Value error python что это

Обработка исключений ValueError в Python на примерах. Ошибка возникает, когда функция получает аргумент правильного типа, но несоответствующее значение.

Ошибка ValueError в Python возникает, когда функция получает аргумент правильного типа, но несоответствующее значение. Также не следует описывать ситуацию более точным исключением, например IndexError.

Содержание

  1. Пример
  2. Обработка исключения
  3. ValueError в функции

Пример

Вы получите ValueError с математическими операциями, такими как квадратный корень из отрицательного числа.

>>> import math
>>> 
>>> math.sqrt(-10)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: math domain error
>>> 

Обработка исключения

Вот простой пример обработки исключения ValueError с помощью блока try-except.

import math

x = int(input('Please enter a positive number:n'))

try:
    print(f'Square Root of {x} is {math.sqrt(x)}')
except ValueError as ve:
    print(f'You entered {x}, which is not a positive number.')

Вот результат работы программы с разными типами ввода.

Please enter a positive number:
16
Square Root of 16 is 4.0

Please enter a positive number:
-10
You entered -10, which is not a positive number.

Please enter a positive number:
abc
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/pankaj/Documents/PycharmProjects/hello-world/journaldev/errors/valueerror_examples.py", line 11, in <module>
    x = int(input('Please enter a positive number:n'))
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'

Наша программа может вызывать ValueError в функциях int() и math.sqrt(). Итак, мы можем создать вложенный блок try-except для обработки обоих. Вот обновленный фрагмент, который позаботится обо всех сценариях ValueError.

import math

try:
    x = int(input('Please enter a positive number:n'))
    try:
        print(f'Square Root of {x} is {math.sqrt(x)}')
    except ValueError as ve:
        print(f'You entered {x}, which is not a positive number.')
except ValueError as ve:
    print('You are supposed to enter positive number.')

Вот простой пример, в котором мы поднимаем ValueError для входного аргумента правильного типа, но неподходящего значения.

import math


def num_stats(x):
    if x is not int:
        raise TypeError('Work with Numbers Only')
    if x < 0:
        raise ValueError('Work with Positive Numbers Only')

    print(f'{x} square is {x * x}')
    print(f'{x} square root is {math.sqrt(x)}')

( 3 оценки, среднее 3.67 из 5 )

Помогаю в изучении Питона на примерах. Автор практических задач с детальным разбором их решений.

The Python ValueError is an exception that occurs when a function receives an argument of the correct data type but an inappropriate value. This error usually occurs in mathematical operations that require a certain kind of value.

What Causes ValueError

The Python ValueError is raised when the wrong value is assigned to an object. This can happen if the value is invalid for a given operation, or if the value does not exist. For example, if a negative integer is passed to a square root operation, a ValueError is raised.

Python ValueError Example

Here’s an example of a Python ValueError raised when trying to perform a square root operation on a negative number:


import math

math.sqrt(-100)

In the above example, a negative integer is passed to the math.sqrt() function. Since the function expects a positive integer, running the above code raises a ValueError:


Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 3, in <module>
    math.sqrt(-100)
ValueError: math domain error

How to Fix ValueError Exceptions in Python

To resolve the ValueError in Python code, a try-except block can be used. The lines of code that can throw the ValueError should be placed in the try block, and the except block can catch and handle the error.

Using the above approach, the previous example can be updated to handle the error:


import math

try:
    math.sqrt(-100)
except ValueError:
    print('Positive number expected for square root operation')
    

Here, a check is performed for the ValueError using the try-except block. When the above code is executed, the except block catches the ValueError and handles it, producing the following output:


Positive number expected for square root operation

Track, Analyze and Manage Errors With Rollbar

Managing errors and exceptions in your code is challenging. It can make deploying production code an unnerving experience. Being able to track, analyze, and manage errors in real-time can help you to proceed with more confidence. Rollbar automates error monitoring and triaging, making fixing Python errors easier than ever. Try it today!

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

Синтаксис обработки исключений

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 stmt2if. 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.

Python ValueError

Introduction to Python ValueError

Python ValueError occurs when there is an issue with the content of the object to which you wanted to assign a value to. These Python ValueErrors are built-in exceptions in the Python programming language. The syntax for Python ValueError is:

List = [1,2,….n]
[1…n] = list
Print(n)

Where,

  • n is the number of values we add inside the brackets.
  • When we do not assign these values to the proper variables, we end up getting a ValueError in Python.
  • Python ValueError is raised when capacity gets a contention of the right kind yet ill-advised worth.
  • We can commit certain errors while composing a program that leads to blunders when we attempt to run it. A python program ends when it experiences an unhandled blunder.

How ValueError works in Python?

Now we see how these ValueErrors work in Python. At times, you may need to unload the components or qualities from a rundown. You can dole out the removed qualities into factors or another new rundown. In any case, if the quantity of rundown components is more than the number of factors, a mistake will be raised during the task. The mistake is a ValueError with numerous qualities to unload in Python will be tossed by Python. For example, envision you have a dog, and you attempt to place it in a fish tank. This would be a case of a kind mistake since creatures of type ‘hound’ surely are not equivalent to creatures of type ‘fish’. Then again, envision we attempted to place a Great Dane into a Labrador’s pet hotel. This would be an issue with the pooch’s estimation, on the grounds that despite the fact that they are both of type ‘hound’, a Labrador’s pet hotel would not have the option to acknowledge a canine the size of a Great Dane.

Example #1

Code:

List = [1,2,3,4,5]
a,b,c = List
print(a)
print(b)
print(c)

Output:

Python ValueError - 1

Explanation: In the above program, we assign values to a variable named list. The numbers assigned have to be printed. There are totally of 5 numbers in the array, and here we assign only 3 variables to these numbers. Hence the error occurs and asks us to assign more variables to the given values because there are no sufficient values that are assigned in the code.

Example #2 – Defining an array inside an array

Code:

list = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],9]
a,b,c = list
print(a)
print(b)
print(c)

Output:

inside an array

Explanation: In the above program, we try to assign an array inside an array. Here, we create an array of numbers and initialize the values of each array. Yet again, we try to assign variables to these array values, and the number of variables assigned here is less compared to the rest of the array values. Hence, the error occurs in the output.

How to avoid ValueError in Python?

Now we see the solutions to the errors that occurred above and how to avoid these exceptions in Python. The best way to dodge the ValueError is by coordinating the number of factors and the number of rundown components. You may likewise utilize a circle to emphasize the components and print them individually.

Example #1

Code:

List = [1,2,3,4,5]
a,b,c,d,e = List
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(e)

Output:

Python ValueError - 3

In the first solution example, we first decide how to prevent a simple array value exception by just assigning all the variables to the respective array numbers and printing all the variables to which these array values have been assigned to. Hence, the problem is fixed, and we get the above output.

Example #2

Code:

list = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],9]
a,b,c,d,e = list
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(e)

Output:

Python ValueError - 4

In this above solution, we see that we assign multiple values when we declare an array inside an array. It can be integers, strings and many more. Hence, similar to the previous solution, we need to assign and print all the 5 values of the given list of arrays to avoid the ValueError exception. Though here there is an array inside an array, the code considers the sub-array as a single entity and prints the output.

The translator or inherent capacities can produce implicit exemptions. But where referenced, they have a “related worth” showing the definite reason for the mistake. This might be a string or a tuple of a few things of data (e.g., a mistake code and a string clarifying the code). The related worth is normally passed as contentions to the special case class’ constructor.

Conclusion

In Python, the worth is data that is put away inside a specific item. To experience a ValueError in Python implies that is an issue with the substance of the article you attempted to allocate the incentive to. This is not to be mistaken for types in Python. Hence, Python ValueError is raised when capacity gets a contention of the right kind; however, it an unseemly worth it. Additionally, the circumstance should not be portrayed by a progressively exact exemption, such as IndexError.

Recommended Articles

This is a guide to Python ValueError. Here we discuss an introduction, how it works, and how to avoid valueError in python with examples. You can also go through our other related articles to learn more –

  1. Python Unique List
  2. Python Multiprocessing
  3. Python Getattr
  4. Collection Module In Python

Урок 18. Exceptions.

Что вы предпринимаете, когда с работой вашей программы что-то идет не так? Допустим, вы пытаетесь открыть файл, но вы ввели неверный путь, или вы хотите узнать информацию у пользователей и они пишут какую-то бессмыслицу. Вы не хотите, чтобы ваша программа крэшилась, по-этому вы выполняете обработку исключений. В Пайтоне, конструкция всегда обернута в то, что называется try/except.

Иерархия исключений выглядит вот так:

Начнем со знакомства с самыми обычными исключениями, которые вы увидите в Пайтоне. Обратите внимание на то, что ошибка и исключение – два разных слова, описывающие одно и то же, в контексте обработки исключений.

Основные исключения

Ниже изложен список основных встроенных исключений (определение в документации к Пайтону):

Exception – то, на чем фактически строятся все остальные ошибки;

AttributeError – возникает, когда ссылка атрибута или присвоение не могут быть выполнены;

IOError – возникает в том случае, когда операция I/O (такая как оператор вывода, встроенная функция open() или метод объекта-файла) не может быть выполнена, по связанной с I/O причине: «файл не найден», или «диск заполнен», иными словами.

ImportError – возникает, когда оператор import не может найти определение модуля, или когда оператор не может найти имя файла, который должен быть импортирован;

IndexError – возникает, когда индекс последовательности находится вне допустимого диапазона;

KeyError – возникает, когда ключ сопоставления (dictionary key) не найден в наборе существующих ключей;

KeyboardInterrupt – возникает, когда пользователь нажимает клавишу прерывания(обычно Delete или Ctrl+C);

NameError – возникает, когда локальное или глобальное имя не найдено;

OSError – возникает, когда функция получает связанную с системой ошибку;

SyntaxError — возникает, когда синтаксическая ошибка встречается синтаксическим анализатором;

TypeError – возникает, когда операция или функция применяется к объекту несоответствующего типа. Связанное значение представляет собой строку, в которой приводятся подробные сведения о несоответствии типов;

ValueError – возникает, когда встроенная операция или функция получают аргумент, тип которого правильный, но неправильно значение, и ситуация не может описано более точно, как при возникновении IndexError;

ZeroDivisionError – возникает, когда второй аргумент операции division или modulo равен нулю;

Существует много других исключений, но вы вряд ли будете сталкиваться с ними так же часто.

Как обрабатывать исключения?

Обработка исключений в Пайтон – это очень просто. Потратим немного времени и напишем несколько примеров, которые их вызовут. Мы начнем с одной из самых элементарных проблем: деление на ноль.

Traceback (most recent call last):
    File "<string>", line 1, in <fragment>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("You cannot divide by zero!")
>>> You cannot divide by zero!

Если мы обратимся к урокам элементарной математики, то вспомним, что на ноль делить нельзя. В Пайтоне данная операция вызовет ошибку, как мы можем видеть в примере выше. Чтобы поймать ошибку, мы завернем операцию в оператор try/except.

«Голое» исключение

Есть еще один способ поймать ошибку:

try:
    1 / 0
except:
    print("You cannot divide by zero!")
# ЭТО СРАБОТАЕТ, НО ТАК ДЕЛАТЬ НЕЛЬЗЯ

На жаргоне Пайтона, это известно как голое исключение, что означает, что будут найдены вообще все исключения. Причина, по которой так делать не рекомендуется, заключается в том, что вы не узнаете, что именно за исключение вы выловите. Когда у вас возникло что-то в духе ZeroDivisionError, вы хотите выявить фрагмент, в котором происходит деление на ноль. В коде, написанном выше, вы не можете указать, что именно вам нужно выявить. Давайте взглянем еще на несколько примеров:

my_dict = {"a":1, "b":2, "c":3}

try:
    value = my_dict["d"]
except KeyError:
    print("That key does not exist!")
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

try:
    my_list[6]
except IndexError:
    print("That index is not in the list!")

В первом примере, мы создали словарь из трех элементов. После этого, мы попытались открыть доступ ключу, которого в словаре нет. Так как ключ не в словаре, возникает KeyError, которую мы выявили. Второй пример показывает список, длина которого состоит из пяти объектов. Мы попытались взять седьмой объект из индекса.

Помните, что списки в Пайтоне начинаются с нуля, так что когда вы говорите 6, вы запрашиваете 7. В любом случае, в нашем списке только пять объектов, по этой причине возникает IndexError, которую мы выявили. Вы также можете выявить несколько ошибок за раз при помощи одного оператора. Для этого существует несколько различных способов. Давайте посмотрим:

my_dict = {"a":1, "b":2, "c":3}

try:
    value = my_dict["d"]
except IndexError:
    print("This index does not exist!")
except KeyError:
    print("This key is not in the dictionary!")
except:
    print("Some other error occurred!")

Это самый стандартный способ выявить несколько исключений. Сначала мы попробовали открыть доступ к несуществующему ключу, которого нет в нашем словаре. При помощи try/except мы проверили код на наличие ошибки KeyError, которая находится во втором операторе except. Обратите внимание на то, что в конце кода у нас появилась «голое» исключение. Обычно, это не рекомендуется, но вы, возможно, будете сталкиваться с этим время от времени, так что лучше быть проинформированным об этом. Кстати, также обратите внимание на то, что вам не нужно использовать целый блок кода для обработки нескольких исключений. Обычно, целый блок используется для выявления одного единственного исключения. Изучим второй способ выявления нескольких исключений:

try:
    value = my_dict["d"]
except IndexError, KeyError:
    print("An IndexError or KeyError occurred!")

Обратите внимание на то, что в данном примере мы помещаем ошибки, которые мы хотим выявить, внутри круглых скобок. Проблема данного метода в том, что трудно сказать какая именно ошибка произошла, так что предыдущий пример, мы рекомендуем больше чем этот. Зачастую, когда происходит ошибка, вам нужно уведомить пользователя, при помощи сообщения.

В зависимости от сложности данной ошибки, вам может понадобиться выйти из программы. Иногда вам может понадобиться выполнить очистку, перед выходом из программы. Например, если вы открыли соединение с базой данных, вам нужно будет закрыть его, перед выходом из программы, или вы можете закончить с открытым соединением. Другой пример – закрытие дескриптора файла, к которому вы обращаетесь. Теперь нам нужно научиться убирать за собой. Это очень просто, если использовать оператор finally.

Оператор finally

Оператор finally очень прост в использовании. Давайте взглянем на нижеизложенный пример:

my_dict = {"a":1, "b":2, "c":3}

try:
    value = my_dict["d"]
except KeyError:
    print("A KeyError occurred!")
finally:
    print("The finally statement has executed!")

Если вы запустите это код, оно отобразиться и в операторе except и в finally. Весьма просто, не так ли? Теперь вы можете использовать оператор finally, чтобы убрать за собой. Вы можете также вписать код exit в конце оператора finally.

Попробуйте except или else

Оператор try/except также имеет пункт else. Он работает только в том случае, если в вашем коде нет ни единой ошибки. Давайте потратим немного времени и взглянем на парочку примеров:

my_dict = {"a":1, "b":2, "c":3}

try:
    value = my_dict["a"]
except KeyError:
    print("A KeyError occurred!")
else:
    print("No error occurred!")

Мы видим словарь, состоящий из трех элементов, и в операторе try/except мы открываем доступ к существующему ключу. Это работает, так что ошибка KeyError не возникает. Так как ошибки нет, else работает, и надпись “No error occurred!” появляется на экране. Теперь добавим оператор finally:

my_dict = {"a":1, "b":2, "c":3}

try:
    value = my_dict["a"]
except KeyError:
    print("A KeyError occurred!")
else:
    print("No error occurred!")
finally:
    print("The finally statement ran!")

В данном коде работают и оператор else и finally. Большую часть времени вы не будете сталкиваться с оператором else, используемый в том или ином коде, который следует за оператором try/except, если ни одна ошибка не была найдена. Единственное полезное применение оператора else, которое я видел, это когда вы хотите запустить вторую часть кода, в которой может быть ошибка. Конечно, если ошибка возникает в else, то она не будет поймана.

Оператор raise

Если в вашем коде какие-либо данные не соответсвуют вашим ожиданиям, вы всегда можете вызвать исключение если вам это необходимо, для этого используется ключевое слово raise.

def even_the_odds(odds):
    if odds % 2 != 1:
        raise ValueError("Did not get an odd number")
    return odds + 1

Любое исключение завершает наш код, а значит, что до возврата в случае исключения функция не дойдет.

Мы можем использовать raise внутри любой конструкции, допустим нам нужно отправлять ошибку на сторонний сервис, но не обрабатывать её

try:
    do_stuff(resource)
except SomeException as e:
    log_error(e)
    raise  # re-raise the error
finally:
    free_expensive_resource(resource)

raise в этом случае просто повторится

еще один такой пример

 try:
    5 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Got an error")
    raise

Имейте в виду, однако, что кто-то еще выше в стеке вызовов может все же перехватить исключение и как-то обработать его. Готовый вывод может быть неприятным в этом случае, потому что это произойдет в любом случае (пойман или не пойман). Поэтому может быть лучше создать другое исключение, содержащее ваш комментарий о ситуации, а также исходное исключение:

try:
    5 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    raise ZeroDivisionError("Got an error", e)

в переменной e будет хранится вся информация о исключении, и таким рейзом мы вызовем нужный нам тип исключения, с нашим коментарием, и всей системной информацией.

Исключения тоже объекты

Исключением являются только обычные объекты Python , которые наследуют от встроенного BaseException . Сценарий Python может использовать raise заявление , чтобы прервать выполнение, в результате чего Python для печати трассировки стеки из стека вызовов в этой точке и представление экземпляра исключения.

Например:

 >>> def failing_function():
...     raise ValueError('Example error!')
>>> failing_function()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in failing_function
ValueError: Example error!

который говорит , что ValueError с сообщением ‘Example error!’ был поднят нашей failing_function() , который был выполнен в интерпретаторе.

Код вызова может выбрать обработку любых исключений, которые может вызвать вызов:

 >>> try:
...     failing_function()
... except ValueError:
...     print('Handled the error')
Handled the error

Или вывесли оригинальный текст:

>>> try:
...     failing_function()
... except ValueError as e:
...     print('Caught exception', repr(e))
Caught exception ValueError('Example error!',)

Создание пользовательских типов исключений

Создайте класс , унаследованный от Exception :

class FooException(Exception):
    pass

try:
    raise FooException("insert description here")
except FooException:
    print("A FooException was raised.")

или другой тип исключения:

class NegativeError(ValueError):
      pass

def foo(x):
    # function that only accepts positive values of x
    if x < 0:
        raise NegativeError("Cannot process negative numbers")
    ...  # rest of function body

try:
    result = foo(int(input("Enter a positive integer: ")))  # raw_input in Python 2.x
except NegativeError:
    print("You entered a negative number!")
else:
    print("The result was " + str(result))

ValueErrors in Python

In Python, a value is the information that is stored within a certain object.
To encounter a ValueError in Python means that is a problem with the content
of the object you tried to assign the value to.

This is not to be confused with types in Python. For instance, imagine you have
a dog and you try to put it in a fish tank. This would be an example of a type error,
because animals of type ‘dog’ certainly are not the same as animals of type ‘fish’.

On the other
hand, imagine we tried to put a Great Dane into a Chihuahua’s kennel. This would
be a problem with the value of the dog, because although they are both of type
‘dog’, a Chihuahua’s kennel would not be able to accept a dog the size of a Great
Dane.

To see this more clearly in Python, note the following examples:


>>> int(5.6754)
5

Fig. 1: A valid int conversion

Since the float 5.6754 is numeric data, Python can convert it to an integer.
The following, however, won’t work so well:


>>> int("dog")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'dog'

Fig. 2: A decidedly invalid int conversion

In PyLearn, we would see the following message:


>>> int("dog")
ValueError: int() cannot convert 'dog' into an integer.

Fig. 3: The same message, PyLearn-style

Any time you wish to convert the type of an object, you need to make sure that
the value associated with that object is a valid value.

Other ValueErrors in Python

You can also trigger a ValueError in Python when you try to perform an operation on a value
that doesn’t exist. For instance, imagine the following example:


>>> myVar = 5
>>> list = []
>>> list.remove(myVar)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: list.remove(x): x not in list

In this example, we define a variable ‘myVar’ to have the value 5. We then try
to remove this value from a list that doesn’t contain that value. Because 5 is not
in the list, we cannot remove it, and Python returns a value error.

Additionally, you can also raise a ValueError in Python if you try to ‘unpack’ more
values than you have. For instance:


>>> a, b, c, d = [3, 4, 5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: need more than 3 values to unpack

This returns a value error, because there are too few values on the right-hand
side for Python to ‘unpack.’ When Python tries to assign ‘d’ to a value on the
right-hand side, it is unable to find any matching value to ‘unpack’, and thus
throws a ValueError.

Like this post? Please share to your friends:
  • Value error exception oracle
  • Value does not fall within the expected range nitrox как исправить
  • Value creation failed at line 451 как исправить
  • Valorant ошибка vanguard anti cheat как исправить
  • Valorant ошибка van9002