Fehlerbehandlung

Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Pandas traceback

Traceback, der Code zeigt, der absichtlich einen Fehler zurückgibt

except, raise
Versuche vorauszuahnen, wie Fehler passieren könnten.

Design-Thinking

Wie könnte man unsere benutzerdefinierte Funktion nutzen?
Probiere verschiedene Ansätze aus.
Finde heraus, welche Fehler auftreten könnten.

Verschiedene Arten von Pendeln in der Stadt

Fehlerbehandlung in benutzerdefinierten Funktionen

def average(values):
    # Calculate the average
    average_value = sum(values) / len(values)
    return average_value

Was könnten Nutzende falsch machen?

average() erwartet eine Liste oder eine Menge
Mehr als ein Argument übergeben 🛑
Falschen Datentyp verwenden 🛑

Was könnten Nutzende falsch machen?

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

Traceback mit TypeError

Vorausschauende Fehlerbehandlung

Kontrollfluss if, elif, else
Docstrings

try-except

def average(values):

    try:

        # Code that might cause an error
        average_value = sum(values) / len(values)
        return average_value

    except:

        # Code to run if an error occurs
        print("average() accepts a list or set. Please provide a correct data type.")

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

Einen TypeError mittels raise auslösen

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.")

Ausgabe eines ausgelösten TypeError

print(average(sales_dict))

TypeError-Ausgabe mit einer benutzerdefinierten Meldung, um den richtigen Datentyp anzugeben

try-except vs. raise

`try`-`except`

Vermeidet Fehlermeldungen
Führt den nachfolgenden Code trotzdem aus

`raise`

Wird einen Fehler verursachen
Vermeidet die Ausführung nachfolgenden Codes.

Lass uns üben!

Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene