Ошибка в коде питон

Содержание

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.

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:

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.

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)

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.

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.

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)

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.

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.

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

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.

Переполнение (OverflowError)

Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

Ошибка атрибута (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.

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 ключа

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).

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.

Ошибка выполнения (Runtime Error)

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.

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.

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.

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.

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.

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.

? 4 ошибки в коде на Python, которые выдают в вас новичка

Привет! Меня зовут Маша, я уже шесть лет занимаюсь коммерческой разработкой на Python, а ещё пишу задачи и объясняю теорию для студентов курса «Мидл Python-разработчик» от Яндекс. Практикума. По опыту знаю, что начинающий разработчик чаще всего хорошо знает синтаксис языка, но не до конца разбирается с тем, что у Python «под капотом».

В результате программист-джуниор допускает неочевидные ошибки: на первый взгляд, его код написан идеально, но почему-то работает некорректно. Защититься от таких недоразумений поможет только знание нюансов внутренней работы Python. Поэтому сегодня я рассмотрю типичные проблемы, с которыми сталкиваются новички, и предложу несколько вариантов их решения.

1. Полагаетесь на изменяемые типы в значениях по умолчанию

У Python есть прекрасная особенность, а именно возможность задавать значения по умолчанию. Вы можете написать так:

И вам не придётся каждый раз указывать степень, в которую вы хотите возвести число (пока эта степень – 2), или уточнять количество ног у вашего кота.

Такое поведение бывает сложно поймать: если вы создали всего один экземпляр объекта, то, скорее всего, не заметите проблему. Но столкнётесь с ней позже.

Как решить проблему? Привыкайте вместо значений по умолчанию указывать None :

Тогда код будет работать корректно, и все коты останутся на своих местах!

2. Вызываете функцию в значении по умолчанию

Продолжаем разбираться с магией значений по умолчанию, а точнее – с вызовом функции. Представьте себе, что вы установили дома умную камеру и настроили её так, чтобы она записывала действия всех, кто появляется в её поле зрения, в текстовый файл. Ваша функция будет выглядеть так:

После этого вы, спокойные и довольные собой, ушли на работу.

В чём подвох? Вернувшись домой, вы решили проверить, как записалось каждое событие, посмотреть актуальные даты и описания. Ожидание:

Реальность – все события как будто произошли в одно и то же время:

Как её решить? Чтобы время вычислялось каждый раз при вызове вашей функции, нужно перенести вычисления в тело функции:

Так вы всё-таки узнаете, во сколько Том и Адорианец пили кофе и когда агент Кей ворвался к вам домой со своим нейралайзером.

3. Используете одновременно int и bool как ключи dict

Предположим, вы решили написать простой переводчик с компьютерного языка на человеческий для своего умного дома. Вам нужно, чтобы True отображалось как «Правда», False – как «Ложь», а 1 и 0 переводились как «Есть» и «Нет». Зафиксируем все переводы в словаре:

В чём подвох? В этом словаре используется четыре разных ключа. Проверим, действительно ли всё работает корректно:

Кажется, что-то пошло не так. Давайте заглянем в сам словарь:

Из него пропали два варианта перевода, а те, что остались – неверные.

Чем объясняется проблема? Чтобы разобраться в произошедшем, нужно понимать две вещи: что такое класс bool и как работает словарь.

Hash-функции ключей перестанут совпадать, и ответ словаря будет таким, как мы хотели, – общий язык с умным домом всё-таки будет найден:

4. Используете set для ускорения вычислений

В чём подвох? Рассмотрим конструкцию с точки зрения интерпретатора:

Чтобы найти нужный элемент, интерпретатор последовательно идёт по ссылкам, начиная с первой, и сравнивает объект с искомым: найдя нужные данные, он останавливает поиск. Чем длиннее список, тем больше времени занимает процесс. В O-нотации это записывается как O(n).

O-нотация называет такую сложность O(1): вне зависимости от размеров множества поиск будет происходить за одинаковое количество времени.

Как решить проблему? Звучит банально, но правильнее было бы не мудрить и воспользоваться обычным поиском.

Как говорится в дзене Python, «простое лучше сложного».

Советы для новичков в Python

Пожалуй, самый главный совет, который стоит дать специалистам-джуниорам, только начинающим свою карьеру в Python, – это не только зубрить основы, но и заглядывать внутрь инструмента, которым вы пользуетесь.

Чтобы не оказаться тем самым новичком, у которого ничего не работает, я советую:

Источники:

https://pythonru. com/osnovy/znachenija-iskljuchenij-i-oshibok-v-python

https://proglib. io/p/4-oshibki-v-kode-na-python-kotorye-vydayut-v-vas-novichka-2020-09-24

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: