Python exception error types

Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Raising and Handling Python Exceptions

A Python program terminates as soon as it encounters an error. In Python, an error can be a syntax error or an exception. In this article, you will see what an exception is and how it differs from a syntax error. After that, you will learn about raising exceptions and making assertions. Then, you’ll finish with a demonstration of the try and except block.

>>> print( 0 / 0 ))
  File "<stdin>", line 1
    print( 0 / 0 ))
                  ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> print( 0 / 0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

x = 10
if x > 5:
    raise Exception('x should not exceed 5. The value of x was: {}'.format(x))

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 4, in <module>
Exception: x should not exceed 5. The value of x was: 10

import sys
assert ('linux' in sys.platform), "This code runs on Linux only."

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 2, in <module>
AssertionError: This code runs on Linux only.

def linux_interaction():
    assert ('linux' in sys.platform), "Function can only run on Linux systems."
    print('Doing something.')

try:
    linux_interaction()
except:
    pass

try:
    linux_interaction()
except:
    print('Linux function was not executed')

Linux function was not executed

try:
    linux_interaction()
except AssertionError as error:
    print(error)
    print('The linux_interaction() function was not executed')

Function can only run on Linux systems.
The linux_interaction() function was not executed

try:
    with open('file.log') as file:
        read_data = file.read()
except:
    print('Could not open file.log')

try:
    with open('file.log') as file:
        read_data = file.read()
except FileNotFoundError as fnf_error:
    print(fnf_error)

[Errno 2] No such file or directory: 'file.log'

try:
    linux_interaction()
    with open('file.log') as file:
        read_data = file.read()
except FileNotFoundError as fnf_error:
    print(fnf_error)
except AssertionError as error:
    print(error)
    print('Linux linux_interaction() function was not executed')

Function can only run on Linux systems.
Linux linux_interaction() function was not executed

[Errno 2] No such file or directory: 'file.log'

try:
    linux_interaction()
except AssertionError as error:
    print(error)
else:
    print('Executing the else clause.')

Doing something.
Executing the else clause.

try:
    linux_interaction()
except AssertionError as error:
    print(error)
else:
    try:
        with open('file.log') as file:
            read_data = file.read()
    except FileNotFoundError as fnf_error:
        print(fnf_error)

Doing something.
[Errno 2] No such file or directory: 'file.log'

try:
    linux_interaction()
except AssertionError as error:
    print(error)
else:
    try:
        with open('file.log') as file:
            read_data = file.read()
    except FileNotFoundError as fnf_error:
        print(fnf_error)
finally:
    print('Cleaning up, irrespective of any exceptions.')

Function can only run on Linux systems.
Cleaning up, irrespective of any exceptions.

Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Raising and Handling Python Exceptions

Nov 1, 2017 10:10:27 PM |
The Python Exception Class Hierarchy

An overview of the Python exception class hierarchy, including a quick look at all the top-level exception classes in the standard library.

The Python exception class hierarchy consists of a few dozen different exceptions spread across a handful of important base class types. As with most programming languages, errors occur within a Python application when something unexpected goes wrong. Anything from improper arithmetic and running out of memory to invalid file references and unicode formatting errors may be raised by Python under certain circumstances.

Most of the errors we’ll explore in this series are considered exceptions, which indicate that these are non-fatal errors. While a fatal error will halt execution of the current application, all non-fatal exceptions allow execution to continue. This allows our code to explicitly catch or rescue the raised exception and programmatically react to it in an appropriate manner.

Let’s start by looking at the full Python exception class hierarchy, as seen below:

• BaseException
  • Exception
    • 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
    • StopIteration
    • StopAsyncIteration
    • SyntaxError
      • IndentationError
        • TabError
    • SystemError
    • TypeError
    • ValueError
      • UnicodeError
        • UnicodeDecodeError
        • UnicodeEncodeError
        • UnicodeTranslateError
    • Warning
      • BytesWarning
      • DeprecationWarning
      • FutureWarning
      • ImportWarning
      • PendingDeprecationWarning
      • ResourceWarning
      • RuntimeWarning
      • SyntaxWarning
      • UnicodeWarning
      • UserWarning
  • GeneratorExit
  • KeyboardInterrupt
  • SystemExit

As we publish future exception-specific articles in this series we’ll update the full list above to relevant tutorial and article links for each exception, so this post can act as a go-to resource for Python exception handling tips.

Major Exception Types Overview

Next, let’s briefly discuss each important top-level exception type. These top-level exceptions will serve as a basis for digging into specific exceptions in future articles. Before we do that, however, it’s worth pointing out what might appear as a slight discrepancy when looking over the list of exception classes provided in Python. To illustrate, look closely at this small snippet of the Python exception class hierarchy and see if anything slightly strange pops out to you:

• BaseException
  • Exception
    • ArithmeticError
      • FloatingPointError
      • OverflowError
      • ZeroDivisionError
    • AssertionError

For developers that have worked with other programming languages in the past, what you might take note of is the distinction between using the word exception in the BaseException and Exception parent classes, and the use of error in most subclasses therein. Most other languages, such as .NET or Java, explicitly differentiate between exceptions and errors by separating them into distinct categories. In such languages, errors typically denote fatal errors (those that crash the application), whereas exceptions are catchable/rescuable errors.

Yet, as we see in the hierarchy above, Python merely inherits from Exception with a series of XYZError classes. The reason for this naming convention comes from the PEP8 Python style guide, which makes an explicit mention that «you should use the suffix ‘Error’ on your exception names (if the exception is actually an error).» I’ve added the extra emphasis to that quote, because the latter point is critical here — most Python exceptions with Error in the name are, in fact, errors.

BaseException

The BaseException class is, as the name suggests, the base class for all built-in exceptions in Python. Typically, this exception is never raised on its own, and should instead be inherited by other, lesser exception classes that can be raised.

The BaseException class (and, thus, all subclass exceptions as well) allows a tuple of arguments to be passed when creating a new instance of the class. In most cases, a single argument will be passed to an exception, which is a string value indicating the specific error message.

This class also includes a with_traceback(tb) method, which explicitly sets the new traceback information to the tb argument that was passed to it.

Exception

Exception is the most commonly-inherited exception type (outside of the true base class of BaseException). In addition, all exception classes that are considered errors are subclasses of the Exception class. In general, any custom exception class you create in your own code should inherit from Exception.

The Exception class contains many direct child subclasses that handle most Python errors, so we’ll briefly go over each below:

• ArithmeticError — The base class for the variety of arithmetic errors, such as when attempting to divide by zero, or when an arithmetic result would be too large for Python to accurately represent.
• AssertionError — This error is raised when a call to the [assert] statement fails.
• AttributeError — Python’s syntax includes something called attribute references, which is just the Python way of describing what you might know of as dot notation. In essence, any primary token in Python (like an identifier, literal, and so forth) can be written and followed by a period (.), which is then followed by an identifier. That syntax (i.e. primary.identifier) is called an attribute reference, and anytime the executing script encounters an error in such syntax an AttributeError is raised.
• BufferError — Python allows applications to access low level memory streams in the form of a buffer. For example, the bytes class can be used to directly work with bytes of information via a memory buffer. When something goes wrong within such a buffer operation a BufferError is raised.
• EOFError — Similar to the Java EOFException article we did a few days ago, Python’s EOFError is raised when using the input() function and reaching the end of a file without any data.
• ImportError — Modules are usually loaded in memory for Python scripts to use via the import statement (e.g. import car from vehicles). However, if an import attempt fails an ImportError will often be raised.
• LookupError — Like ArithmeticError, the LookupError is generally considered a base class from which other subclasses should inherit. All LookupError subclasses deal with improper calls to a collection are made by using invalid key or index values.
• MemoryError — In the event that your Python application is about to run out of memory a MemoryError will be raised. Since Python is smart enough to detect this potential issue slightly before all memory is used up, a MemoryError can be rescued and allow you to recover from the situation by performing garbage collection of some kind.
• NameError — Raised when trying to use an identifier with an invalid or unknown name.
• OSError — This error is raised when a system-level problem occurs, such as failing to find a local file on disk or running out of disk space entirely. OSError is a parent class to many subclasses explicitly used for certain issues related to operating system failure, so we’ll explore those in future publications.
• ReferenceError — Python includes the weakref module, which allows Python code to create a specific type of reference known as a weak reference. A weak reference is a reference that is not «strong» enough to keep the referenced object alive. This means that the next cycle of garbage collection will identify the weakly referenced object as no longer strongly referenced by another object, causing the weakly referenced object to be destroyed to free up resources. If a weak reference proxy created via the weakref.proxy() function is used after the object that is referenced has already been destroyed via garbage collection, a ReferenceError will be raised.
• RuntimeError — A RuntimeError is typically used as a catchall for when an error occurs that doesn’t really fit into any other specific error classification.
• StopIteration — If no default value is passed to the next() function when iterating over a collection, and that collection has no more iterated value to retrieve, a StopIteration exception is raised. Note that this is not classified as an Error, since it doesn’t mean that an error has occurred.
• StopAsyncIteration — As of version 3.5, Python now includes coroutines for asynchronous transactions using the async and await syntax. As part of this feature, collections can be asynchronously iterated using the __anext__() method. The __anext__() method requires that a StopAsyncIteration instance be raised in order to halt async iteration.
• SyntaxError — Just like most programming languages, a SyntaxError in Python indicates that there is some improper syntax somewhere in your script file. A SyntaxError can be raised directly from an executing script, or produced via functions like eval() and exec().
• SystemError — A generic error that is raised when something goes wrong with the Python interpreter (not to be confused with the OSError, which handles operating system issues).
• TypeError — This error is raised when attempting to perform an operation on an incorrect object type.
• ValueError — Should be raised when a function or method receives an argument of the correct type, but with an actual value that is invalid for some reason.
• Warning — Another parent class to many subclasses, the Warning class is used to alert the user in non-dire situations. There are a number of subclass warnings that we’ll explore in future articles.

GeneratorExit

A generator is a specific type of iterator in Python, which simplifies the process of creating iterators with constantly changing values. By using the yield statement within a generator code block, Python will return or «generate» a new value for each call to next(). When the explicit generator.close() method is called a GeneratorExit instance is raised.

KeyboardInterrupt

This simple exception is raised when the user presses a key combination that causes an interrupt to the executing script. For example, many terminals accept Ctrl+C as an interrupt keystroke.

SystemExit

Finally, the SystemExit exception is raised when calling the sys.exit() method, which explicitly closes down the executing script and exits Python. Since this is an exception, it can be rescued and programmatically responded to immediately before the script actually shuts down.

That’s just a small taste of the powerful, built-in Python exception class hierarchy as of version 3.6. Stay tuned for more in-depth articles examining each of these exceptions in greater detail, and be sure to check out Airbrake’s robust error monitoring software, which provides real-time error monitoring and automatic exception reporting for all your development projects. Airbrake’s state of the art web dashboard ensures you receive round-the-clock status updates on your application’s health and error rates. No matter what you’re working on, Airbrake easily integrates with all the most popular languages and frameworks. Plus, Airbrake makes it easy to customize exception parameters, while giving you complete control of the active error filter system, so you only gather the errors that matter most.

Check out Airbrake’s error monitoring software today with a 14-day trial and see for yourself why so many of the world’s best engineering teams use Airbrake to revolutionize their exception handling practices!

In Python, all exceptions must be instances of a class that derives from
BaseException. In a try statement with an except
clause that mentions a particular class, that clause also handles any exception
classes derived from that class (but not exception classes from which it is
derived). Two exception classes that are not related via subclassing are never
equivalent, even if they have the same name.

The built-in exceptions listed below can be generated by the interpreter or
built-in functions. Except where mentioned, they have an “associated value”
indicating the detailed cause of the error. This may be a string or a tuple of
several items of information (e.g., an error code and a string explaining the
code). The associated value is usually passed as arguments to the exception
class’s constructor.

User code can raise built-in exceptions. This can be used to test an exception
handler or to report an error condition “just like” the situation in which the
interpreter raises the same exception; but beware that there is nothing to
prevent user code from raising an inappropriate error.

The built-in exception classes can be subclassed to define new exceptions;
programmers are encouraged to derive new exceptions from the Exception
class or one of its subclasses, and not from BaseException. More
information on defining exceptions is available in the Python Tutorial under
User-defined Exceptions.

When raising (or re-raising) an exception in an except or
finally clause
__context__ is automatically set to the last exception caught; if the
new exception is not handled the traceback that is eventually displayed will
include the originating exception(s) and the final exception.

When raising a new exception (rather than using a bare raise to re-raise
the exception currently being handled), the implicit exception context can be
supplemented with an explicit cause by using from with
raise:

raise new_exc from original_exc

The expression following from must be an exception or None. It
will be set as __cause__ on the raised exception. Setting
__cause__ also implicitly sets the __suppress_context__
attribute to True, so that using raise new_exc from None
effectively replaces the old exception with the new one for display
purposes (e.g. converting KeyError to AttributeError, while
leaving the old exception available in __context__ for introspection
when debugging.

The default traceback display code shows these chained exceptions in
addition to the traceback for the exception itself. An explicitly chained
exception in __cause__ is always shown when present. An implicitly
chained exception in __context__ is shown only if __cause__
is None and __suppress_context__ is false.

In either case, the exception itself is always shown after any chained
exceptions so that the final line of the traceback always shows the last
exception that was raised.

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

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.

In this tutorial, we will learn about exceptions in Python. We will cover exceptions and different types of exceptions in Python.

divide_by_zero = 7 / 0

divide_numbers = 7 / 0
prit(divide_numbers)

Traceback (most recent call last):
 File "<string>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

print(dir(locals()['__builtins__']))