Обработка ошибок в Python

Ошибки — обычная часть программирования, но Python предоставляет инструменты для корректной работы с ними. На этом уроке мы научимся отлаживать код и обрабатывать ошибки с помощью try, except и других средств.

Распространённые ошибки Python

К распространённым ошибкам Python относятся:

• SyntaxError: Ошибки в структуре кода.
• TypeError: Использование несовместимых типов данных.
• IndexError: Обращение к недопустимому индексу списка.

Блок try-except

Используйте блок try-except, чтобы перехватывать и обрабатывать ошибки. Это не позволяет программе аварийно завершиться при возникновении ошибки.

Пример:

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

Перехват нескольких исключений

Вы можете обрабатывать разные ошибки в отдельных блоках except.

Пример:

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

Необязательная ветка при отсутствии исключений

Необязательный блок else можно использовать для выполнения кода, если исключения не возникли.

Пример:

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

Завершающий блок

Блок finally выполняет код независимо от того, было ли возбуждено исключение. Его часто используют для операций очистки.

Пример:

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

Возбуждение исключений

Используйте оператор raise, чтобы создавать пользовательские исключения.

Пример:

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

Итоги

Вы узнали, как обрабатывать ошибки в Python с помощью:

• try-except: Для перехвата и обработки ошибок.
• else: Для выполнения кода, если ошибка не возникает.
• finally: Для выполнения кода независимо от исключений.
• raise: Для создания пользовательских исключений.

Поздравляем!

Вы завершили урок об обработке ошибок в Python. Отличная работа! Переходите к следующему уроку, чтобы узнать о настройке среды разработки с помощью Jupyter Notebook и Anaconda.