Как обрабатывать ошибки выполнения в Python

Расширенные примеры обработки ошибок

1. Создание собственного класса исключения

Пользовательские исключения позволяют точнее классифицировать ошибки предметной области. Класс наследует от Exception и может содержать дополнительные поля.

class NegativeValueError(ValueError):
    def __init__(self, value, message='Значение не может быть отрицательным'):
        self.value = value
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

def set_age(age):
    if age < 0:
        raise NegativeValueError(age)
    print(f'Возраст: {age}')

# Попытка
set_age(-5)

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "", line 5, in set_age
    raise NegativeValueError(age)
NegativeValueError: Значение не может быть отрицательным

Пояснение: кастомное исключение хранит переданное значение (value). В блоке except NegativeValueError as e можно получить e.value для логирования.

2. Игнорирование определённых ошибок с contextlib.suppress

Если нужно проигнорировать исключение и продолжить выполнение без обработчика, используется contextlib.suppress.

from contextlib import suppress

with suppress(FileNotFoundError, PermissionError):
    with open('/etc/shadow') as f:
        content = f.read()
    # Если файла нет или нет прав, ошибка молча игнорируется
print('Программа продолжает работу')

Программа продолжает работу

Пояснение: with suppress(...) подавляет указанные исключения. Полезно для опциональных операций (удаление временных файлов, чтение конфигов).

3. Связывание исключений с помощью raise ... from

При перехвате одного исключения и возбуждении другого полезно сохранить первоначальный контекст для отладки.

def read_config(path):
    try:
        with open(path) as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError as e:
        raise RuntimeError(f'Не удалось прочитать конфиг {path}') from e

# Вызов
# read_config('missing.conf')

Traceback (most recent call last):
  File "", line 3, in read_config
    with open(path) as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'missing.conf'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    read_config('missing.conf')
  File "", line 5, in read_config
    raise RuntimeError(f'Не удалось прочитать конфиг {path}') from e
RuntimeError: Не удалось прочитать конфиг missing.conf

Пояснение: цепочка исключений показывает оба стека. Используется в функциях высокого уровня, чтобы абстрагировать детали, но не терять исходную ошибку.

4. Объединение исключений в кортеж

Если разные типы ошибок требуют одинаковой реакции, их можно перечислить в кортеже после except.

def calculate(a, b, operation):
    operations = {
        'add': lambda x, y: x + y,
        'divide': lambda x, y: x / y
    }
    try:
        func = operations[operation]
        return func(a, b)
    except (KeyError, ZeroDivisionError, TypeError) as e:
        print(f'Ошибка: {type(e).__name__} - {e}')
        return None

print(calculate(10, 0, 'divide'))  # ZeroDivisionError
print(calculate(10, 0, 'mod'))     # KeyError

Ошибка: ZeroDivisionError - division by zero
None
Ошибка: KeyError - 'mod'
None

Пояснение: кортеж исключений упрощает код при одинаковой логике обработки. Важно: порядок не имеет значения, но нужно избегать включения родительских классов (например, Exception), чтобы не перехватывать лишнего.

5. Настройка ротации логов для production

Модуль logging.handlers.RotatingFileHandler автоматически разбивает лог-файл при достижении определённого размера, сохраняя историю.

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1024*100, backupCount=5)
handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(handler)

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.error('Деление на ноль', exc_info=True)

Пояснение: maxBytes=1024*100 указывает максимальный размер файла (100 КБ). После заполнения создаётся новый файл, старые переименовываются (app.log.1 и т.д.). Параметр backupCount=5 хранит до 5 старых файлов.

6. Декоратор для автоматического логирования ошибок функции

Декоратор позволяет централизованно обрабатывать исключения в множестве функций без дублирования кода.

import functools
import logging

logging.basicConfig(level=logging.ERROR)

def log_exceptions(logger=None):
    if logger is None:
        logger = logging.getLogger(__name__)
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                logger.exception(f'Исключение в {func.__name__}: {e}')
                raise  # повторно возбуждаем, чтобы вышестоящий код мог обработать
        return wrapper
    return decorator

@log_exceptions()
def risky_function(x, y):
    return x / y

# Вызов
# risky_function(1, 0)  # вызовет ZeroDivisionError и запишет лог

ERROR:__main__:Исключение в risky_function: division by zero
Traceback (most recent call last):
  File "", line 10, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "", line 21, in risky_function
    return x / y
ZeroDivisionError: division by zero

Пояснение: декоратор log_exceptions принимает опциональный логгер. Он оборачивает функцию, перехватывает все исключения, логирует их и возбуждает повторно. Это удобно для библиотечных функций.