Синтаксические ошибки и встроенные исключения в Python

Мы уже знаем, что проблемы в программе могут возникать на разных этапах.

На этом уроке познакомимся с конкретными ошибками и исключениями, которые уже могли встретиться в наших программах:

ZeroDivisionError
NameError
UnboundLocalError
SyntaxError
IndentationError
TypeError
ValueError

Их названия находятся во встроенной области видимости Python, поэтому к ним можно обращаться напрямую:

print(ZeroDivisionError)
print(TypeError)
print(ValueError)

Это классы встроенных исключений Python. В дальнейшем мы научимся обрабатывать исключения и создавать собственные классы исключений на основе уже существующих.

1. ZeroDivisionError

ZeroDivisionError возникает при попытке выполнить деление или получить остаток от деления на ноль.

Самый простой пример:

result = 10 / 0

Программа завершится исключением:

ZeroDivisionError: division by zero

Такая же проблема возникает с другими операциями деления:

10 // 0
10 % 0

ZeroDivisionError внутри функции

Иногда ноль появляется не непосредственно в коде, а становится результатом вычислений:

def calculate_average(total, count, removed):
    actual_count = count - removed

    return total / actual_count


print(calculate_average(100, 5, 5))

Внутри функции:

actual_count = 5 - 5

получаем:

0

После этого выполняется:

100 / 0

и возникает ZeroDivisionError.

Проверка перед делением

Мы уже знаем условные конструкции, поэтому можем заранее проверить делитель:

def calculate_average(total, count, removed):
    actual_count = count - removed

    if actual_count == 0:
        return None

    return total / actual_count

Теперь:

print(calculate_average(100, 5, 5))

Результат:

None

Мы заранее предусмотрели ситуацию, в которой деление невозможно, и не допустили возникновения исключения.

Позже мы познакомимся со специальным механизмом обработки исключений.

2. NameError

NameError возникает, когда Python пытается найти имя в доступных областях видимости, но такого имени не существует.

Например:

print(product_price)

Если product_price нигде не определено:

NameError

Обращение раньше определения

print(product_price)

product_price = 1500

Python выполняет программу сверху вниз.

В момент выполнения:

print(product_price)

имя ещё не существует, поэтому возникает NameError.

Опечатка в имени

product_price = 1500

print(prodcut_price)

Переменная называется:

product_price

а обращаемся мы к:

prodcut_price

Для Python это два разных имени.

Регистр тоже имеет значение

product_price = 1500

print(Product_price)

Имена:

product_price
Product_price

разные, поэтому тоже получим NameError.

3. UnboundLocalError

С UnboundLocalError мы уже познакомились при изучении областей видимости.

Он возникает, когда функция пытается обратиться к своему локальному имени до того, как этому имени было присвоено значение.

UnboundLocalError является подклассом NameError.

Можно посмотреть цепочку наследования:

print(UnboundLocalError.mro())

Обращение до локального присваивания

value = 100


def show_value():
    print(value)

    value = 50


show_value()

Возникнет:

UnboundLocalError

Поскольку внутри функции есть:

value = 50

Python рассматривает value как локальное имя этой функции.

Но:

print(value)

пытается получить его значение раньше, чем оно было присвоено.

Изменение через +=

counter = 10


def increase_counter():
    counter += 1

    return counter


increase_counter()

Здесь операция:

counter += 1

сначала должна получить текущее значение локального counter, а затем присвоить ему новое значение.

Но локальному counter ещё ничего не было присвоено, поэтому возникает:

UnboundLocalError

4. SyntaxError

SyntaxError возникает, когда Python не может разобрать код из-за нарушения синтаксиса языка. Такая ошибка обнаруживается ещё до обычного выполнения соответствующего кода.

Например, забыли закрыть скобку:

print('Hello'

Результат:

SyntaxError

Лишняя скобка

print('Hello'))

Получим:

SyntaxError

Пропущено двоеточие

if 10 > 5
    print('ok')

После условия должно находиться:

:

Без него код синтаксически неправильный.

Неправильное расположение аргументов

Мы уже знаем, что обычный позиционный аргумент нельзя ставить после именованного:

def create_report(name, age):
    return f'{name}: {age}'


create_report(
    name='Alex',
    25,
)

Этот код нельзя корректно разобрать, поэтому возникает SyntaxError.

Как читать SyntaxError

Python обычно показывает:

• имя файла;
• номер строки;
• участок исходного кода;
• место, возле которого была обнаружена проблема;
• описание синтаксической ошибки.

Например:

File ".../main.py", line 1
    print('Hello'
         ^
SyntaxError: '(' was never closed

5. IndentationError

В Python отступы являются частью синтаксиса.

IndentationError возникает при неправильном использовании отступов и является подклассом SyntaxError.

Нет необходимого отступа

def create_message():
return 'Hello'

После определения функции её тело должно находиться с отступом:

def create_message():
    return 'Hello'

Неожиданный отступ

product_price = 1500

    print(product_price)

Здесь отступ появился в месте, где Python не ожидает нового блока кода.

Это тоже может привести к:

IndentationError

Обычно мы используем четыре пробела для одного уровня отступа.

6. TypeError

TypeError возникает, когда операция или функция применяется к объекту неподходящего типа.

Упрощённо:

Python получил не тот тип данных, с которым эта операция умеет работать.

Несовместимые типы при сложении

result = '10' + 5

Слева находится:

str

справа:

int

Операция сложения в таком виде для этих объектов не определена, поэтому возникает:

TypeError

Например:

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

Несовместимые типы при сравнении

result = '10' > 5

Python не выполняет такое сравнение порядка между str и int.

Получим:

TypeError

Если нам действительно нужно сравнить числа, сначала необходимо привести данные к подходящему типу:

result = int('10') > 5

print(result)

Результат:

True

Неподходящий аргумент для int()

Мы можем преобразовать строку с целым числом:

number = int('10')

print(number)

Результат:

10

Но список:

int([10])

не является подходящим типом аргумента для такого преобразования.

Возникнет:

TypeError

Это хороший пример правила:

Операция получила объект неподходящего типа.

Неподходящий объект для max()

Функции:

max()

можно передать итерируемый объект:

max([10, 20, 30])

Результат:

30

Но:

max(10)

приведёт к TypeError, потому что один объект int не является итерируемым объектом.

В сообщении можно увидеть:

TypeError: 'int' object is not iterable

7. ValueError

ValueError возникает, когда тип аргумента подходит операции или функции, но само значение является недопустимым для этой операции.

Это важное отличие от TypeError.

Упрощённо:

TypeError  → неподходящий тип
ValueError → тип подходит, но значение не подходит

int() и правильное значение

number = int('150')

print(number)

Строка подходит для преобразования и содержит корректную запись целого числа.

Результат:

150

int() и неподходящее значение

Теперь передадим тоже строку:

number = int('Python')

Тип аргумента:

str

подходит для int().

Но значение:

Python

невозможно интерпретировать как целое число.

Поэтому возникает:

ValueError

Например:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Python'

TypeError и ValueError на одном примере

8. Сравним два вызова int()

int([10])

Получаем:

TypeError

Потому что передан объект неподходящего типа:

list

А:

int('Python')

даёт:

ValueError

Потому что тип:

str

подходит, но конкретное значение строки нельзя преобразовать в целое число.

Это один из самых удобных примеров для понимания разницы между двумя исключениями.

ValueError в max()

Список является подходящим итерируемым объектом:

max([10, 20, 30])

Но пустой список:

max([])

не содержит ни одного элемента, который можно было бы вернуть как максимальный.

Поэтому возникает:

ValueError: max() iterable argument is empty

Здесь тип аргумента правильный:

list

но его значение — пустой список — не подходит для этого варианта вызова max().

9. Главное отличие TypeError и ValueError

Рассмотрим:

int([10])

Вопрос:

Умеет ли int() выполнять такое преобразование из объекта этого типа?

Нет.

Получаем:

TypeError

Теперь:

int('Python')

Вопрос:

Умеет ли int() принимать строки?

Да.

Но:

Можно ли именно эту строку преобразовать в целое число?

Нет.

Получаем:

ValueError

Официальная документация Python использует тот же общий принцип: неправильный тип аргумента относится к TypeError, а подходящий тип с неподходящим значением — к ValueError.

10. Синтаксические ошибки и исключения

Важно разделять две ситуации.

Синтаксическая ошибка

Например:

print('Hello'

Python не может нормально разобрать программу:

SyntaxError

IndentationError также относится к синтаксическим ошибкам.

Исключение во время выполнения

Например:

10 / 0

Код синтаксически правильный.

Программа начинает выполняться, но во время выполнения операции возникает:

ZeroDivisionError

Если исключение не обработано, Python показывает traceback и обычное выполнение программы прекращается.

11. Краткая таблица

12. Иерархия некоторых изученных исключений

Классы исключений связаны наследованием.

Например:

NameError
└── UnboundLocalError

и:

SyntaxError
└── IndentationError

Поэтому UnboundLocalError является более конкретным видом NameError, а IndentationError — более конкретным видом SyntaxError.

Позже эта иерархия станет особенно важна, когда мы научимся обрабатывать исключения и создавать собственные.

13. Как работать с незнакомой ошибкой

Не нужно пытаться запомнить все существующие исключения Python.

Если появилась незнакомая ошибка:

1. прочитайте последнюю строку traceback;
2. найдите название исключения;
3. прочитайте описание;
4. посмотрите строку кода, на которой оно возникло;
5. определите причинно-следственную связь: какую операцию выполняла программа и почему эти данные для неё не подошли.

Названия стандартных исключений являются встроенными именами Python, а их описание можно найти в официальной документации.

Официальная документация

Built-in Exceptions — полный список встроенных исключений Python

Дополнительно:

Errors and Exceptions — учебный раздел документации Python

По мере изучения новых возможностей Python мы будем постепенно знакомиться и с новыми исключениями, которые могут возникать при работе с ними.