к int.
• Во втором примере мы пытаемся добавить int к str.

Уведомления об ошибке указывают на эти различия.

Последний пример пытается вызвать len() для int. Сообщение об ошибке говорит нам, что мы не можем сделать это с int.

Возникла ошибка ValueError в Python 3 [Решено]

ValueError возникает тогда, когда значение объекта не является корректным. Мы можем рассматривать это как IndexError, которая возникает из-за того, что значение индекса находится вне рамок последовательности, только ValueError является более обобщенным случаем.

Возникает, когда операция или функция получает аргумент, который имеет правильный тип, но неправильное значение, и ситуация не описывается более детальной ошибкой, такой как IndexError.

Вот два примера возникновения ошибки ValueError:

Строка уведомления об ошибке ValueError в данных примерах говорит нам в точности, в чем заключается проблема со значениями:

1. В первом примере, мы пытаемся распаковать слишком много значений. Строка уведомления об ошибке даже говорит нам, где именно ожидается распаковка трех значений, но получаются только два.
2. Во втором примере, проблема в том, что мы получаем слишком много значений, при этом получаем недостаточно значений для распаковки.

Логирование ошибок из Traceback в Python 3

Получение ошибки, и ее итоговой трассировки указывает на то, что вам нужно предпринять для решения проблемы. Обычно, отладка кода — это первый шаг, но иногда проблема заключается в неожиданном, или некорректном вводе. Хотя важно предусматривать такие ситуации, иногда есть смысл скрывать или игнорировать ошибку путем логирования traceback.

Рассмотрим жизненный пример кода, в котором нужно заглушить трассировки Python. В этом примере используется библиотека requests.

Файл urlcaller.py:

Этот код работает исправно. Когда вы запускаете этот скрипт, задавая ему URL в качестве аргумента командной строки, он откроет данный URL, и затем выведет HTTP статус кода и содержимое страницы (content) из response. Это работает даже в случае, если ответом является статус ошибки HTTP:

Однако, иногда данный URL не существует (ошибка 404 — страница не найдена), или сервер не работает. В таких случаях, этот скрипт приводит к ошибке ConnectionError и выводит трассировку:

Трассировка Python в данном случае может быть очень длинной, и включать в себя множество других ошибок, которые в итоге приводят к ошибке ConnectionError. Если вы перейдете к трассировке последних ошибок, вы заметите, что все проблемы в коде начались на пятой строке файла urlcaller.py.

Если вы обернёте неправильную строку в блоке try и except, вы сможете найти нужную ошибку, которая позволит вашему скрипту работать с большим числом вводов:

Файл urlcaller.py:

Код выше использует предложение else с блоком except.

Теперь, когда вы запускаете скрипт на URL, который приводит к ошибке ConnectionError, вы получите -1 в статусе кода и содержимое ошибки подключения:

Это работает отлично. Однако, в более реалистичных системах, вам не захочется просто игнорировать ошибку и итоговую трассировку, вам скорее понадобиться внести в журнал. Ведение журнала трассировок позволит вам лучше понять, что идет не так в ваших программах.

Обратите внимание: Для более лучшего представления о системе логирования в Python вы можете ознакомиться с данным руководством тут: Логирование в Python

Вы можете вести журнал трассировки в скрипте, импортировав пакет logging, получить logger, вызвать .exception() для этого логгера в куске except блока try и except. Конечный скрипт будет выглядеть примерно так:

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

По умолчанию, Python будет выводить ошибки в стандартный stderr. Выглядит так, будто мы совсем не подавили вывод трассировки. Однако, если вы выполните еще один вызов при перенаправлении stderr, вы увидите, что система ведения журналов работает, и мы можем изучать логи программы без необходимости личного присутствия во время появления ошибок:

Подведем итоги данного обучающего материала

Трассировка Python содержит замечательную информацию, которая может помочь вам понять, что идет не так с вашим кодом Python. Эти трассировки могут выглядеть немного запутанно, но как только вы поймете что к чему, и увидите, что они в себе несут, они могут быть предельно полезными. Изучив несколько трассировок, строку за строкой, вы получите лучшее представление о предоставляемой информации.

Понимание содержимого трассировки Python, когда вы запускаете ваш код может быть ключом к улучшению вашего кода. Это способ, которым Python пытается вам помочь.

Теперь, когда вы знаете как читать трассировку Python, вы можете выиграть от изучения ряда инструментов и техник для диагностики проблемы, о которой вам сообщает трассировка. Модуль traceback может быть полезным, если вам нужно узнать больше из выдачи трассировки.

• Текст является переводом статьи: Understanding the Python Traceback
• Изображение из шапки статьи принадлежит сайту © Real Python

Печать или вывод в файл информации об исключениях и записей трассировки стека.

Содержание:

• traceback.print_tb() -печать трассировки стека,
• traceback.print_exception() — печать исключения и трассировку стека,
• traceback.print_exc() — сокращение для вызова traceback.print_exception(),
• traceback.print_last() — еще одно сокращение для вызова print_exception(),
• traceback.print_stack() — печатает записи трассировки, начиная с точки вызова,
• traceback.format_exc() — похожа на traceback.print_exc(limit) но возвращает строку вместо печати,
• Примеры использования вывода на печать исключений и трассировки стека.

traceback.print_tb(tb, limit=None, file=None):

Функция traceback.print_tb() если аргумент limit положительный, то печатает записи трассировки стека из объекта трассировки tb, ограничивая количество записей значением limit (начиная с кадра вызывающего абонента). В противном случае выводит последние записи abs(limit).

• Если аргумент limit опущен или отсутствует, то печатаются все записи.
• Если аргумент файла file опущен или отсутствует, то вывод идет в sys.stderr.
• Если аргумент файла file задан, то для получения вывода он должен быть открытым файлом или файлоподобным объектом.

traceback.print_exception(etype, value, tb, limit=None, file=None, chain=True):

Функция traceback.print_exception() выводит информацию об исключении и записи трассировки стека из объекта трассировки tb в файл.

Поведение traceback.print_exception() отличается от traceback.print_tb() следующим образом:

• Если tb не равно None, то выводится заголовок Traceback (most recent call last):,
• Функция печатает etype исключения и значение после трассировки стека,
• Если type(value) — это SyntaxError, а значение имеет соответствующий формат, то функция печатает строку, в которой произошла синтаксическая ошибка с символом вставки, указывающим приблизительное положение ошибки.

Необязательный аргумент limit имеет то же значение, что и в функции traceback.print_tb().

Если аргумент chain=True (по умолчанию), то связанные исключения (атрибуты исключения __cause__ или __context__) также будут выведены, как это делает сам интерпретатор при печати необработанного исключения.

traceback.print_exc(limit=None, file=None, chain=True):

Функция traceback.print_exc() представляет собой сокращенное название для вызова traceback.print_exception() и вызывается с параметрами:

traceback.print_exception(*sys.exc_info(), limit, file, chain)

traceback.print_last(limit=None, file=None, chain=True):

Функция traceback.print_last() представляет собой сокращенный для вызова traceback.print_exception() и вызывается с параметрами:

traceback.print_exception(sys.last_type, sys.last_value, sys.last_traceback, limit, file, chain)

Как правило, функция будет работать только после того, как исключение достигнет интерактивной подсказки (подробнее смотрите описание sys.last_type).

traceback.print_stack(f=None, limit=None, file=None):

Функция traceback.print_stack() если limit является положительным, то печатает записи трассировки стека, начиная с точки вызова, ограничивая количество значением limit. В противном случае выводит на печать последние записи abs(limit).

• Если аргумент limit опущен или отсутствует, то печатаются все записи.
• Необязательный аргумент f можно использовать для указания альтернативного кадра стека для запуска.
• Необязательный аргумент file имеет то же значение, что и для функции traceback.print_tb().

traceback.format_exc(limit=None, chain=True):

Функция traceback.format_exc() похожа на traceback.print_exc(limit) но возвращает строку вместо печати или сохранения в файл.

Примеры использования вывода на печать исключений и трассировки стека:

Пример наглядно демонстрирует различные способы печати исключения и обратной трассировки:

# test.py
import sys, traceback

def lumberjack():
    bright_side_of_death()

def bright_side_of_death():
    return tuple()[0]

try:
    lumberjack()
except IndexError:
    exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
    print("*** print_tb:")
    traceback.print_tb(exc_traceback, limit=1, file=sys.stdout)
    print("*** print_exception:")
    # exc_type below is ignored on 3.5 and later
    traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback,
                              limit=2, file=sys.stdout)
    print("*** print_exc:")
    traceback.print_exc(limit=2, file=sys.stdout)
    print("*** format_exc, first and last line:")
    formatted_lines = traceback.format_exc().splitlines()
    print(formatted_lines[0])
    print(formatted_lines[-1])

Результаты вывода:

$ python3 test.py
*** print_tb:
  File "<test...>", line 10, in <module>
    lumberjack()
*** print_exception:
Traceback (most recent call last):
  File "<test...>", line 10, in <module>
    lumberjack()
  File "<test...>", line 4, in lumberjack
    bright_side_of_death()
IndexError: tuple index out of range
*** print_exc:
Traceback (most recent call last):
  File "<test...>", line 10, in <module>
    lumberjack()
  File "<test...>", line 4, in lumberjack
    bright_side_of_death()
IndexError: tuple index out of range
*** format_exc, first and last line:
Traceback (most recent call last):
IndexError: tuple index out of range
``

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