Обработка исключений в Python

Обработка и генерация исключений в Python: полный разбор try/except, raise, else/finally и пользовательских ошибок

Исключения в Python — это механизм сигнализации об ошибках во время выполнения. Правильная обработка исключений делает код надёжным и читаемым. Ниже — базовые конструкции try/except, связка else/finally, генерация ошибок raise, пользовательские исключения и практики.

Что такое исключения и почему они важны

Исключение — объект, который «выбрасывается» (raise) при ошибочной ситуации: деление на ноль, выход за пределы списка, сбой сети, неправильные данные. Если исключение не перехвачено, интерпретатор прерывает программу и печатает Traceback.

• Перехват исключений не скрывает ошибку, а делает поведение контролируемым.
• Обработка повышает устойчивость сервисов и CLI.
• Правильный перехват упрощает отладку.

Иерархия исключений в Python

Все исключения наследуются от BaseException. Для прикладного кода базовым родителем почти всегда является Exception. Ветвление важно для корректного перехвата: можно ловить как конкретные типы, так и целые группы.

# Фрагмент дерева (упрощённо)
BaseException
 ├─ SystemExit
 ├─ KeyboardInterrupt
 └─ Exception
    ├─ ArithmeticError
    │   ├─ ZeroDivisionError
    │   └─ OverflowError
    ├─ LookupError
    │   ├─ IndexError
    │   └─ KeyError
    ├─ FileNotFoundError
    ├─ ValueError
    ├─ TypeError
    ├─ OSError
    └─ RuntimeError

Рекомендация: перехватывайте конкретные исключения. Перехват «всего подряд» затрудняет диагностику и маскирует баги.

Базовая конструкция try/except

Используйте try/except, чтобы безопасно выполнить рискованный код:

def safe_div(x, y):
    try:
        return x / y
    except ZeroDivisionError as e:
        return float("inf")  # или логика по умолчанию

Можно перехватывать несколько типов исключений разными блоками except или одной «кортежной» записью.

def parse_int(value):
    try:
        return int(value)
    except (ValueError, TypeError) as e:
        return None

Используйте as e, чтобы получить объект исключения и записать сообщение в лог.

Расширения: else и finally

Блок else выполняется, если в try не произошло исключения. Блок finally выполняется всегда — несмотря ни на что.

def read_number(path):
    f = None
    try:
        f = open(path, "r", encoding="utf-8")
        data = f.read()
    except FileNotFoundError:
        return None
    else:
        return int(data.strip())
    finally:
        if f:
            f.close()

Чаще вместо ручного finally используйте with, который корректно освободит ресурсы.

Генерация исключений: raise

Когда входные данные некорректны или система в невалидном состоянии, выбрасывайте исключение явно с помощью raise. Это делает контракт функций прозрачным и предотвращает тихие сбои.

def sqrt_positive(x: float) -> float:
    if x < 0:
        raise ValueError('x must be non-negative')
    return x ** 0.5

Для сохранения исходного контекста используйте raise from, чтобы связать исключения цепочкой (exception chaining) и быстрее диагностировать первопричину.

def load_json(path):
    import json
    try:
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            return json.load(f)
    except OSError as e:
        raise RuntimeError('Unable to read file') from e

Повторный выброс (re-raise) — просто raise без аргументов внутри блока except. Он полезен, если вы что-то залогировали и хотите передать ошибку выше.

try:
    risky()
except Exception:
    log_exception()  # запись в журнал
    raise

Пользовательские исключения

Создавайте собственные типы для доменных ошибок. Так код становится самодокументируемым, а вызывающая сторона может ловить ваши исключения отдельно от системных.

class PaymentError(Exception):
    'Базовая ошибка платежей.'

class CardDeclinedError(PaymentError):
pass

def charge(amount, card):
if not card.valid:
raise CardDeclinedError('Card declined') 

Совет: храните пользовательские исключения в модуле exceptions.py и документируйте условия их возникновения.

Множественные except и порядок проверки

Python сопоставляет исключение с блоками except сверху вниз. Узкие типы пишите раньше широких.

try:
    ...
except ValueError:
    handle_value()
except Exception:
    handle_generic()

EAFP против LBYL

Идиома Python — EAFP (Easier to Ask Forgiveness than Permission): «проще просить прощения, чем разрешения». Альтернатива — LBYL (Look Before You Leap): предварительно проверять условия.

# EAFP
try:
    value = mapping[key]
except KeyError:
    value = default

# LBYL

if key in mapping:
value = mapping[key]
else:
value = default 

EAFP обычно короче и масштабируется лучше в конкурентных сценариях.

Практические паттерны обработки ошибок

• Валидация входных данных: выбрасывайте ValueError/TypeError для некорректного ввода.
• Работа с файлами: перехватывайте FileNotFoundError, PermissionError, используйте with.
• Сеть и API: ловите OSError, таймауты, ошибки библиотек; ретраи при нужде.
• Базы данных: разделяйте транзиентные и фатальные ошибки.

import json
from pathlib import Path

def load_settings(path: str) -> dict:
p = Path(path)
try:
text = p.read_text(encoding='utf-8')
return json.loads(text)
except FileNotFoundError:
return {'theme': 'light', 'autosave': False}
except json.JSONDecodeError as e:
raise ValueError(f'Invalid config format: {e}') 

Логирование исключений

Используйте модуль logging вместо принтов. Метод logging.exception автоматически добавляет стек-трейс.

import logging

log = logging.getLogger(**name**)

def process(item):
try:
step(item)
except Exception:
log.exception('Failed to process item: %r', item)
raise 

Короткий чек-лист лучших практик

• Ловите только те ошибки, с которыми реально можете что-то сделать.
• Сообщения делайте конкретными: указывайте проблемное значение, путь, ключ, лимит.
• Не используйте исключения как обычные if/else — это дорого и запутывает контроль потока.
• Для библиотек документируйте, какие типы ошибок кидаете и когда.
• В публичных API мапьте внутренние ошибки на доменные.

def fetch(user_id, repo):
    if not isinstance(user_id, int):
        raise TypeError('user_id must be int')
    try:
        return repo.get(user_id)
    except OSError as e:
        raise RuntimeError('storage error') from e

Анти-паттерны: чего избегать

• except Exception: без нужды — маскирует баги.
• голые except: перехватывают BaseException включая KeyboardInterrupt.
• молчаливый перехват: пустой обработчик без логирования.
• злоупотребление assert: утверждения могут быть отключены.
• неподходящие типы ошибок: ValueError для значения, TypeError для типа и т.п.

Исключения и контекстные менеджеры

Контекстные менеджеры инкапсулируют открытие/закрытие ресурсов и политику ошибок. Свой менеджер — через класс с __enter__/__exit__ или декоратор contextmanager.

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def opened(path, mode='r', encoding='utf-8'):
f = open(path, mode, encoding=encoding)
try:
yield f
finally:
f.close() 

Исключения в тестах

В юнит-тестах проверяйте, что функция выбрасывает ожидаемое исключение. В pytest используйте raises.

import pytest

def test_sqrt_positive_raises():
with pytest.raises(ValueError):
sqrt_positive(-1) 

Частые вопросы (FAQ)

Помните: «Ловите то, что готовы обработать». Остальное должно падать быстро и громко 🧩

Освоив try/except, else/finally и raise, вы пишете предсказуемый код. Перехватывайте конкретные типы, логируйте исключения, проектируйте свои классы там, где это повышает ясность, и придерживайтесь идиомы EAFP. Удачной разработки! 💼