Создание ошибки python

Привет, Хабр!

Ваш интерес к новой книге «Секреты Python Pro» убедил нас, что рассказ о необычностях Python заслуживает продолжения. Сегодня предлагаем почитать небольшой туториал о создании кастомных (в тексте — собственных) классах исключений. У автора получилось интересно, сложно не согласиться с ним в том, что важнейшим достоинством исключения является полнота и ясность выдаваемого сообщения об ошибке. Часть кода из оригинала — в виде картинок.

Добро пожаловать под кат.

Создание собственных классов ошибок

В Python предусмотрена возможность создавать собственные классы исключений. Создавая такие классы, можно разнообразить дизайн классов в приложении. Собственный класс ошибок мог бы логировать ошибки, инспектировать объект. Это мы определяем, что делает класс исключений, хотя, обычно собственный класс едва ли сможет больше, чем просто отобразить сообщение.

Естественно, важен и сам тип ошибки, и мы часто создаем собственные типы ошибок, чтобы обозначить конкретную ситуацию, которая обычно не покрывается на уровне языка Python. Таким образом, пользователи класса, встретив такую ошибку, будут в точности знать, что происходит.

Эта статья состоит из двух частей. Сначала мы определим класс исключений сам по себе. Затем продемонстрируем, как можно интегрировать собственные классы исключений в наши программы на Python и покажем, как таким образом повысить удобство работы с теми классами, что мы проектируем.

Собственный класс исключений MyCustomError

При выдаче исключения требуются методы __init__() и __str__().

При выдаче исключения мы уже создаем экземпляр исключения и в то же время выводим его на экран. Давайте детально разберем наш собственный класс исключений, показанный ниже.

В вышеприведенном классе MyCustomError есть два волшебных метода, __init__ и __str__, автоматически вызываемых в процессе обработки исключений. Метод Init вызывается при создании экземпляра, а метод str – при выводе экземпляра на экран. Следовательно, при выдаче исключения два этих метода обычно вызываются сразу друг за другом. Оператор вызова исключения в Python переводит программу в состояние ошибки.

В списке аргументов метода __init__ есть *args. Компонент *args – это особый режим сопоставления с шаблоном, используемый в функциях и методах. Он позволяет передавать множественные аргументы, а переданные аргументы хранит в виде кортежа, но при этом позволяет вообще не передавать аргументов.

В нашем случае можно сказать, что, если конструктору MyCustomError были переданы какие-либо аргументы, то мы берем первый переданный аргумент и присваиваем его атрибуту message в объекте. Если ни одного аргумента передано не было, то атрибуту message будет присвоено значение None.

В первом примере исключение MyCustomError вызывается без каких-либо аргументов, поэтому атрибуту message этого объекта присваивается значение None. Будет вызван метод str, который выведет на экран сообщение ‘MyCustomError message has been raised’.

Исключение MyCustomError выдается без каких-либо аргументов (скобки пусты). Иными словами, такая конструкция объекта выглядит нестандартно. Но это просто синтаксическая поддержка, оказываемая в Python при выдаче исключения.

Во втором примере MyCustomError передается со строковым аргументом ‘We have a problem’. Он устанавливается в качестве атрибута message у объекта и выводится на экран в виде сообщения об ошибке, когда выдается исключение.

Код для класса исключения MyCustomError находится здесь.

class MyCustomError(Exception):
    def __init__(self, *args):
        if args:
            self.message = args[0]
        else:
            self.message = None

    def __str__(self):
        print('calling str')
        if self.message:
            return 'MyCustomError, {0} '.format(self.message)
        else:
            return 'MyCustomError has been raised'


# выдача MyCustomError

raise MyCustomError('We have a problem')

Класс CustomIntFloatDic

Создаем собственный словарь, в качестве значений которого могут использоваться только целые числа и числа с плавающей точкой.

Пойдем дальше и продемонстрируем, как с легкостью и пользой внедрять классы ошибок в наши собственные программы. Для начала предложу слегка надуманный пример. В этом вымышленном примере я создам собственный словарь, который может принимать в качестве значений только целые числа или числа с плавающей точкой.

Если пользователь попытается задать в качестве значения в этом словаре любой другой тип данных, то будет выдано исключение. Это исключение сообщит пользователю полезную информацию о том, как следует использовать данный словарь. В нашем случае это сообщение прямо информирует пользователя, что в качестве значений в данном словаре могут задаваться только целые числа или числа с плавающей точкой.

Создавая собственный словарь, нужно учитывать, что в нем есть два места, где в словарь могут добавляться значения. Во-первых, это может происходить в методе init при создании объекта (на данном этапе объекту уже могут быть присвоены ключи и значения), а во-вторых — при установке ключей и значений прямо в словаре. В обоих этих местах требуется написать код, гарантирующий, что значение может относиться только к типу int или float.

Для начала определю класс CustomIntFloatDict, наследующий от встроенного класса dict. dict передается в списке аргументов, которые заключены в скобки и следуют за именем класса CustomIntFloatDict.

Если создан экземпляр класса CustomIntFloatDict, причем, параметрам ключа и значения не передано никаких аргументов, то они будут установлены в None. Выражение if интерпретируется так: если или ключ равен None, или значение равно None, то с объектом будет вызван метод get_dict(), который вернет атрибут empty_dict; такой атрибут у объекта указывает на пустой список. Помните, что атрибуты класса доступны у всех экземпляров класса.

Назначение этого класса — позволить пользователю передать список или кортеж с ключами и значениями внутри. Если пользователь вводит список или кортеж в поисках ключей и значений, то два эти перебираемых множества будут сцеплены при помощи функции zip языка Python. Подцепленная переменная, указывающая на объект zip, поддается перебору, а кортежи поддаются распаковке. Перебирая кортежи, я проверяю, является ли val экземпляром класса int или float. Если val не относится ни к одному из этих классов, я выдаю собственное исключение IntFloatValueError и передаю ему val в качестве аргумента.

Класс исключений IntFloatValueError

При выдаче исключения IntFloatValueError мы создаем экземпляр класса IntFloatValueError и одновременно выводим его на экран. Это означает, что будут вызваны волшебные методы init и str.

Значение, спровоцировавшее выдаваемое исключение, устанавливается в качестве атрибута value, сопровождающего класс IntFloatValueError. При вызове волшебного метода str пользователь получает сообщение об ошибке, информирующее, что значение init в CustomIntFloatDict является невалидным. Пользователь знает, что делать для исправления этой ошибки.

Классы исключений IntFloatValueError и KeyValueConstructError

Если ни одно исключение не выдано, то есть, все val из сцепленного объекта относятся к типам int или float, то они будут установлены при помощи __setitem__(), и за нас все сделает метод из родительского класса dict, как показано ниже.

Класс KeyValueConstructError

Что произойдет, если пользователь введет тип, не являющийся списком или кортежем с ключами и значениями?

Опять же, этот пример немного искусственный, но с его помощью удобно показать, как можно использовать собственные классы исключений.

Если пользователь не укажет ключи и значения как список или кортеж, то будет выдано исключение KeyValueConstructError. Цель этого исключения – проинформировать пользователя, что для записи ключей и значений в объект CustomIntFloatDict, список или кортеж должен быть указан в конструкторе init класса CustomIntFloatDict.

В вышеприведенном примере, в качестве второго аргумента конструктору init было передано множество, и из-за этого было выдано исключение KeyValueConstructError. Польза выведенного сообщения об ошибке в том, что отображаемое сообщение об ошибке информирует пользователя: вносимые ключи и значения должны сообщаться в качестве либо списка, либо кортежа.

Опять же, когда выдано исключение, создается экземпляр KeyValueConstructError, и при этом ключ и значения передаются в качестве аргументов конструктору KeyValueConstructError. Они устанавливаются в качестве значений атрибутов key и value у KeyValueConstructError и используются в методе __str__ для генерации информативного сообщения об ошибке при выводе сообщения на экран.

Далее я даже включаю типы данных, присущие объектам, добавленным к конструктору init – делаю это для большей ясности.

Установка ключа и значения в CustomIntFloatDict

CustomIntFloatDict наследует от dict. Это означает, что он будет функционировать в точности как словарь, везде за исключением тех мест, которые мы выберем для точечного изменения его поведения.

__setitem__ — это волшебный метод, вызываемый при установке ключа и значения в словаре. В нашей реализации setitem мы проверяем, чтобы значение относилось к типу int или float, и только после успешной проверки оно может быть установлено в словаре. Если проверка не пройдена, то можно еще раз воспользоваться классом исключения IntFloatValueError. Здесь можно убедиться, что, попытавшись задать строку ‘bad_value’ в качестве значения в словаре test_4, мы получим исключение.

Весь код к этому руководству показан ниже и выложен на Github.

# Создаем словарь, значениями которого могут служить только числа типов int и float  

class IntFloatValueError(Exception):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __str__(self):
        return '{} is invalid input, CustomIntFloatDict can only accept ' 
               'integers and floats as its values'.format(self.value)


class KeyValueContructError(Exception):
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value

    def __str__(self):
        return 'keys and values need to be passed as either list or tuple' + 'n' + 
                ' {} is of type: '.format(self.key) + str(type(self.key)) + 'n' + 
                ' {} is of type: '.format(self.value) + str(type(self.value))


class CustomIntFloatDict(dict):

    empty_dict = {}

    def __init__(self, key=None, value=None):

        if key is None or value is None:
            self.get_dict()

        elif not isinstance(key, (tuple, list,)) or not isinstance(value, (tuple, list)):
            raise KeyValueContructError(key, value)
        else:
            zipped = zip(key, value)
            for k, val in zipped:
                if not isinstance(val, (int, float)):
                    raise IntFloatValueError(val)
                dict.__setitem__(self, k, val)

    def get_dict(self):
        return self.empty_dict

    def __setitem__(self, key, value):
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise IntFloatValueError(value)
        return dict.__setitem__(self, key, value)


# тестирование 

# test_1 = CustomIntFloatDict()
# print(test_1)
# test_2 = CustomIntFloatDict({'a', 'b'}, [1, 2])
# print(test_2)
# test_3 = CustomIntFloatDict(('x', 'y', 'z'), (10, 'twenty', 30))
# print(test_3)
# test_4 = CustomIntFloatDict(('x', 'y', 'z'), (10, 20, 30))
# print(test_4)
# test_4['r'] = 1.3
# print(test_4)
# test_4['key'] = 'bad_value'

Заключение

Если создавать собственные исключения, то работать с классом становится гораздо удобнее. В классе исключения должны быть волшебные методы init и str, автоматически вызываемые в процессе обработки исключений. Только от вас зависит, что именно будет делать ваш собственный класс исключений. Среди показанных методов – такие, что отвечают за инспектирование объекта и вывод на экран информативного сообщения об ошибке.

Как бы то ни было, классы исключений значительно упрощают обработку всех возникающих ошибок!

How do I manually throw/raise an exception in Python?

Use the most specific Exception constructor that semantically fits your issue.

Be specific in your message, e.g.:

raise ValueError('A very specific bad thing happened.')

Don’t raise generic exceptions

Avoid raising a generic Exception. To catch it, you’ll have to catch all other more specific exceptions that subclass it.

Problem 1: Hiding bugs

raise Exception('I know Python!') # Don't! If you catch, likely to hide bugs.

For example:

def demo_bad_catch():
    try:
        raise ValueError('Represents a hidden bug, do not catch this')
        raise Exception('This is the exception you expect to handle')
    except Exception as error:
        print('Caught this error: ' + repr(error))

>>> demo_bad_catch()
Caught this error: ValueError('Represents a hidden bug, do not catch this',)

Problem 2: Won’t catch

And more specific catches won’t catch the general exception:

def demo_no_catch():
    try:
        raise Exception('general exceptions not caught by specific handling')
    except ValueError as e:
        print('we will not catch exception: Exception')
 

>>> demo_no_catch()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in demo_no_catch
Exception: general exceptions not caught by specific handling

Best Practices: raise statement

Instead, use the most specific Exception constructor that semantically fits your issue.

raise ValueError('A very specific bad thing happened')

which also handily allows an arbitrary number of arguments to be passed to the constructor:

raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz') 

These arguments are accessed by the args attribute on the Exception object. For example:

try:
    some_code_that_may_raise_our_value_error()
except ValueError as err:
    print(err.args)

prints

('message', 'foo', 'bar', 'baz')    

In Python 2.5, an actual message attribute was added to BaseException in favor of encouraging users to subclass Exceptions and stop using args, but the introduction of message and the original deprecation of args has been retracted.

Best Practices: except clause

When inside an except clause, you might want to, for example, log that a specific type of error happened, and then re-raise. The best way to do this while preserving the stack trace is to use a bare raise statement. For example:

logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    do_something_in_app_that_breaks_easily()
except AppError as error:
    logger.error(error)
    raise                 # just this!
    # raise AppError      # Don't do this, you'll lose the stack trace!

Don’t modify your errors… but if you insist.

You can preserve the stacktrace (and error value) with sys.exc_info(), but this is way more error prone and has compatibility problems between Python 2 and 3, prefer to use a bare raise to re-raise.

To explain — the sys.exc_info() returns the type, value, and traceback.

type, value, traceback = sys.exc_info()

This is the syntax in Python 2 — note this is not compatible with Python 3:

raise AppError, error, sys.exc_info()[2] # avoid this.
# Equivalently, as error *is* the second object:
raise sys.exc_info()[0], sys.exc_info()[1], sys.exc_info()[2]

If you want to, you can modify what happens with your new raise — e.g. setting new args for the instance:

def error():
    raise ValueError('oops!')

def catch_error_modify_message():
    try:
        error()
    except ValueError:
        error_type, error_instance, traceback = sys.exc_info()
        error_instance.args = (error_instance.args[0] + ' <modification>',)
        raise error_type, error_instance, traceback

And we have preserved the whole traceback while modifying the args. Note that this is not a best practice and it is invalid syntax in Python 3 (making keeping compatibility much harder to work around).

>>> catch_error_modify_message()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in catch_error_modify_message
  File "<stdin>", line 2, in error
ValueError: oops! <modification>

In Python 3:

raise error.with_traceback(sys.exc_info()[2])

Again: avoid manually manipulating tracebacks. It’s less efficient and more error prone. And if you’re using threading and sys.exc_info you may even get the wrong traceback (especially if you’re using exception handling for control flow — which I’d personally tend to avoid.)

Python 3, Exception chaining

In Python 3, you can chain Exceptions, which preserve tracebacks:

raise RuntimeError('specific message') from error

Be aware:

• this does allow changing the error type raised, and
• this is not compatible with Python 2.

Deprecated Methods:

These can easily hide and even get into production code. You want to raise an exception, and doing them will raise an exception, but not the one intended!

Valid in Python 2, but not in Python 3 is the following:

raise ValueError, 'message' # Don't do this, it's deprecated!

Only valid in much older versions of Python (2.4 and lower), you may still see people raising strings:

raise 'message' # really really wrong. don't do this.

In all modern versions, this will actually raise a TypeError, because you’re not raising a BaseException type. If you’re not checking for the right exception and don’t have a reviewer that’s aware of the issue, it could get into production.

Example Usage

I raise Exceptions to warn consumers of my API if they’re using it incorrectly:

def api_func(foo):
    '''foo should be either 'baz' or 'bar'. returns something very useful.'''
    if foo not in _ALLOWED_ARGS:
        raise ValueError('{foo} wrong, use "baz" or "bar"'.format(foo=repr(foo)))

Create your own error types when apropos

«I want to make an error on purpose, so that it would go into the except»

You can create your own error types, if you want to indicate something specific is wrong with your application, just subclass the appropriate point in the exception hierarchy:

class MyAppLookupError(LookupError):
    '''raise this when there's a lookup error for my app'''

and usage:

if important_key not in resource_dict and not ok_to_be_missing:
    raise MyAppLookupError('resource is missing, and that is not ok.')

How do I manually throw/raise an exception in Python?

Use the most specific Exception constructor that semantically fits your issue.

Be specific in your message, e.g.:

raise ValueError('A very specific bad thing happened.')

Don’t raise generic exceptions

Avoid raising a generic Exception. To catch it, you’ll have to catch all other more specific exceptions that subclass it.

Problem 1: Hiding bugs

raise Exception('I know Python!') # Don't! If you catch, likely to hide bugs.

For example:

def demo_bad_catch():
    try:
        raise ValueError('Represents a hidden bug, do not catch this')
        raise Exception('This is the exception you expect to handle')
    except Exception as error:
        print('Caught this error: ' + repr(error))

>>> demo_bad_catch()
Caught this error: ValueError('Represents a hidden bug, do not catch this',)

Problem 2: Won’t catch

And more specific catches won’t catch the general exception:

def demo_no_catch():
    try:
        raise Exception('general exceptions not caught by specific handling')
    except ValueError as e:
        print('we will not catch exception: Exception')
 

>>> demo_no_catch()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in demo_no_catch
Exception: general exceptions not caught by specific handling

Best Practices: raise statement

Instead, use the most specific Exception constructor that semantically fits your issue.

raise ValueError('A very specific bad thing happened')

which also handily allows an arbitrary number of arguments to be passed to the constructor:

raise ValueError('A very specific bad thing happened', 'foo', 'bar', 'baz') 

These arguments are accessed by the args attribute on the Exception object. For example:

try:
    some_code_that_may_raise_our_value_error()
except ValueError as err:
    print(err.args)

prints

('message', 'foo', 'bar', 'baz')    

In Python 2.5, an actual message attribute was added to BaseException in favor of encouraging users to subclass Exceptions and stop using args, but the introduction of message and the original deprecation of args has been retracted.

Best Practices: except clause

When inside an except clause, you might want to, for example, log that a specific type of error happened, and then re-raise. The best way to do this while preserving the stack trace is to use a bare raise statement. For example:

logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    do_something_in_app_that_breaks_easily()
except AppError as error:
    logger.error(error)
    raise                 # just this!
    # raise AppError      # Don't do this, you'll lose the stack trace!

Don’t modify your errors… but if you insist.

You can preserve the stacktrace (and error value) with sys.exc_info(), but this is way more error prone and has compatibility problems between Python 2 and 3, prefer to use a bare raise to re-raise.

To explain — the sys.exc_info() returns the type, value, and traceback.

type, value, traceback = sys.exc_info()

This is the syntax in Python 2 — note this is not compatible with Python 3:

raise AppError, error, sys.exc_info()[2] # avoid this.
# Equivalently, as error *is* the second object:
raise sys.exc_info()[0], sys.exc_info()[1], sys.exc_info()[2]

If you want to, you can modify what happens with your new raise — e.g. setting new args for the instance:

def error():
    raise ValueError('oops!')

def catch_error_modify_message():
    try:
        error()
    except ValueError:
        error_type, error_instance, traceback = sys.exc_info()
        error_instance.args = (error_instance.args[0] + ' <modification>',)
        raise error_type, error_instance, traceback

And we have preserved the whole traceback while modifying the args. Note that this is not a best practice and it is invalid syntax in Python 3 (making keeping compatibility much harder to work around).

>>> catch_error_modify_message()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in catch_error_modify_message
  File "<stdin>", line 2, in error
ValueError: oops! <modification>

In Python 3:

raise error.with_traceback(sys.exc_info()[2])

Again: avoid manually manipulating tracebacks. It’s less efficient and more error prone. And if you’re using threading and sys.exc_info you may even get the wrong traceback (especially if you’re using exception handling for control flow — which I’d personally tend to avoid.)

Python 3, Exception chaining

In Python 3, you can chain Exceptions, which preserve tracebacks:

raise RuntimeError('specific message') from error

Be aware:

• this does allow changing the error type raised, and
• this is not compatible with Python 2.

Deprecated Methods:

These can easily hide and even get into production code. You want to raise an exception, and doing them will raise an exception, but not the one intended!

Valid in Python 2, but not in Python 3 is the following:

raise ValueError, 'message' # Don't do this, it's deprecated!

Only valid in much older versions of Python (2.4 and lower), you may still see people raising strings:

raise 'message' # really really wrong. don't do this.

In all modern versions, this will actually raise a TypeError, because you’re not raising a BaseException type. If you’re not checking for the right exception and don’t have a reviewer that’s aware of the issue, it could get into production.

Example Usage

I raise Exceptions to warn consumers of my API if they’re using it incorrectly:

def api_func(foo):
    '''foo should be either 'baz' or 'bar'. returns something very useful.'''
    if foo not in _ALLOWED_ARGS:
        raise ValueError('{foo} wrong, use "baz" or "bar"'.format(foo=repr(foo)))

Create your own error types when apropos

«I want to make an error on purpose, so that it would go into the except»

You can create your own error types, if you want to indicate something specific is wrong with your application, just subclass the appropriate point in the exception hierarchy:

class MyAppLookupError(LookupError):
    '''raise this when there's a lookup error for my app'''

and usage:

if important_key not in resource_dict and not ok_to_be_missing:
    raise MyAppLookupError('resource is missing, and that is not ok.')

При выполнении заданий к главам вы скорее всего нередко сталкивались с возникновением различных ошибок. На этой главе мы изучим подход, который позволяет обрабатывать ошибки после их возникновения.

Напишем программу, которая будет считать обратные значения для целых чисел из заданного диапазона и выводить их в одну строку с разделителем «;». Один из вариантов кода для решения этой задачи выглядит так:

print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))

Программа получилась в одну строчку за счёт использования списочных выражений. Однако при вводе диапазона чисел, включающем в себя 0 (например, от -1 до 1), программа выдаст следующую ошибку:

ZeroDivisionError: division by zero

В программе произошла ошибка «деление на ноль». Такая ошибка, возникающая при выполнении программы и останавливающая её работу, называется исключением.

Попробуем в нашей программе избавиться от возникновения исключения деления на ноль. Пусть при попадании 0 в диапазон чисел, обработка не производится и выводится сообщение «Диапазон чисел содержит 0». Для этого нужно проверить до списочного выражения наличие нуля в диапазоне:

interval = range(int(input()), int(input()) + 1)
if 0 in interval:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
else:
    print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь для диапазона, включающего в себя 0, например, от -2 до 2, исключения ZeroDivisionError не возникнет. Однако при вводе строки, которую невозможно преобразовать в целое число (например, «a»), будет вызвано другое исключение:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a'

Произошло исключение ValueError. Для борьбы с этой ошибкой нам придётся проверить, что строка состоит только из цифр. Сделать это нужно до преобразования в число. Тогда наша программа будет выглядеть так:

start = input()
end = input()
# Метод lstrip("-"), удаляющий символы "-" в начале строки, нужен для учёта
# отрицательных чисел, иначе isdigit() вернёт для них False
if not (start.lstrip("-").isdigit() and end.lstrip("-").isdigit()):
    print("Необходимо ввести два числа.")
else:
    interval = range(int(start), int(end) + 1)
    if 0 in interval:
        print("Диапазон чисел содержит 0.")
    else:
        print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь наша программа работает без ошибок и при вводе строк, которые нельзя преобразовать в целое число.

Подход, который был нами применён для предотвращения ошибок, называется «Look Before You Leap» (LBYL), или «посмотри перед прыжком». В программе, реализующей такой подход, проверяются возможные условия возникновения ошибок до исполнения основного кода.

Подход LBYL имеет недостатки. Программу из примера стало сложнее читать из-за вложенного условного оператора. Проверка условия, что строка может быть преобразована в число, выглядит даже сложнее, чем списочное выражение. Вложенный условный оператор не решает поставленную задачу, а только лишь проверяет входные данные на корректность. Легко заметить, что решение основной задачи заняло меньше времени, чем составление условий проверки корректности входных данных.

Существует другой подход для работы с ошибками: «Easier to Ask Forgiveness than Permission» (EAFP) или «проще извиниться, чем спрашивать разрешение». В этом подходе сначала исполняется код, а в случае возникновения ошибок происходит их обработка. Подход EAFP реализован в Python в виде обработки исключений.

Исключения в Python являются классами ошибок. В Python есть много стандартных исключений. Они имеют определённую иерархию за счёт механизма наследования классов. В документации Python версии 3.10.8 приводится следующее дерево иерархии стандартных исключений:

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

Для обработки исключения в Python используется следующий синтаксис:

try:
    <код , который может вызвать исключения при выполнении>
except <классисключения_1>:
    <код обработки исключения>
except <классисключения_2>:
    <код обработки исключения>
...
else:
    <код выполняется, если не вызвано исключение в блоке try>
finally:
    <код , который выполняется всегда>

Блок try содержит код, в котором нужно обработать исключения, если они возникнут. При возникновении исключения интерпретатор последовательно проверяет в каком из блоков except обрабатывается это исключение. Исключение обрабатывается в первом блоке except, обрабатывающем класс этого исключения или базовый класс возникшего исключения. Необходимо учитывать иерархию исключений для определения порядка их обработки в блоках except. Начинать обработку исключений следует с более узких классов исключений. Если начать с более широкого класса исключения, например, Exception, то всегда при возникновении исключения будет срабатывать первый блок except. Сравните два следующих примера. В первом порядок обработки исключений указан от производных классов к базовым, а во втором – наоборот.

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")

При вводе значений «0» и «a» получим ожидаемый соответствующий возникающим исключениям вывод:

Невозможно преобразовать строку в число.

и

Ошибка деления на ноль.

Второй пример:

try:
    print(1 / int(input()))
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")

При вводе значений «0» и «a» получим в обоих случаях неинформативный вывод:

Неизвестная ошибка.

Необязательный блок else выполняет код в случае, если в блоке try не вызвано исключение. Добавим блок else в пример для вывода сообщения об успешном выполнении операции:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")

Теперь при вводе корректного значения, например, «5», вывод программы будет следующим:

2.0
Операция выполнена успешно.

Блок finally выполняется всегда, даже если возникло какое-то исключение, не учтённое в блоках except или код в этих блоках сам вызвал какое-либо исключение. Добавим в нашу программу вывод строки «Программа завершена» в конце программы даже при возникновении исключений:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")
finally:
    print("Программа завершена.")

Перепишем код, созданный с применением подхода LBYL, для первого примера из этой главы с использованием обработки исключений:

try:
    print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))
except ZeroDivisionError:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
except ValueError:
    print("Необходимо ввести два числа.")

Теперь наша программа читается намного легче. При этом создание кода для обработки исключений не заняло много времени и не потребовало проверки сложных условий.

Исключения можно принудительно вызывать с помощью оператора raise. Этот оператор имеет следующий синтаксис:

raise <класс исключения>(параметры)

В качестве параметра можно, например, передать строку с сообщением об ошибке.

В Python можно создавать свои собственные исключения. Синтаксис создания исключения такой же, как и у создания класса. При создании исключения его необходимо наследовать от какого-либо стандартного класса-исключения.

Напишем программу, которая выводит сумму списка целых чисел, и вызывает исключение, если в списке чисел есть хотя бы одно чётное или отрицательное число. Создадим свои классы исключений:

• NumbersError – базовый класс исключения;
• EvenError – исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного чётного числа;
• NegativeError – исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного отрицательного числа.

class NumbersError(Exception):
    pass


class EvenError(NumbersError):
    pass


class NegativeError(NumbersError):
    pass


def no_even(numbers):
    if all(x % 2 != 0 for x in numbers):
        return True
    raise EvenError("В списке не должно быть чётных чисел")


def no_negative(numbers):
    if all(x >= 0 for x in numbers):
        return True
    raise NegativeError("В списке не должно быть отрицательных чисел")


def main():
    print("Введите числа в одну строку через пробел:")
    try:
        numbers = [int(x) for x in input().split()]
        if no_negative(numbers) and no_even(numbers):
            print(f"Сумма чисел равна: {sum(numbers)}.")
    except NumbersError as e:  # обращение к исключению как к объекту
        print(f"Произошла ошибка: {e}.")
    except Exception as e:
        print(f"Произошла непредвиденная ошибка: {e}.")

        
if __name__ == "__main__":
    main()

Обратите внимание: в программе основной код выделен в функцию main. А код вне функций содержит только условный оператор и вызов функции main при выполнении условия __name__ == "__main__". Это условие проверяет, запущен ли файл как самостоятельная программа или импортирован как модуль.

Любая программа, написанная на языке программирования Python может быть импортирована как модуль в другую программу. В идеологии Python импортировать модуль – значит полностью его выполнить. Если основной код модуля содержит вызовы функций, ввод или вывод данных без использования указанного условия __name__ == "__main__", то произойдёт полноценный запуск программы. А это не всегда удобно, если из модуля нужна только отдельная функция или какой-либо класс.

При изучении модуля itertools, мы говорили о том, как импортировать модуль в программу. Покажем ещё раз два способа импорта на примере собственного модуля.

Для импорта модуля из файла, например example_module.py, нужно указать его имя, если он находится в той же папке, что и импортирующая его программа:

import example_module

Если требуется отдельный компонент модуля, например функция или класс, то импорт можно осуществить так:

from example_module import some_function, ExampleClass

Обратите внимание: при втором способе импортированные объекты попадают в пространство имён новой программы. Это означает, что они будут объектами новой программы, и в программе не должно быть других объектов с такими же именами.

В Python пользователи могут определять свои собственные исключения, создавая новый класс. Этот класс исключений должен прямо или косвенно быть производным от встроенного класса Exception. Большинство встроенных исключений также являются производными от этого класса. Все пользовательские исключения также должны быть производными от этого класса.

Пользовательские исключения полезны тем, что их можно вызвать с неправильными или неожиданными входными данными, тем самым лучше прояснив ситуацию с кодом, который падает или неправильно работает.

В примере создается определяемое пользователем исключение CustomError(), которое наследуется от класса Exception. Это новое исключение, как и другие исключения, может быть вызвано с помощью оператора raise с дополнительным сообщением об ошибке.

# Определяем собственное исключение
>>> class CustomError(Exception):
...     pass
...
>>> raise CustomError
# Traceback (most recent call last):
# ...
# __main__.CustomError

# Вызываем собственное исключение 
# 'CustomError' с сообщением об ошибке
>>> raise CustomError("An error occurred")
# Traceback (most recent call last):
# ...
# __main__.CustomError: An error occurred

При разработке программы на Python, хорошей практикой считается помещать все определяемые пользователем исключения в отдельный файл. Многие стандартные модули определяют свои исключения отдельно как exceptions.py или errors.py (обычно, но не всегда).

Пользовательский класс исключений может реализовать все, что может делать обычный класс, но обычно их делают простыми и краткими. Большинство реализаций пользовательских исключений объявляют настраиваемый базовый класс и наследуют другие классы исключений из этого базового класса.

Большинство пользовательских исключений определяются именами, которые заканчиваются на «Error», аналогично именованию стандартных исключений.

В следующем примере иллюстрируется, как пользовательские исключения могут использоваться в программе для создания и перехвата ошибок.

Программа просит ввести число до тех пор, пока оно не будет равно загаданному. В качестве подсказки, пользователю каждый раз выводятся сообщения, о том, больше или меньше введенное число чем загаданное.

# определение пользовательских исключений
class Error(Exception):
    """Базовый класс для других исключений"""
    pass

class ValueTooSmallError(Error):
    """Вызывается, когда входное значение мало"""
    pass

class ValueTooLargeError(Error):
    """Вызывается, когда входное значение велико"""
    pass

# число, которое нужно угадать
number = 10

# игра продолжается до тех пор, 
# пока пользователь его не угадает
while True:
    try:
        i_num = int(input("Ввести число: "))
        if i_num < number:
            raise ValueTooSmallError
        elif i_num > number:
            raise ValueTooLargeError
        break
    except ValueTooSmallError:
        print("Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!n")
    except ValueTooLargeError:
        print("Это число больше загаданного, попробуйте еще раз!n")

print("Поздравляю! Вы правильно угадали.")

В примере определен базовый класс под названием Error(). Два других исключения, которые фактически вызываются программой (ValueTooSmallError и ValueTooLargeError), являются производными от класса Error().

Это стандартный способ определения пользовательских исключений в программировании на Python, но ни кто не ограничен только этим способом.

Пример запуска скрипта с примером:

Ввести число: 12
Это число больше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 0
Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 8
Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 10
Поздравляю! Вы правильно угадали.

Смотрим еще один простенький пример.

Пользовательские классы исключений, часто предлагая только ряд атрибутов, которые позволяют извлекать информацию об ошибке для исключения.

class Error(Exception):
    """Базовый класс для исключений в этом модуле."""
    pass

class InputError(Error):
    """Исключение для ошибок во входных данных.
    Attributes:
        expression -- выражение, в котором произошла ошибка
        message -- объяснение ошибки
    """
    def __init__(self, expression, message):
        self.expression = expression
        self.message = message


x = input("Ведите положительное целое число: ")
try:
    x = int(x)
    if x < 0:
        raise InputError(f'!!! x = input({x})', 
                         '-> Допустимы только положительные числа.')
except ValueError:
    print("Error type of value!")
except InputError as e:
    print(e.args[0])
    print(e.args[1])
else:
    print(x)


# Ведите положительное целое число: 3
# 3

# Ведите положительное целое число: 7.9
# Error type of value!

# Ведите положительное целое число: -5
# !!! x = input(-5)
# -> Допустимы только положительные числа.

У объектов класса исключений Exception и его производных, определен метод __str__() так, чтобы выводить значения атрибутов. Поэтому можно не обращаться напрямую к полям объекта: e.expression и e.message. Кроме того у экземпляров класса исключений Exception есть атрибут args. Через него можно получать доступ к отдельным полям, как показано в примере выше.

Многие стандартные модули определяют свои собственные исключения для сообщений об ошибках, которые могут возникать в определяемых ими функциях. Более подробная информация о классах представлена в разделе «Классы в Python».

Настройка собственных классов исключений.

Для тонкой настройки своего класса исключения нужно иметь базовые знания объектно-ориентированного программирования.

Чтобы принимать дополнительные аргументы в соответствии с задачами конкретного исключения, необходимо дополнительно настроить пользовательский класс исключения.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Исключение возникает из-за ошибок в зарплате.

    Атрибуты:
        salary: входная зарплата, вызвавшая ошибку
        message: объяснение ошибки
    """

    def __init__(self, salary, message="Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        # переопределяется конструктор встроенного класса `Exception()`
        super().__init__(self.message)


salary = int(input("Введите сумму зарплаты: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

В примере, для приема аргументов salary и message переопределяется конструктор встроенного класса Exception(). Затем конструктор родительского класса Exception() вызывается вручную с аргументом self.message при помощи функции super(). Пользовательский атрибут self.salary определен для использования позже.

Результаты запуска скрипта:

Введите сумму зарплаты: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 17, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)

Унаследованный метод __str__ класса Exception() используется для отображения соответствующего сообщения при возникновении SalaryNotInRangeError(). Также можно настроить сам метод __str__, переопределив его.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Исключение возникает из-за ошибок в зарплате.

    Атрибуты:
        salary: входная зарплата, вызвавшая ошибку
        message: объяснение ошибки
    """

    def __init__(self, salary, message="Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

    # переопределяем метод '__str__'
    def __str__(self):
        return f'{self.salary} -> {self.message}'

salary = int(input("Введите сумму зарплаты: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Вывод работы скрипта:

Введите сумму зарплаты: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 20, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: 2000 -> Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)

Как перехватывать пользовательское исключение.

Если необходимо, чтобы код использовал пользовательское исключение, то сначала нужно перехватить исключение, определяемое используемым модулем, а затем повторно вызвать, при помощи raise, своё собственное исключение.

import sqlite3 

class MyError(Exception):
     """Could not connect to db"""
     pass

try:         
    conn= sqlite3.connect('database.sqlite')
except sqlite3.Error as e:
    raise MyError(f'Could not connect to db: {e.value}')

В примере ловиться исключение, определяемое модулем sqlite3, а затем вызывается пользовательское исключение при помощи raise.

«What is the proper way to declare custom exceptions in modern Python?»

This is fine unless your exception is really a type of a more specific exception:

class MyException(Exception):
    pass

Or better (maybe perfect), instead of pass give a docstring:

class MyException(Exception):
    """Raise for my specific kind of exception"""

Subclassing Exception Subclasses

From the docs

Exception

All built-in, non-system-exiting exceptions are derived from this class.
All user-defined exceptions should also be derived from this
class.

That means that if your exception is a type of a more specific exception, subclass that exception instead of the generic Exception (and the result will be that you still derive from Exception as the docs recommend). Also, you can at least provide a docstring (and not be forced to use the pass keyword):

class MyAppValueError(ValueError):
    '''Raise when my specific value is wrong'''

Set attributes you create yourself with a custom __init__. Avoid passing a dict as a positional argument, future users of your code will thank you. If you use the deprecated message attribute, assigning it yourself will avoid a DeprecationWarning:

class MyAppValueError(ValueError):
    '''Raise when a specific subset of values in context of app is wrong'''
    def __init__(self, message, foo, *args):
        self.message = message # without this you may get DeprecationWarning
        # Special attribute you desire with your Error, 
        # perhaps the value that caused the error?:
        self.foo = foo         
        # allow users initialize misc. arguments as any other builtin Error
        super(MyAppValueError, self).__init__(message, foo, *args) 

There’s really no need to write your own __str__ or __repr__. The built-in ones are very nice, and your cooperative inheritance ensures that you use them.

Critique of the top answer

Maybe I missed the question, but why not:

class MyException(Exception):
    pass

Again, the problem with the above is that in order to catch it, you’ll either have to name it specifically (importing it if created elsewhere) or catch Exception, (but you’re probably not prepared to handle all types of Exceptions, and you should only catch exceptions you are prepared to handle). Similar criticism to the below, but additionally that’s not the way to initialize via super, and you’ll get a DeprecationWarning if you access the message attribute:

Edit: to override something (or pass extra args), do this:

class ValidationError(Exception):
    def __init__(self, message, errors):

        # Call the base class constructor with the parameters it needs
        super(ValidationError, self).__init__(message)

        # Now for your custom code...
        self.errors = errors

That way you could pass dict of error messages to the second param, and get to it later with e.errors

It also requires exactly two arguments to be passed in (aside from the self.) No more, no less. That’s an interesting constraint that future users may not appreciate.

To be direct — it violates Liskov substitutability.

I’ll demonstrate both errors:

>>> ValidationError('foo', 'bar', 'baz').message

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
    ValidationError('foo', 'bar', 'baz').message
TypeError: __init__() takes exactly 3 arguments (4 given)

>>> ValidationError('foo', 'bar').message
__main__:1: DeprecationWarning: BaseException.message has been deprecated as of Python 2.6
'foo'

Compared to:

>>> MyAppValueError('foo', 'FOO', 'bar').message
'foo'

Prerequisite: This article is an extension to Exception Handling.

In this article, we will try to cover How to Define Custom Exceptions in Python with Examples. 

Example: 

class CustomError(Exception):
    pass

raise CustomError("Example of Custom Exceptions in Python")

Output: CustomError: Example of Custom Exceptions in Python

Python throws errors and exceptions when the code goes wrong, which may cause the program to stop abruptly. Python also provides an exception handling method with the help of try-except. Some of the standard exceptions which are most frequent include IndexError, ImportError, IOError, ZeroDivisionError, TypeError, and FileNotFoundError.

User-Defined Exception in Python

Exceptions need to be derived from the Exception class, either directly or indirectly. Although not mandatory, most of the exceptions are named as names that end in “Error” similar to the naming of the standard exceptions in python. For example,

Output

('A New Exception occurred: ', 6)

Customizing Exception Classes

To know more about class Exception, run the code below 

Output

Help on class Exception in module exceptions:

class Exception(BaseException)
 |  Common base class for all non-exit exceptions.
 |  
 |  Method resolution order:
 |      Exception
 |      BaseException
 |      __builtin__.object
 |  
 |  Methods defined here:
 |  
 |  __init__(...)
 |      x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data and other attributes defined here:
 |  
 |  __new__ = <built-in method __new__ of type object>
 |      T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Methods inherited from BaseException:
 |  
 |  __delattr__(...)
 |      x.__delattr__('name') <==> del x.name
 |  
 |  __getattribute__(...)
 |      x.__getattribute__('name') <==> x.name
 |  
 |  __getitem__(...)
 |      x.__getitem__(y) <==> x[y]
 |  
 |  __getslice__(...)
 |      x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 |      
 |      Use of negative indices is not supported.
 |  
 |  __reduce__(...)
 |  
 |  __repr__(...)
 |      x.__repr__() <==> repr(x)
 |  
 |  __setattr__(...)
 |      x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
 |  
 |  __setstate__(...)
 |  
 |  __str__(...)
 |      x.__str__() <==> str(x)
 |  
 |  __unicode__(...)
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data descriptors inherited from BaseException:
 |  
 |  __dict__
 |  
 |  args
 |  
 |  message

Example 1: User-Defined class with Multiple Inheritance

In the below article, we have created a class named “Error” derived from the class Exception. This base class is inherited by various user-defined classes to handle different types of python raise an exception with message

Output

Enter a number: Input value is zero, try again!
()

Enter a number: Input value is zero, try again!

Example 2: Deriving Error from Super Class Exception

Superclass Exceptions are created when a module needs to handle several distinct errors. One of the common ways of doing this is to create a base class for exceptions defined by that module. Further, various subclasses are defined to create specific exception classes for different error conditions.

Output

('Exception occurred: ', 'Not Allowed')

How to use standard Exceptions as a base class?

A runtime error is a class that is a standard exception that is raised when a generated error does not fall into any category. This program illustrates how to use runtime error as a base class and network error as a derived class. In a similar way, an exception can be derived from the standard exceptions of Python.

Output

('E', 'r', 'r', 'o', 'r')

Генерация исключений и создание своих типов исключений

Последнее обновление: 30.01.2022

Генерация исключений и оператор raise

Иногда возникает необходимость вручную сгенерировать то или иное исключение. Для этого применяется оператор raise. Например, сгенерируем исключение

try:
    number1 = int(input("Введите первое число: "))
    number2 = int(input("Введите второе число: "))
    if number2 == 0:
        raise Exception("Второе число не должно быть равно 0")
    print("Результат деления двух чисел:", number1/number2)
except ValueError:
    print("Введены некорректные данные")
except Exception as e:
    print(e)
print("Завершение программы")

Оператору raise передается объект BaseException — в данном случае объект Exception. В конструктор
этого типа можно ему передать сообщение, которое затем можно вывести пользователю. В итоге, если number2 будет равно 0, то сработает оператор
raise, который сгенерирует исключение. В итоге управление программой перейдет к блоку except, который обрабатывает
исключения типа Exception:

Введите первое число: 1
Введите второе число: 0
Второе число не должно быть равно 0
Завершение программы

Создание своих типов исключений

В языке Python мы не ограничены только встроенными типами исключений и можем, применяя наследование, при необходимости создавать свои
типы исключений. Например, возьмем следующий класс Person:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name  # устанавливаем имя
        self.__age = age   # устанавливаем возраст

    def display_info(self):
        print(f"Имя: {self.__name}  Возраст: {self.__age}")

Здесь класс Person в конструкторе получает значения для имени и возраста и присваивает их приватным переменным name и age.
Однако при создании объекта Person мы можем передать в конструктор некорректное с точки зрения логики значение — например, отрицательное число.
Одним из способов решения данной ситуации представляет генерация исключения при передаче некорректных значений.

Итак, определим следующий код программы:

class PersonAgeException(Exception):
    def __init__(self, age, minage, maxage):
        self.age = age
        self.minage = minage
        self.maxage = maxage

    def __str__(self):
        return f"Недопустимое значение: {self.age}. " 
               f"Возраст должен быть в диапазоне от {self.minage} до {self.maxage}"


class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name  # устанавливаем имя
        minage, maxage = 1, 110
        if minage < age < maxage:   # устанавливаем возраст, если передано корректное значение
            self.__age = age
        else:                       # иначе генерируем исключение
            raise PersonAgeException(age, minage, maxage)

    def display_info(self):
        print(f"Имя: {self.__name}  Возраст: {self.__age}")

try:
    tom = Person("Tom", 37)
    tom.display_info()  # Имя: Tom 	Возраст: 37

    bob = Person("Bob", -23)
    bob.display_info()
except PersonAgeException as e:
    print(e)    # Недопустимое значение: -23. Возраст должен быть в диапазоне от 1 до 110

В начале здесь определен класс PersonAgeException, который наследуется от класса Exception. Как правило, собственные классы исключений
наследуются от класса Exception. Класс PersonAgeException предназначен для исключений, связанных с возрастом пользователя.

В конструкторе PersonAgeException получаем три значения — собственное некорректное значение, которое послужило причиной исключения,
а также минимальное и максимальное значения возраста.

class PersonAgeException(Exception):
    def __init__(self, age, minage, maxage):
        self.age = age
        self.minage = minage
        self.maxage = maxage

    def __str__(self):
        return f"Недопустимое значение: {self.age}. " 
               f"Возраст должен быть в диапазоне от {self.minage} до {self.maxage}"

В функции __str__ определяем текстовое представление класса — по сути сообщение об ошибке.

В конструкторе класса Persoon проверяем переданное для возраста пользователя значение. И если это значение не соответствует
определенному диапазону, то генерируем исключение типа PersonAgeException:

raise PersonAgeException(age, minage, maxage)

При применении класса Person нам следует учитывать, что конструктор класса может сгенерировать исключение при передаче некорректного
значения. Поэтому создание объектов Person обертывается в конструкцию try..except:

try:
    tom = Person("Tom", 37)
    tom.display_info()  # Имя: Tom 	Возраст: 37

    bob = Person("Bob", -23)  # генерируется исключение типа PersonAgeException
    bob.display_info()
except PersonAgeException as e:
    print(e)    # Недопустимое значение: -23. Возраст должен быть в диапазоне от 1 до 110

И если при вызове конструктора Person будет сгенерировано исключение типа PersonAgeException, то управление программой перейдет к
блоку except, который обрабатывает исключения типа PersonAgeException в виде вывода информации об исключении на консоль.