Gestion des erreurs

Python intermédiaire pour les développeurs

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Pandas traceback

Traceback showing code that intentionally returns an error

except, raise
Anticiper la manière dont des erreurs pourraient survenir

Pensée conceptuelle

Comment peut-on utiliser notre fonction personnalisée ?
Tester différentes approches
Identifier les erreurs qui pourraient survenir

Différents types de trajets domicile-travail en ville

Gestion des erreurs dans les fonctions personnalisées

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

Quels problèmes pourraient survenir ?

average() s'attend à une liste ou un ensemble
Fournir plusieurs arguments
Utiliser un type de données incorrect

Quels problèmes pourraient survenir ?

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

Traceback with TypeError

Gestion des erreurs précédentes

Flux de contrôle 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

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.")

Résultat raise TypeError

print(average(sales_dict))

TypeError output showing the custom message to provide the correct data type

try-except vs raise

`try`-`except`

Éviter les erreurs
Continue d’exécuter le code suivant

`raise`

Produira une erreur
Évite d'exécuter le code suivant

Passons à la pratique !

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