Gestion des erreurs

Python intermédiaire pour développeurs et développeuses

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Traceback de pandas

Traceback montrant du code qui génère volontairement une erreur

except, raise
Tâchez d'anticiper comment des erreurs peuvent survenir

Conception axée sur l'usage

Comment nos fonctions personnalisées seront-elles utilisées ?
Tester différentes approches
Repérer les erreurs possibles

Différents modes de déplacement en ville

Gestion des erreurs dans des fonctions personnalisées

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

Où peuvent-ils se tromper ?

average() attend une liste ou un ensemble
Fournir plus d'un argument 🛑
Utiliser un type non conforme 🛑

Où peuvent-ils se tromper ?

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

Traceback avec TypeError

Gestion des erreurs vue plus tôt

Contrôle du flot 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.")

Sortie de raise TypeError

print(average(sales_dict))

Sortie TypeError affichant le message personnalisé demandant le bon type de données

try-except vs. raise

`try`-`except`

Évite de produire des erreurs
Permet d'exécuter le code suivant

`raise`

Produit volontairement une erreur
Empêche d'exécuter le code suivant

Passons à la pratique !

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