Manejo de errores en Python

Los errores son una parte habitual de la programación, pero Python proporciona herramientas para gestionarlos adecuadamente. En esta lección, aprenderá a depurar código y gestionar errores mediante try, except y otras herramientas.

Errores comunes de Python

Algunos errores habituales de Python son:

• SyntaxError: Errores en la estructura del código.
• TypeError: Uso de tipos de datos incompatibles.
• IndexError: Acceso a un índice no válido de una lista.

El bloque try-except

Utilice un bloque try-except para detectar y gestionar errores. Esto evita que el programa se bloquee cuando se produce un error.

Ejemplo:

try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print('Cannot divide by zero!')

Captura de varias excepciones

Puede gestionar distintos errores en bloques except independientes.

Ejemplo:

try: value = int('abc') except ValueError: print('Invalid input!') except TypeError: print('Type mismatch!')

La cláusula else

Se puede utilizar un bloque else opcional para ejecutar código cuando no se produce ninguna excepción.

Ejemplo:

try: print(10 / 2) except ZeroDivisionError: print('Error!') else: print('Division successful!')

El bloque finally

El bloque finally ejecuta código independientemente de que se produzca o no una excepción. Suele utilizarse para operaciones de limpieza.

Ejemplo:

try: file = open('example.txt', 'r') except FileNotFoundError: print('File not found!') finally: print('Execution completed.')

Lanzamiento de excepciones

Utilice la instrucción raise para crear excepciones personalizadas.

Ejemplo:

age = -1 if age < 0: raise ValueError('Age cannot be negative!')

Repaso

Ha aprendido a gestionar errores en Python mediante:

• try-except: Para capturar y gestionar errores.
• else: Para ejecutar código si no se produce ningún error.
• finally: Para ejecutar código independientemente de las excepciones.
• raise: Para crear excepciones personalizadas.

¡Enhorabuena!

Ha completado la lección sobre la gestión de errores en Python. ¡Excelente trabajo! Continúe con la próxima lección para aprender a configurar su entorno de desarrollo con Jupyter Notebook y Anaconda.