Gestión de errores

Python intermedio para desarrolladores

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Traceback de Pandas

Traceback que muestra código que devuelve un error intencionalmente

except, raise
Intenta anticipar cómo podrían ocurrir errores

Design thinking

¿Cómo podrían usar nuestra función personalizada?
Prueba distintos enfoques
Detecta qué errores podrían ocurrir

Diferentes tipos de desplazamientos en la ciudad

Gestión de errores en funciones personalizadas

def average(values):
    # Calcular la media
    average_value = sum(values) / len(values)
    return average_value

¿Dónde podrían fallar?

average() espera una lista o conjunto
Dar más de un argumento 🛑
Usar el tipo de dato equivocado 🛑

¿Dónde podrían fallar?

sales_dict = {"cust_id": ["JL93", "MT12", "IY64"],
              "order_value": [43.21, 68.70, 82.19]}
print(average(sales_dict))

Traceback con TypeError

Gestión de errores previa

Flujo de control if, elif, else
Docstrings

try-except

def average(values):

    try:

        # Código que podría causar un error
        average_value = sum(values) / len(values)
        return average_value

    except:

        # Código a ejecutar si ocurre un error
        print("average() acepta una lista o un conjunto. Proporciona un tipo de dato correcto.")

raise

def average(values):
    # Check data type
    if type(values) in (list, set):

        # Run if appropriate data type was used
        average_value = sum(values) / len(values)
        return average_value

raise

def average(values):
    # Check data type
    if type(values) in (list, set):

        # Run if appropriate data type was used
        average_value = sum(values) / len(values)
        return average_value

    else:
        # Run if an Exception occurs
        raise

raise TypeError

def average(values):
    # Check data type
    if type(values) in (list, set):

        # Run if appropriate data type was used
        average_value = sum(values) / len(values)
        return average_value

    else:
        # Run if an Exception occurs
        raise TypeError("average() accepts a list or set, please provide a correct data type.")

Salida de raise TypeError

print(average(sales_dict))

Salida de TypeError con el mensaje personalizado para proporcionar el tipo de dato correcto

try-except vs. raise

`try`-`except`

Evita que se produzcan errores
Aún ejecuta el código siguiente

`raise`

Producirá un error
Evita ejecutar el código siguiente

¡Vamos a practicar!

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