Math range error python что это

Это ошибка переполнения из-за математических операций

Ситуация: для научной диссертации по логарифмам мы пишем модуль, который будет возводить в разные степени число Эйлера — число e, которое примерно равно 2,71828. Для этого мы подключаем модуль math, где есть нужная нам команда — math.exp(), которая возводит это число в указанную степень.

Нам нужно выяснить различные значения числа в степени от 1 до 1000, чтобы потом построить график, поэтому пишем такой простой модуль:

# импортируем математический модуль
import math

# список с результатами
results = []
# перебираем числа от 1 до 1000
for i in range(1000):
    # добавляем результат в список
    results.append(math.exp(i))
    # и выводим его на экран
    print(results[i-1])

Но при запуске кода компьютер выдаёт ошибку: 

❌ OverflowError: math range error

Что это значит: компьютер во время расчётов вылез за допустимые границы переменной — ему нужно записать в неё большее значение, чем то, на которое она рассчитана.

Когда встречается: во время математических расчётов, которые приводят к переполнению выделенной для переменной памяти. При этом общий размер оперативной памяти вообще не важен — имеет значение только то, сколько байт компьютер выделил для хранения нашего конкретного значения. Если у вас, например, 32 Гб оперативной памяти, это не поможет решить проблему.

Что делать с ошибкой OverflowError: math range error

Так как это ошибка переполнения, то самая частая причина этой ошибки — попросить компьютер посчитать что-то слишком большое. 

Чтобы исправить ошибку OverflowError: math range error, есть два пути — использовать разные трюки или специальные библиотеки для вычисления больших чисел или уменьшить сами вычисления. Про первый путь поговорим в отдельной статье, а пока сделаем проще: уменьшим диапазон с 1000 до 100 чисел — этого тоже хватит для построения графика:

# импортируем математический модуль
import math

# список с результатами
results = []
# перебираем числа от 1 до 100
for i in range(100):
    # добавляем результат в список
    results.append(math.exp(i))
    # и выводим его на экран
    print(results[i-1])

A programmer in Python encounters many errors, one of which is ‘overflowerror: math range error.’ This error happens because any variable which acts as an operand and holds data in any form has a maximum limit to store the data. Thus, when the program written by the programmer tries to exceed those limits in any arithmetic or mathematical or any other operation, we get ‘overflowerror: math range error’. Nevertheless, there are ways you can deal with this error, and we will discuss those ways in this article.

Let us see an example of ‘overflowerror: math range error’ to understand how this error occurs. We will take an example in which we write a simple code for carrying out the calculation of exponential value.

import math
x = int(input("Enter value of x: "))
y = math.exp(x)
print(y)

Output:

Enter value of x: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "C:testcode.py", line 3, in <module>
    y = math.exp(x)
OverflowError: math range error

As you can see from the above example, we have declared a variable ‘x’ and assigned a value to it by taking user input. Further, we use this variable as the exponential power. Although the value computed in this case is way more than a variable can hold, the data type limit is 709, and we have exceeded the limit by taking 2000. Therefore this code throws an ‘overflowerror: math range error’. So now we have seen how this error occurs. Further, let’s see how you can solve this kind of error.

Using Try/Except To Solve Overflowerror: Math Range Error

‘Overflowerror: math range error’ is an exception type of error and we can use try/except to handle this exception. Exception type of errors arises after passing our code syntax, or basically, we can say exception errors occur during runtime. ‘Try’ and ‘except’ allows us to handle exceptions in our code. ‘Try’ and ‘except’ is somehow similar to ‘if’ and ‘else’ in some way, but it instead checks if an exception arises in the code and executes the code accordingly. Further if no exception arises, the ‘try’ clause is executed, and if exceptions arise ‘except’ clause is executed.

So eventually, we can use ‘try’ and ‘except’ to solve this error, to understand how to let us know with the help of an example.

import math
x = int(input("Enter value of x: "))
try:
	y = math.exp(x)
except OverflowError:
	y = float('inf')
    print("x value should not exceed 709")
print(y)

Output:

Enter value of x: 2000
x value should not exceed 709
inf

In the above example, we have written the same code which carries out exponential calculations. Although in this code, there is no error thrown because of the ‘try’ and ‘except’ clauses. The ‘try’ clause checks if the code raises any exception after we enter the value of ‘x’ as 2000. The data type limit is 709. Therefore, an exception will arise, and the ‘except’ clause will execute.

Using Numpy Library

The numpy library in Python is vastly used when dealing with mathematical data and programs. Numpy library does not raise an exception when a program tries to operate at a capacity exceeding the data-type limit. Therefore we can use numpy to execute our code without throwing an error.

import numpy as np
x = int(input("Enter value of x: "))
y = np.exp(x)
print(y) 

Output:

Enter value of x: 2000
inf

From the code output, you can see that numpy gives ‘inf’ as output without raising an exception. It only raises a warning during runtime but executes code without error.

Using If/else For Solving Overflowerror: Math Range Error

You can also use ‘if’ and ‘else’ statements to check if your code will raise an exception beforehand the exception raises. When we use the if/else statement to solve this error, we are not letting the exception be raised by setting up a loop that checks if the value exceeds the data-type limit and only executes the mathematical operator if it is not. Let us make it more clear to understand using an example.

import math
x = int(input("Enter value of x: "))
if (x < 709)
    y = math.exp(x)
    print(y)
else
    print("x value should not exceed 709")

Output:

Enter value of x: 2000
x value should not exceed 709

From the example code, you can see when we enter the value of ‘x’ in input, the ‘if’ statement checks if it is less than 709. Thus it only executes the if statement and calculates the exponential value if the value of ‘x’ is less than 709. However, it prints “x value should not exceed 709” if the value is greater than 709. Therefore you can see that we only execute the mathematical operation after checking the criteria that signify if the program will raise an exception or not.

Solving Overflowerror In ‘Math.pow()’ Function

This error can also occur when we are using the ‘math.pow()’ function. ‘pow()’ function allows you to carry out exponential calculations, it takes two variables as arguments where one is the base variable, and the other is exponential variable. Therefore this function can throw ‘overflowerror: math range error’ if the exponential variable is much greater and the calculation results in exceeding the data-type limit.

import math
x = int(input("Enter the base variable: "))
y = int(input("Enter the exponential variable: "))
calculation = math.pow(x, y)
print(calculation)

Output:

Enter the base variable: 3
Enter the exponential variable: 1000
  File "C:testcodetwo.py", line 3, in <module>
    calculation = math.pow(x, y)
OverflowError: math range error

As you can see from the example code above, if the exponential variable is much more significant and the calculation exceeds the data-type limit, it raises an exception. You can solve this error by using any of the methods discussed earlier in this article, for example:

import math
x = int(input("Enter the base variable: "))
y = int(input("Enter the exponential variable: "))
try:
	calculation = math.pow(x, y)
except OverflowError:
	calculation = float('inf')
    print("base variable value should not exceed 709")
print(calculation)

How To Avoid Overflow Errors?

So far in the article, we have seen how you can handle the ‘overflow error,’ but it is far better to avoid errors in your program if possible to ensure smooth and desired execution. To prevent overflow errors, you need to keep these points in your mind:

• Be aware of the mathematical and arithmetic operator’s input data-type limits.
• Have a general idea about the calculations and their sizes to be performed in the code so you can avoid raising an error.
• Use operators who are suitable and capable of handling your calculations efficiently.

FAQs

Conclusion

Finally, we have seen various ways to solve ‘overflowerror: math range error’ in Python. You can use any of the methods which you desire or that your code permits you to use. However, it is best to avoid errors when writing a code because error-free code always provides the best results.

To know more about other ‘OverflowError: Python int too large to convert to C long’ type of error and how to solve it, check this post.

Что означает ошибка OverflowError: math range error

Это ошибка переполнения из-за математических операций

Ситуация: для научной диссертации по логарифмам мы пишем модуль, который будет возводить в разные степени число Эйлера — число e, которое примерно равно 2,71828. Для этого мы подключаем модуль math, где есть нужная нам команда — math.exp(), которая возводит это число в указанную степень.

Нам нужно выяснить различные значения числа в степени от 1 до 1000, чтобы потом построить график, поэтому пишем такой простой модуль:

Но при запуске кода компьютер выдаёт ошибку:

❌ OverflowError: math range error

Что это значит: компьютер во время расчётов вылез за допустимые границы переменной — ему нужно записать в неё большее значение, чем то, на которое она рассчитана.

Когда встречается: во время математических расчётов, которые приводят к переполнению выделенной для переменной памяти. При этом общий размер оперативной памяти вообще не важен — имеет значение только то, сколько байт компьютер выделил для хранения нашего конкретного значения. Если у вас, например, 32 Гб оперативной памяти, это не поможет решить проблему.

Что делать с ошибкой OverflowError: math range error

Так как это ошибка переполнения, то самая частая причина этой ошибки — попросить компьютер посчитать что-то слишком большое.

Чтобы исправить ошибку OverflowError: math range error, есть два пути — использовать разные трюки или специальные библиотеки для вычисления больших чисел или уменьшить сами вычисления. Про первый путь поговорим в отдельной статье, а пока сделаем проще: уменьшим диапазон с 1000 до 100 чисел — этого тоже хватит для построения графика:

На этот раз переполнения не произошло и мы получили нужные данные

Источник

OverflowError: math range error in Python

In mathematical calculation, if the value reaches the allowed data type limit in the python, the exception “OverflowError: math range error” is thrown away. We’ll see the specifics of this “OverflowError” error in this article.

In python, the maximum limit is set for each data type. The value should be within the data type limit when performing any mathematical operations. If the value is greater then the data type would not be able to handle the value. In this case, python creates an error stating that the value exceeds the permissible limit.

The developer should be taking the proper action on the interest in this situation. We’ll see how to handle that situation in this post. We discus all possible solutions to this error.

Root Cause

Python makes use of the operands when running the mathematical operations. The operands are the variable of any one of the python data types. The variable can store the declared data types to their maximum limit.

If the program tries to store the value more than the maximum limit permitted for the data type, then python may trigger an error stating that the allowed limit is overflowing.

How to reproduce this issue

This problem can be replicated in the python math operation called exp. This task is to find the exponential power solution for the value. The data type limit allowed is 709.78271. If the program simulates to generate a value greater than the permissible limit, the python program will show the error.

pythonexample.py

Output

Solution 1

As discussed earlier, the value should not exceed permissible data type maximum limit. Find the exponential value with less will solve the problem. A if condition is applied to verify the input value before the exponential operation is completed. If the input value is higher, the caller will be shown the correct error message.

The code below illustrates how the exponential function can be used without throwing an error into the program.

pythonexample.py

Output

Solution 2

If the input value is not reliable, the other way this error can be treated is by using the form of try-except. Add the corresponding code to the try block. If the error happens then catch the error and take the alternative decision to proceed.

This way, this overflow exception will be handled in the code. The code below shows how to handle the overflow error in the python program using try and except.

Источник

How to Solve OverflowError: math range error in Python

The OverflowError: math range error is a built-in Python exception raised when a math range exceeds its limit. There is a limit for storing values for every data type in Python. We can store numbers up to that limit. If the number exceeds the maximum limit, then the OverflowError is raised.

How to Solve OverflowError: math range error in Python

To solve OverflowError: math range error in Python, fit the data within the maximum limit. We must use different data types to store the value if this data cannot be fitted . When the data limit is exceeded, then it is called the overflow.

Output

The output is printed as 2.718281828459045. This program is used for calculating the exponential value.

Output

It raises an error called the OverFlowError because the exponential value would have exceeded the data type limit.

To solve OverflowError programmatically, use the if-else statement in Python. We can create an if condition for checking if the value is lesser than 100. If the value is less than 100, it will produce an exponential value. And in the else block, we can keep a print statement like the value is too large for calculating the exponentials.

Output

Using the if-else statement, we can prevent the code from raising an OverflowError. 100 is not the end limit. It can calculate around 700, but running takes a lot of memory.

One more way to solve this problem is by using try and except block. Then, we can calculate the exponent value inside the try block. Then, the exponent value is displayed if the value is less than the data limit.

If the value exceeds the limit, then except block is executed. OverflowError class name can be used to catch OverflowError.

Output

In this program, if we give a value less than 700 or 500, this program works well and generates the output. However, if the value is equal to or greater than 1000, the error message will be displayed as output. We used the try and except block to solve this OverflowError.

Conclusion

The OverflowError is raised when the value is greater than the maximum data limit. The OverflowError can be handled by using the try-except block. If and else statement can be used in some cases to prevent this error.

That’s it for this tutorial.

Krunal Lathiya is a Software Engineer with over eight years of experience. He has developed a strong foundation in computer science principles and a passion for problem-solving. In addition, Krunal has excellent knowledge of Data Science and Machine Learning, and he is an expert in R Language. Krunal has experience with various programming languages and technologies, including PHP, Python, and JavaScript. He is comfortable working in front-end and back-end development.

Источник

Значения исключений и ошибок в Python

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

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

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

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

Ошибки могут быть разных видов:

• Синтаксические
• Недостаточно памяти
• Ошибки рекурсии
• Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

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

Рассмотрим на примере.

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.

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.

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)

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

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

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 .

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.

Переполнение (OverflowError)

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

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.

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 .

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

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

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 .

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).

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 .

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Источник

In mathematical calculation, if the value reaches the allowed data type limit in the python, the exception “OverflowError: math range error” is thrown away. We’ll see the specifics of this “OverflowError” error in this article.

In python, the maximum limit is set for each data type. The value should be within the data type limit when performing any mathematical operations. If the value is greater then the data type would not be able to handle the value. In this case, python creates an error stating that the value exceeds the permissible limit.

The developer should be taking the proper action on the interest in this situation. We’ll see how to handle that situation in this post. We discus all possible solutions to this error.

Traceback (most recent call last):
  File "D:pythonexample.py", line 2, in <module>
    answer=math.exp(1000)
OverflowError: math range error
>>>

Root Cause

Python makes use of the operands when running the mathematical operations. The operands are the variable of any one of the python data types. The variable can store the declared data types to their maximum limit.

If the program tries to store the value more than the maximum limit permitted for the data type, then python may trigger an error stating that the allowed limit is overflowing.

How to reproduce this issue

This problem can be replicated in the python math operation called exp. This task is to find the exponential power solution for the value. The data type limit allowed is 709.78271. If the program simulates to generate a value greater than the permissible limit, the python program will show the error.

pythonexample.py

import math
answer=math.exp(1000)
print(answer)

Output

Traceback (most recent call last):
  File "D:pythonexample.py", line 2, in <module>
    answer=math.exp(1000)
OverflowError: math range error
>>>

Solution 1

As discussed earlier, the value should not exceed permissible data type maximum limit. Find the exponential value with less will solve the problem. A if condition is applied to verify the input value before the exponential operation is completed. If the input value is higher, the caller will be shown the correct error message.

The code below illustrates how the exponential function can be used without throwing an error into the program.

pythonexample.py

import math
val = 1000
if val<50:
	answer=math.exp(val)
	print(answer)
else:	
	print("Input value is greater than allowed limit")

Output

Input value is greater than allowed limit
>>>

Solution 2

If the input value is not reliable, the other way this error can be treated is by using the form of try-except. Add the corresponding code to the try block. If the error happens then catch the error and take the alternative decision to proceed.

This way, this overflow exception will be handled in the code. The code below shows how to handle the overflow error in the python program using try and except.

pythonexample.py

import math
try:
	answer=math.exp(1000)
except OverflowError:
	answer = float('inf')
print(answer)

Output

inf
>>>