エラー処理

開発者向け中級 Python

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Pandasのトレースバック

エラーを意図的に返すコードを示すトレースバック

except, raise
起こりうるエラーを想定

デザイン思考

カスタム関数はどのように使用されるか？
さまざまな使い方をテスト
起こりうるエラーを特定

都市でのさまざまな通勤手段

カスタム関数におけるエラー処理

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

間違える可能性のある場所

average()：listまたはsetを想定
2つ以上の引数を渡すのは不可 🛑
誤ったデータ型は使用不可 🛑

間違える可能性のある場所

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

TypeError を含むトレースバック

前回のエラー処理

制御フロー 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

TypeErrorを発生させる

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.")

TypeErrorを発生させる出力

print(average(sales_dict))

TypeErrorの出力。正しいデータ型を指定するカスタムメッセージを表示

try-except vs. raise

`try`-`except`

エラーの発生を回避
それでも後続のコードを実行

`raise`

エラーを発生させる
後続のコードの実行は実行しない

練習しましょう！

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