Класс error python

Обработка ошибок увеличивает отказоустойчивость кода, защищая его от потенциальных сбоев, которые могут привести к преждевременному завершению работы.

Прежде чем переходить к обсуждению того, почему обработка исключений так важна, и рассматривать встроенные в Python исключения, важно понять, что есть тонкая грань между понятиями ошибки и исключения.

Ошибку нельзя обработать, а исключения Python обрабатываются при выполнении программы. Ошибка может быть синтаксической, но существует и много видов исключений, которые возникают при выполнении и не останавливают программу сразу же. Ошибка может указывать на критические проблемы, которые приложение и не должно перехватывать, а исключения — состояния, которые стоит попробовать перехватить. Ошибки — вид непроверяемых и невозвратимых ошибок, таких как OutOfMemoryError, которые не стоит пытаться обработать.

Обработка исключений делает код более отказоустойчивым и помогает предотвращать потенциальные проблемы, которые могут привести к преждевременной остановке выполнения. Представьте код, который готов к развертыванию, но все равно прекращает работу из-за исключения. Клиент такой не примет, поэтому стоит заранее обработать конкретные исключения, чтобы избежать неразберихи.

Ошибки могут быть разных видов:

• Синтаксические
• Недостаточно памяти
• Ошибки рекурсии
• Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

Синтаксические ошибки часто называют ошибками разбора. Они возникают, когда интерпретатор обнаруживает синтаксическую проблему в коде.

Рассмотрим на примере.

a = 8
b = 10
c = a b

File "", line 3
 c = a b
       ^
SyntaxError: invalid syntax

Стрелка вверху указывает на место, где интерпретатор получил ошибку при попытке исполнения. Знак перед стрелкой указывает на причину проблемы. Для устранения таких фундаментальных ошибок Python будет делать большую часть работы за программиста, выводя название файла и номер строки, где была обнаружена ошибка.

Недостаточно памяти (OutofMemoryError)

Ошибки памяти чаще всего связаны с оперативной памятью компьютера и относятся к структуре данных под названием “Куча” (heap). Если есть крупные объекты (или) ссылки на подобные, то с большой долей вероятности возникнет ошибка OutofMemory. Она может появиться по нескольким причинам:

• Использование 32-битной архитектуры Python (максимальный объем выделенной памяти невысокий, между 2 и 4 ГБ);
• Загрузка файла большого размера;
• Запуск модели машинного обучения/глубокого обучения и много другое;

Обработать ошибку памяти можно с помощью обработки исключений — резервного исключения. Оно используется, когда у интерпретатора заканчивается память и он должен немедленно остановить текущее исполнение. В редких случаях Python вызывает OutofMemoryError, позволяя скрипту каким-то образом перехватить самого себя, остановить ошибку памяти и восстановиться.

Но поскольку Python использует архитектуру управления памятью из языка C (функция malloc()), не факт, что все процессы восстановятся — в некоторых случаях MemoryError приведет к остановке. Следовательно, обрабатывать такие ошибки не рекомендуется, и это не считается хорошей практикой.

Ошибка рекурсии (RecursionError)

Эта ошибка связана со стеком и происходит при вызове функций. Как и предполагает название, ошибка рекурсии возникает, когда внутри друг друга исполняется много методов (один из которых — с бесконечной рекурсией), но это ограничено размером стека.

Все локальные переменные и методы размещаются в стеке. Для каждого вызова метода создается стековый кадр (фрейм), внутрь которого помещаются данные переменной или результат вызова метода. Когда исполнение метода завершается, его элемент удаляется.

Чтобы воспроизвести эту ошибку, определим функцию recursion, которая будет рекурсивной — вызывать сама себя в бесконечном цикле. В результате появится ошибка StackOverflow или ошибка рекурсии, потому что стековый кадр будет заполняться данными метода из каждого вызова, но они не будут освобождаться.

def recursion():
    return recursion()

recursion()

---------------------------------------------------------------------------

RecursionError                            Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 recursion()


 in recursion()
      1 def recursion():
----> 2     return recursion()


... last 1 frames repeated, from the frame below ...


 in recursion()
      1 def recursion():
----> 2     return recursion()


RecursionError: maximum recursion depth exceeded

Ошибка отступа (IndentationError)

Эта ошибка похожа по духу на синтаксическую и является ее подвидом. Тем не менее она возникает только в случае проблем с отступами.

Пример:

for i in range(10):
    print('Привет Мир!')

  File "", line 2
    print('Привет Мир!')
        ^
IndentationError: expected an indented block

Исключения

Даже если синтаксис в инструкции или само выражение верны, они все равно могут вызывать ошибки при исполнении. Исключения Python — это ошибки, обнаруживаемые при исполнении, но не являющиеся критическими. Скоро вы узнаете, как справляться с ними в программах Python. Объект исключения создается при вызове исключения Python. Если скрипт не обрабатывает исключение явно, программа будет остановлена принудительно.

Программы обычно не обрабатывают исключения, что приводит к подобным сообщениям об ошибке:

Ошибка типа (TypeError)

a = 2
b = 'PythonRu'
a + b

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in 
      1 a = 2
      2 b = 'PythonRu'
----> 3 a + b


TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

10 / 0

---------------------------------------------------------------------------

ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 10 / 0


ZeroDivisionError: division by zero

Есть разные типы исключений в Python и их тип выводится в сообщении: вверху примеры TypeError и ZeroDivisionError. Обе строки в сообщениях об ошибке представляют собой имена встроенных исключений Python.

Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StopAsyncIteration
      +-- ArithmeticError
      |    +-- FloatingPointError
      |    +-- OverflowError
      |    +-- ZeroDivisionError
      +-- AssertionError
      +-- AttributeError
      +-- BufferError
      +-- EOFError
      +-- ImportError
      |    +-- ModuleNotFoundError
      +-- LookupError
      |    +-- IndexError
      |    +-- KeyError
      +-- MemoryError
      +-- NameError
      |    +-- UnboundLocalError
      +-- OSError
      |    +-- BlockingIOError
      |    +-- ChildProcessError
      |    +-- ConnectionError
      |    |    +-- BrokenPipeError
      |    |    +-- ConnectionAbortedError
      |    |    +-- ConnectionRefusedError
      |    |    +-- ConnectionResetError
      |    +-- FileExistsError
      |    +-- FileNotFoundError
      |    +-- InterruptedError
      |    +-- IsADirectoryError
      |    +-- NotADirectoryError
      |    +-- PermissionError
      |    +-- ProcessLookupError
      |    +-- TimeoutError
      +-- ReferenceError
      +-- RuntimeError
      |    +-- NotImplementedError
      |    +-- RecursionError
      +-- SyntaxError
      |    +-- IndentationError
      |         +-- TabError
      +-- SystemError
      +-- TypeError
      +-- ValueError
      |    +-- UnicodeError
      |         +-- UnicodeDecodeError
      |         +-- UnicodeEncodeError
      |         +-- UnicodeTranslateError
      +-- Warning
           +-- DeprecationWarning
           +-- PendingDeprecationWarning
           +-- RuntimeWarning
           +-- SyntaxWarning
           +-- UserWarning
           +-- FutureWarning
           +-- ImportWarning
           +-- UnicodeWarning
           +-- BytesWarning
           +-- ResourceWarning

Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.

• Try: он запускает блок кода, в котором ожидается ошибка.
• Except: здесь определяется тип исключения, который ожидается в блоке try (встроенный или созданный).
• Else: если исключений нет, тогда исполняется этот блок (его можно воспринимать как средство для запуска кода в том случае, если ожидается, что часть кода приведет к исключению).
• Finally: вне зависимости от того, будет ли исключение или нет, этот блок кода исполняется всегда.

В следующем разделе руководства больше узнаете об общих типах исключений и научитесь обрабатывать их с помощью инструмента обработки исключения.

Ошибка прерывания с клавиатуры (KeyboardInterrupt)

Исключение KeyboardInterrupt вызывается при попытке остановить программу с помощью сочетания Ctrl + C или Ctrl + Z в командной строке или ядре в Jupyter Notebook. Иногда это происходит неумышленно и подобная обработка поможет избежать подобных ситуаций.

В примере ниже если запустить ячейку и прервать ядро, программа вызовет исключение KeyboardInterrupt. Теперь обработаем исключение KeyboardInterrupt.

try:
    inp = input()
    print('Нажмите Ctrl+C и прервите Kernel:')
except KeyboardInterrupt:
    print('Исключение KeyboardInterrupt')
else:
    print('Исключений не произошло')

Исключение KeyboardInterrupt

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

• Ошибка деления на ноль (Zero Division);
• Ошибка переполнения (OverFlow);
• Ошибка плавающей точки (Floating Point);

Все перечисленные выше исключения относятся к классу Arithmetic и вызываются при ошибках в арифметических операциях.

Деление на ноль (ZeroDivisionError)

Когда делитель (второй аргумент операции деления) или знаменатель равны нулю, тогда результатом будет ошибка деления на ноль.

try:  
    a = 100 / 0
    print(a)
except ZeroDivisionError:  
    print("Исключение ZeroDivisionError." )
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение ZeroDivisionError.

Переполнение (OverflowError)

Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.

try:  
    import math
    print(math.exp(1000))
except OverflowError:  
    print("Исключение OverFlow.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение OverFlow.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

Рассмотрим пример. Предположим, есть две переменные: a и b. Их нужно сравнить. Чтобы проверить, равны ли они, необходимо использовать ключевое слово assert, что приведет к вызову исключения Assertion в том случае, если выражение будет ложным.

try:  
    a = 100
    b = "PythonRu"
    assert a == b
except AssertionError:  
    print("Исключение AssertionError.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение AssertionError.

Ошибка атрибута (AttributeError)

При попытке сослаться на несуществующий атрибут программа вернет ошибку атрибута. В следующем примере можно увидеть, что у объекта класса Attributes нет атрибута с именем attribute.

class Attributes(obj):
    a = 2
    print(a)

try:
    obj = Attributes()
    print(obj.attribute)
except AttributeError:
    print("Исключение AttributeError.")

2
Исключение AttributeError.

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

Ошибка импорта вызывается при попытке импортировать несуществующий (или неспособный загрузиться) модуль в стандартном пути или даже при допущенной ошибке в имени.

import nibabel

---------------------------------------------------------------------------

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 import nibabel


ModuleNotFoundError: No module named 'nibabel'

Ошибка поиска (LookupError)

LockupError выступает базовым классом для исключений, которые происходят, когда key или index используются для связывания или последовательность списка/словаря неверна или не существует.

Здесь есть два вида исключений:

• Ошибка индекса (IndexError);
• Ошибка ключа (KeyError);

Ошибка ключа

Если ключа, к которому нужно получить доступ, не оказывается в словаре, вызывается исключение KeyError.

try:  
    a = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}  
    print(a[4])  
except LookupError:  
    print("Исключение KeyError.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение KeyError.

Ошибка индекса

Если пытаться получить доступ к индексу (последовательности) списка, которого не существует в этом списке или находится вне его диапазона, будет вызвана ошибка индекса (IndexError: list index out of range python).

try:
    a = ['a', 'b', 'c']  
    print(a[4])  
except LookupError:  
    print("Исключение IndexError, индекс списка вне диапазона.")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

Исключение IndexError, индекс списка вне диапазона.

Ошибка памяти (MemoryError)

Как уже упоминалось, ошибка памяти вызывается, когда операции не хватает памяти для выполнения.

Ошибка имени (NameError)

Ошибка имени возникает, когда локальное или глобальное имя не находится.

В следующем примере переменная ans не определена. Результатом будет ошибка NameError.

try:
    print(ans)
except NameError:  
    print("NameError: переменная 'ans' не определена")
else:  
    print("Успех, нет ошибок!")

NameError: переменная 'ans' не определена

Ошибка выполнения (Runtime Error)

Ошибка «NotImplementedError»
Ошибка выполнения служит базовым классом для ошибки NotImplemented. Абстрактные методы определенного пользователем класса вызывают это исключение, когда производные методы перезаписывают оригинальный.

class BaseClass(object):
    """Опередляем класс"""
    def __init__(self):
        super(BaseClass, self).__init__()
    def do_something(self):
	# функция ничего не делает
        raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something')

class SubClass(BaseClass):
    """Реализует функцию"""
    def do_something(self):
        # действительно что-то делает
        print(self.__class__.__name__ + ' что-то делает!')

SubClass().do_something()
BaseClass().do_something()

SubClass что-то делает!



---------------------------------------------------------------------------

NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)

 in 
     14
     15 SubClass().do_something()
---> 16 BaseClass().do_something()


 in do_something(self)
      5     def do_something(self):
      6         # функция ничего не делает
----> 7         raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + '.do_something')
      8
      9 class SubClass(BaseClass):


NotImplementedError: BaseClass.do_something

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка типа вызывается при попытке объединить два несовместимых операнда или объекта.

В примере ниже целое число пытаются добавить к строке, что приводит к ошибке типа.

try:
    a = 5
    b = "PythonRu"
    c = a + b
except TypeError:
    print('Исключение TypeError')
else:
    print('Успех, нет ошибок!')

Исключение TypeError

Ошибка значения (ValueError)

Ошибка значения вызывается, когда встроенная операция или функция получают аргумент с корректным типом, но недопустимым значением.

В этом примере встроенная операция float получат аргумент, представляющий собой последовательность символов (значение), что является недопустимым значением для типа: число с плавающей точкой.

try:
    print(float('PythonRu'))
except ValueError:
    print('ValueError: не удалось преобразовать строку в float: 'PythonRu'')
else:
    print('Успех, нет ошибок!')

ValueError: не удалось преобразовать строку в float: 'PythonRu'

Пользовательские исключения в Python

В Python есть много встроенных исключений для использования в программе. Но иногда нужно создавать собственные со своими сообщениями для конкретных целей.

Это можно сделать, создав новый класс, который будет наследовать из класса Exception в Python.

class UnAcceptedValueError(Exception):   
    def __init__(self, data):    
        self.data = data
    def __str__(self):
        return repr(self.data)

Total_Marks = int(input("Введите общее количество баллов: "))
try:
    Num_of_Sections = int(input("Введите количество разделов: "))
    if(Num_of_Sections < 1):
        raise UnAcceptedValueError("Количество секций не может быть меньше 1")
except UnAcceptedValueError as e:
    print("Полученная ошибка:", e.data)

Введите общее количество баллов: 10
Введите количество разделов: 0
Полученная ошибка: Количество секций не может быть меньше 1

В предыдущем примере если ввести что-либо меньше 1, будет вызвано исключение. Многие стандартные исключения имеют собственные исключения, которые вызываются при возникновении проблем в работе их функций.

Недостатки обработки исключений в Python

У использования исключений есть свои побочные эффекты, как, например, то, что программы с блоками try-except работают медленнее, а количество кода возрастает.

Дальше пример, где модуль Python timeit используется для проверки времени исполнения 2 разных инструкций. В stmt1 для обработки ZeroDivisionError используется try-except, а в stmt2 — if. Затем они выполняются 10000 раз с переменной a=0. Суть в том, чтобы показать разницу во времени исполнения инструкций. Так, stmt1 с обработкой исключений занимает больше времени чем stmt2, который просто проверяет значение и не делает ничего, если условие не выполнено.

Поэтому стоит ограничить использование обработки исключений в Python и применять его в редких случаях. Например, когда вы не уверены, что будет вводом: целое или число с плавающей точкой, или не уверены, существует ли файл, который нужно открыть.

import timeit
setup="a=0"
stmt1 = '''
try:
    b=10/a
except ZeroDivisionError:
    pass'''

stmt2 = '''
if a!=0:
    b=10/a'''

print("time=",timeit.timeit(stmt1,setup,number=10000))
print("time=",timeit.timeit(stmt2,setup,number=10000))

time= 0.003897680000136461
time= 0.0002797570000439009

Выводы!

Как вы могли увидеть, обработка исключений помогает прервать типичный поток программы с помощью специального механизма, который делает код более отказоустойчивым.

Обработка исключений — один из основных факторов, который делает код готовым к развертыванию. Это простая концепция, построенная всего на 4 блоках: try выискивает исключения, а except их обрабатывает.

Очень важно поупражняться в их использовании, чтобы сделать свой код более отказоустойчивым.

При выполнении заданий к главам вы скорее всего нередко сталкивались с возникновением различных ошибок. На этой главе мы изучим подход, который позволяет обрабатывать ошибки после их возникновения.

Напишем программу, которая будет считать обратные значения для целых чисел из заданного диапазона и выводить их в одну строку с разделителем «;». Один из вариантов кода для решения этой задачи выглядит так:

print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))

Программа получилась в одну строчку за счёт использования списочных выражений. Однако при вводе диапазона чисел, включающем в себя 0 (например, от -1 до 1), программа выдаст следующую ошибку:

ZeroDivisionError: division by zero

В программе произошла ошибка «деление на ноль». Такая ошибка, возникающая при выполнении программы и останавливающая её работу, называется исключением.

Попробуем в нашей программе избавиться от возникновения исключения деления на ноль. Пусть при попадании 0 в диапазон чисел, обработка не производится и выводится сообщение «Диапазон чисел содержит 0». Для этого нужно проверить до списочного выражения наличие нуля в диапазоне:

interval = range(int(input()), int(input()) + 1)
if 0 in interval:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
else:
    print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь для диапазона, включающего в себя 0, например, от -2 до 2, исключения ZeroDivisionError не возникнет. Однако при вводе строки, которую невозможно преобразовать в целое число (например, «a»), будет вызвано другое исключение:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a'

Произошло исключение ValueError. Для борьбы с этой ошибкой нам придётся проверить, что строка состоит только из цифр. Сделать это нужно до преобразования в число. Тогда наша программа будет выглядеть так:

start = input()
end = input()
# Метод lstrip("-"), удаляющий символы "-" в начале строки, нужен для учёта
# отрицательных чисел, иначе isdigit() вернёт для них False
if not (start.lstrip("-").isdigit() and end.lstrip("-").isdigit()):
    print("Необходимо ввести два числа.")
else:
    interval = range(int(start), int(end) + 1)
    if 0 in interval:
        print("Диапазон чисел содержит 0.")
    else:
        print(";".join(str(1 / x) for x in interval))

Теперь наша программа работает без ошибок и при вводе строк, которые нельзя преобразовать в целое число.

Подход, который был нами применён для предотвращения ошибок, называется «Look Before You Leap» (LBYL), или «посмотри перед прыжком». В программе, реализующей такой подход, проверяются возможные условия возникновения ошибок до исполнения основного кода.

Подход LBYL имеет недостатки. Программу из примера стало сложнее читать из-за вложенного условного оператора. Проверка условия, что строка может быть преобразована в число, выглядит даже сложнее, чем списочное выражение. Вложенный условный оператор не решает поставленную задачу, а только лишь проверяет входные данные на корректность. Легко заметить, что решение основной задачи заняло меньше времени, чем составление условий проверки корректности входных данных.

Существует другой подход для работы с ошибками: «Easier to Ask Forgiveness than Permission» (EAFP) или «проще извиниться, чем спрашивать разрешение». В этом подходе сначала исполняется код, а в случае возникновения ошибок происходит их обработка. Подход EAFP реализован в Python в виде обработки исключений.

Исключения в Python являются классами ошибок. В Python есть много стандартных исключений. Они имеют определённую иерархию за счёт механизма наследования классов. В документации Python версии 3.10.8 приводится следующее дерево иерархии стандартных исключений:

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StopAsyncIteration
      +-- ArithmeticError
      |    +-- FloatingPointError
      |    +-- OverflowError
      |    +-- ZeroDivisionError
      +-- AssertionError
      +-- AttributeError
      +-- BufferError
      +-- EOFError
      +-- ImportError
      |    +-- ModuleNotFoundError
      +-- LookupError
      |    +-- IndexError
      |    +-- KeyError
      +-- MemoryError
      +-- NameError
      |    +-- UnboundLocalError
      +-- OSError
      |    +-- BlockingIOError
      |    +-- ChildProcessError
      |    +-- ConnectionError
      |    |    +-- BrokenPipeError
      |    |    +-- ConnectionAbortedError
      |    |    +-- ConnectionRefusedError
      |    |    +-- ConnectionResetError
      |    +-- FileExistsError
      |    +-- FileNotFoundError
      |    +-- InterruptedError
      |    +-- IsADirectoryError
      |    +-- NotADirectoryError
      |    +-- PermissionError
      |    +-- ProcessLookupError
      |    +-- TimeoutError
      +-- ReferenceError
      +-- RuntimeError
      |    +-- NotImplementedError
      |    +-- RecursionError
      +-- SyntaxError
      |    +-- IndentationError
      |         +-- TabError
      +-- SystemError
      +-- TypeError
      +-- ValueError
      |    +-- UnicodeError
      |         +-- UnicodeDecodeError
      |         +-- UnicodeEncodeError
      |         +-- UnicodeTranslateError
      +-- Warning
           +-- DeprecationWarning
           +-- PendingDeprecationWarning
           +-- RuntimeWarning
           +-- SyntaxWarning
           +-- UserWarning
           +-- FutureWarning
           +-- ImportWarning
           +-- UnicodeWarning
           +-- BytesWarning
           +-- EncodingWarning
           +-- ResourceWarning

Для обработки исключения в Python используется следующий синтаксис:

try:
    <код , который может вызвать исключения при выполнении>
except <классисключения_1>:
    <код обработки исключения>
except <классисключения_2>:
    <код обработки исключения>
...
else:
    <код выполняется, если не вызвано исключение в блоке try>
finally:
    <код , который выполняется всегда>

Блок try содержит код, в котором нужно обработать исключения, если они возникнут. При возникновении исключения интерпретатор последовательно проверяет в каком из блоков except обрабатывается это исключение. Исключение обрабатывается в первом блоке except, обрабатывающем класс этого исключения или базовый класс возникшего исключения. Необходимо учитывать иерархию исключений для определения порядка их обработки в блоках except. Начинать обработку исключений следует с более узких классов исключений. Если начать с более широкого класса исключения, например, Exception, то всегда при возникновении исключения будет срабатывать первый блок except. Сравните два следующих примера. В первом порядок обработки исключений указан от производных классов к базовым, а во втором – наоборот.

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")

При вводе значений «0» и «a» получим ожидаемый соответствующий возникающим исключениям вывод:

Невозможно преобразовать строку в число.

и

Ошибка деления на ноль.

Второй пример:

try:
    print(1 / int(input()))
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")

При вводе значений «0» и «a» получим в обоих случаях неинформативный вывод:

Неизвестная ошибка.

Необязательный блок else выполняет код в случае, если в блоке try не вызвано исключение. Добавим блок else в пример для вывода сообщения об успешном выполнении операции:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")

Теперь при вводе корректного значения, например, «5», вывод программы будет следующим:

2.0
Операция выполнена успешно.

Блок finally выполняется всегда, даже если возникло какое-то исключение, не учтённое в блоках except или код в этих блоках сам вызвал какое-либо исключение. Добавим в нашу программу вывод строки «Программа завершена» в конце программы даже при возникновении исключений:

try:
    print(1 / int(input()))
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления на ноль.")
except ValueError:
    print("Невозможно преобразовать строку в число.")
except Exception:
    print("Неизвестная ошибка.")
else:
    print("Операция выполнена успешно.")
finally:
    print("Программа завершена.")

Перепишем код, созданный с применением подхода LBYL, для первого примера из этой главы с использованием обработки исключений:

try:
    print(";".join(str(1 / x) for x in range(int(input()), int(input()) + 1)))
except ZeroDivisionError:
    print("Диапазон чисел содержит 0.")
except ValueError:
    print("Необходимо ввести два числа.")

Теперь наша программа читается намного легче. При этом создание кода для обработки исключений не заняло много времени и не потребовало проверки сложных условий.

Исключения можно принудительно вызывать с помощью оператора raise. Этот оператор имеет следующий синтаксис:

raise <класс исключения>(параметры)

В качестве параметра можно, например, передать строку с сообщением об ошибке.

В Python можно создавать свои собственные исключения. Синтаксис создания исключения такой же, как и у создания класса. При создании исключения его необходимо наследовать от какого-либо стандартного класса-исключения.

Напишем программу, которая выводит сумму списка целых чисел, и вызывает исключение, если в списке чисел есть хотя бы одно чётное или отрицательное число. Создадим свои классы исключений:

• NumbersError – базовый класс исключения;
• EvenError – исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного чётного числа;
• NegativeError – исключение, которое вызывается при наличии хотя бы одного отрицательного числа.

class NumbersError(Exception):
    pass


class EvenError(NumbersError):
    pass


class NegativeError(NumbersError):
    pass


def no_even(numbers):
    if all(x % 2 != 0 for x in numbers):
        return True
    raise EvenError("В списке не должно быть чётных чисел")


def no_negative(numbers):
    if all(x >= 0 for x in numbers):
        return True
    raise NegativeError("В списке не должно быть отрицательных чисел")


def main():
    print("Введите числа в одну строку через пробел:")
    try:
        numbers = [int(x) for x in input().split()]
        if no_negative(numbers) and no_even(numbers):
            print(f"Сумма чисел равна: {sum(numbers)}.")
    except NumbersError as e:  # обращение к исключению как к объекту
        print(f"Произошла ошибка: {e}.")
    except Exception as e:
        print(f"Произошла непредвиденная ошибка: {e}.")

        
if __name__ == "__main__":
    main()

Обратите внимание: в программе основной код выделен в функцию main. А код вне функций содержит только условный оператор и вызов функции main при выполнении условия __name__ == "__main__". Это условие проверяет, запущен ли файл как самостоятельная программа или импортирован как модуль.

Любая программа, написанная на языке программирования Python может быть импортирована как модуль в другую программу. В идеологии Python импортировать модуль – значит полностью его выполнить. Если основной код модуля содержит вызовы функций, ввод или вывод данных без использования указанного условия __name__ == "__main__", то произойдёт полноценный запуск программы. А это не всегда удобно, если из модуля нужна только отдельная функция или какой-либо класс.

При изучении модуля itertools, мы говорили о том, как импортировать модуль в программу. Покажем ещё раз два способа импорта на примере собственного модуля.

Для импорта модуля из файла, например example_module.py, нужно указать его имя, если он находится в той же папке, что и импортирующая его программа:

import example_module

Если требуется отдельный компонент модуля, например функция или класс, то импорт можно осуществить так:

from example_module import some_function, ExampleClass

Обратите внимание: при втором способе импортированные объекты попадают в пространство имён новой программы. Это означает, что они будут объектами новой программы, и в программе не должно быть других объектов с такими же именами.

Nov 1, 2017 10:10:27 PM |
The Python Exception Class Hierarchy

An overview of the Python exception class hierarchy, including a quick look at all the top-level exception classes in the standard library.

The Python exception class hierarchy consists of a few dozen different exceptions spread across a handful of important base class types. As with most programming languages, errors occur within a Python application when something unexpected goes wrong. Anything from improper arithmetic and running out of memory to invalid file references and unicode formatting errors may be raised by Python under certain circumstances.

Most of the errors we’ll explore in this series are considered exceptions, which indicate that these are non-fatal errors. While a fatal error will halt execution of the current application, all non-fatal exceptions allow execution to continue. This allows our code to explicitly catch or rescue the raised exception and programmatically react to it in an appropriate manner.

Let’s start by looking at the full Python exception class hierarchy, as seen below:

• BaseException
  • Exception
    • ArithmeticError
      • FloatingPointError
      • OverflowError
      • ZeroDivisionError
    • AssertionError
    • AttributeError
    • BufferError
    • EOFError
    • ImportError
      • ModuleNotFoundError
    • LookupError
      • IndexError
      • KeyError
    • MemoryError
    • NameError
      • UnboundLocalError
    • OSError
      • BlockingIOError
      • ChildProcessError
      • ConnectionError
        • BrokenPipeError
        • ConnectionAbortedError
        • ConnectionRefusedError
        • ConnectionResetError
      • FileExistsError
      • FileNotFoundError
      • InterruptedError
      • IsADirectoryError
      • NotADirectoryError
      • PermissionError
      • ProcessLookupError
      • TimeoutError
    • ReferenceError
    • RuntimeError
      • NotImplementedError
      • RecursionError
    • StopIteration
    • StopAsyncIteration
    • SyntaxError
      • IndentationError
        • TabError
    • SystemError
    • TypeError
    • ValueError
      • UnicodeError
        • UnicodeDecodeError
        • UnicodeEncodeError
        • UnicodeTranslateError
    • Warning
      • BytesWarning
      • DeprecationWarning
      • FutureWarning
      • ImportWarning
      • PendingDeprecationWarning
      • ResourceWarning
      • RuntimeWarning
      • SyntaxWarning
      • UnicodeWarning
      • UserWarning
  • GeneratorExit
  • KeyboardInterrupt
  • SystemExit

As we publish future exception-specific articles in this series we’ll update the full list above to relevant tutorial and article links for each exception, so this post can act as a go-to resource for Python exception handling tips.

Major Exception Types Overview

Next, let’s briefly discuss each important top-level exception type. These top-level exceptions will serve as a basis for digging into specific exceptions in future articles. Before we do that, however, it’s worth pointing out what might appear as a slight discrepancy when looking over the list of exception classes provided in Python. To illustrate, look closely at this small snippet of the Python exception class hierarchy and see if anything slightly strange pops out to you:

• BaseException
  • Exception
    • ArithmeticError
      • FloatingPointError
      • OverflowError
      • ZeroDivisionError
    • AssertionError

For developers that have worked with other programming languages in the past, what you might take note of is the distinction between using the word exception in the BaseException and Exception parent classes, and the use of error in most subclasses therein. Most other languages, such as .NET or Java, explicitly differentiate between exceptions and errors by separating them into distinct categories. In such languages, errors typically denote fatal errors (those that crash the application), whereas exceptions are catchable/rescuable errors.

Yet, as we see in the hierarchy above, Python merely inherits from Exception with a series of XYZError classes. The reason for this naming convention comes from the PEP8 Python style guide, which makes an explicit mention that «you should use the suffix ‘Error’ on your exception names (if the exception is actually an error).» I’ve added the extra emphasis to that quote, because the latter point is critical here — most Python exceptions with Error in the name are, in fact, errors.

BaseException

The BaseException class is, as the name suggests, the base class for all built-in exceptions in Python. Typically, this exception is never raised on its own, and should instead be inherited by other, lesser exception classes that can be raised.

The BaseException class (and, thus, all subclass exceptions as well) allows a tuple of arguments to be passed when creating a new instance of the class. In most cases, a single argument will be passed to an exception, which is a string value indicating the specific error message.

This class also includes a with_traceback(tb) method, which explicitly sets the new traceback information to the tb argument that was passed to it.

Exception

Exception is the most commonly-inherited exception type (outside of the true base class of BaseException). In addition, all exception classes that are considered errors are subclasses of the Exception class. In general, any custom exception class you create in your own code should inherit from Exception.

The Exception class contains many direct child subclasses that handle most Python errors, so we’ll briefly go over each below:

• ArithmeticError — The base class for the variety of arithmetic errors, such as when attempting to divide by zero, or when an arithmetic result would be too large for Python to accurately represent.
• AssertionError — This error is raised when a call to the [assert] statement fails.
• AttributeError — Python’s syntax includes something called attribute references, which is just the Python way of describing what you might know of as dot notation. In essence, any primary token in Python (like an identifier, literal, and so forth) can be written and followed by a period (.), which is then followed by an identifier. That syntax (i.e. primary.identifier) is called an attribute reference, and anytime the executing script encounters an error in such syntax an AttributeError is raised.
• BufferError — Python allows applications to access low level memory streams in the form of a buffer. For example, the bytes class can be used to directly work with bytes of information via a memory buffer. When something goes wrong within such a buffer operation a BufferError is raised.
• EOFError — Similar to the Java EOFException article we did a few days ago, Python’s EOFError is raised when using the input() function and reaching the end of a file without any data.
• ImportError — Modules are usually loaded in memory for Python scripts to use via the import statement (e.g. import car from vehicles). However, if an import attempt fails an ImportError will often be raised.
• LookupError — Like ArithmeticError, the LookupError is generally considered a base class from which other subclasses should inherit. All LookupError subclasses deal with improper calls to a collection are made by using invalid key or index values.
• MemoryError — In the event that your Python application is about to run out of memory a MemoryError will be raised. Since Python is smart enough to detect this potential issue slightly before all memory is used up, a MemoryError can be rescued and allow you to recover from the situation by performing garbage collection of some kind.
• NameError — Raised when trying to use an identifier with an invalid or unknown name.
• OSError — This error is raised when a system-level problem occurs, such as failing to find a local file on disk or running out of disk space entirely. OSError is a parent class to many subclasses explicitly used for certain issues related to operating system failure, so we’ll explore those in future publications.
• ReferenceError — Python includes the weakref module, which allows Python code to create a specific type of reference known as a weak reference. A weak reference is a reference that is not «strong» enough to keep the referenced object alive. This means that the next cycle of garbage collection will identify the weakly referenced object as no longer strongly referenced by another object, causing the weakly referenced object to be destroyed to free up resources. If a weak reference proxy created via the weakref.proxy() function is used after the object that is referenced has already been destroyed via garbage collection, a ReferenceError will be raised.
• RuntimeError — A RuntimeError is typically used as a catchall for when an error occurs that doesn’t really fit into any other specific error classification.
• StopIteration — If no default value is passed to the next() function when iterating over a collection, and that collection has no more iterated value to retrieve, a StopIteration exception is raised. Note that this is not classified as an Error, since it doesn’t mean that an error has occurred.
• StopAsyncIteration — As of version 3.5, Python now includes coroutines for asynchronous transactions using the async and await syntax. As part of this feature, collections can be asynchronously iterated using the __anext__() method. The __anext__() method requires that a StopAsyncIteration instance be raised in order to halt async iteration.
• SyntaxError — Just like most programming languages, a SyntaxError in Python indicates that there is some improper syntax somewhere in your script file. A SyntaxError can be raised directly from an executing script, or produced via functions like eval() and exec().
• SystemError — A generic error that is raised when something goes wrong with the Python interpreter (not to be confused with the OSError, which handles operating system issues).
• TypeError — This error is raised when attempting to perform an operation on an incorrect object type.
• ValueError — Should be raised when a function or method receives an argument of the correct type, but with an actual value that is invalid for some reason.
• Warning — Another parent class to many subclasses, the Warning class is used to alert the user in non-dire situations. There are a number of subclass warnings that we’ll explore in future articles.

GeneratorExit

A generator is a specific type of iterator in Python, which simplifies the process of creating iterators with constantly changing values. By using the yield statement within a generator code block, Python will return or «generate» a new value for each call to next(). When the explicit generator.close() method is called a GeneratorExit instance is raised.

KeyboardInterrupt

This simple exception is raised when the user presses a key combination that causes an interrupt to the executing script. For example, many terminals accept Ctrl+C as an interrupt keystroke.

SystemExit

Finally, the SystemExit exception is raised when calling the sys.exit() method, which explicitly closes down the executing script and exits Python. Since this is an exception, it can be rescued and programmatically responded to immediately before the script actually shuts down.

That’s just a small taste of the powerful, built-in Python exception class hierarchy as of version 3.6. Stay tuned for more in-depth articles examining each of these exceptions in greater detail, and be sure to check out Airbrake’s robust error monitoring software, which provides real-time error monitoring and automatic exception reporting for all your development projects. Airbrake’s state of the art web dashboard ensures you receive round-the-clock status updates on your application’s health and error rates. No matter what you’re working on, Airbrake easily integrates with all the most popular languages and frameworks. Plus, Airbrake makes it easy to customize exception parameters, while giving you complete control of the active error filter system, so you only gather the errors that matter most.

Check out Airbrake’s error monitoring software today with a 14-day trial and see for yourself why so many of the world’s best engineering teams use Airbrake to revolutionize their exception handling practices!

In Python, all exceptions must be instances of a class that derives from
BaseException. In a try statement with an except
clause that mentions a particular class, that clause also handles any exception
classes derived from that class (but not exception classes from which it is
derived). Two exception classes that are not related via subclassing are never
equivalent, even if they have the same name.

The built-in exceptions listed below can be generated by the interpreter or
built-in functions. Except where mentioned, they have an “associated value”
indicating the detailed cause of the error. This may be a string or a tuple of
several items of information (e.g., an error code and a string explaining the
code). The associated value is usually passed as arguments to the exception
class’s constructor.

User code can raise built-in exceptions. This can be used to test an exception
handler or to report an error condition “just like” the situation in which the
interpreter raises the same exception; but beware that there is nothing to
prevent user code from raising an inappropriate error.

The built-in exception classes can be subclassed to define new exceptions;
programmers are encouraged to derive new exceptions from the Exception
class or one of its subclasses, and not from BaseException. More
information on defining exceptions is available in the Python Tutorial under
User-defined Exceptions.

When raising (or re-raising) an exception in an except or
finally clause
__context__ is automatically set to the last exception caught; if the
new exception is not handled the traceback that is eventually displayed will
include the originating exception(s) and the final exception.

When raising a new exception (rather than using a bare raise to re-raise
the exception currently being handled), the implicit exception context can be
supplemented with an explicit cause by using from with
raise:

raise new_exc from original_exc

The expression following from must be an exception or None. It
will be set as __cause__ on the raised exception. Setting
__cause__ also implicitly sets the __suppress_context__
attribute to True, so that using raise new_exc from None
effectively replaces the old exception with the new one for display
purposes (e.g. converting KeyError to AttributeError, while
leaving the old exception available in __context__ for introspection
when debugging.

The default traceback display code shows these chained exceptions in
addition to the traceback for the exception itself. An explicitly chained
exception in __cause__ is always shown when present. An implicitly
chained exception in __context__ is shown only if __cause__
is None and __suppress_context__ is false.

In either case, the exception itself is always shown after any chained
exceptions so that the final line of the traceback always shows the last
exception that was raised.

BaseException
 +-- SystemExit
 +-- KeyboardInterrupt
 +-- GeneratorExit
 +-- Exception
      +-- StopIteration
      +-- StopAsyncIteration
      +-- ArithmeticError
      |    +-- FloatingPointError
      |    +-- OverflowError
      |    +-- ZeroDivisionError
      +-- AssertionError
      +-- AttributeError
      +-- BufferError
      +-- EOFError
      +-- ImportError
      |    +-- ModuleNotFoundError
      +-- LookupError
      |    +-- IndexError
      |    +-- KeyError
      +-- MemoryError
      +-- NameError
      |    +-- UnboundLocalError
      +-- OSError
      |    +-- BlockingIOError
      |    +-- ChildProcessError
      |    +-- ConnectionError
      |    |    +-- BrokenPipeError
      |    |    +-- ConnectionAbortedError
      |    |    +-- ConnectionRefusedError
      |    |    +-- ConnectionResetError
      |    +-- FileExistsError
      |    +-- FileNotFoundError
      |    +-- InterruptedError
      |    +-- IsADirectoryError
      |    +-- NotADirectoryError
      |    +-- PermissionError
      |    +-- ProcessLookupError
      |    +-- TimeoutError
      +-- ReferenceError
      +-- RuntimeError
      |    +-- NotImplementedError
      |    +-- RecursionError
      +-- SyntaxError
      |    +-- IndentationError
      |         +-- TabError
      +-- SystemError
      +-- TypeError
      +-- ValueError
      |    +-- UnicodeError
      |         +-- UnicodeDecodeError
      |         +-- UnicodeEncodeError
      |         +-- UnicodeTranslateError
      +-- Warning
           +-- DeprecationWarning
           +-- PendingDeprecationWarning
           +-- RuntimeWarning
           +-- SyntaxWarning
           +-- UserWarning
           +-- FutureWarning
           +-- ImportWarning
           +-- UnicodeWarning
           +-- BytesWarning
           +-- ResourceWarning

В Python пользователи могут определять свои собственные исключения, создавая новый класс. Этот класс исключений должен прямо или косвенно быть производным от встроенного класса Exception. Большинство встроенных исключений также являются производными от этого класса. Все пользовательские исключения также должны быть производными от этого класса.

Пользовательские исключения полезны тем, что их можно вызвать с неправильными или неожиданными входными данными, тем самым лучше прояснив ситуацию с кодом, который падает или неправильно работает.

В примере создается определяемое пользователем исключение CustomError(), которое наследуется от класса Exception. Это новое исключение, как и другие исключения, может быть вызвано с помощью оператора raise с дополнительным сообщением об ошибке.

# Определяем собственное исключение
>>> class CustomError(Exception):
...     pass
...
>>> raise CustomError
# Traceback (most recent call last):
# ...
# __main__.CustomError

# Вызываем собственное исключение 
# 'CustomError' с сообщением об ошибке
>>> raise CustomError("An error occurred")
# Traceback (most recent call last):
# ...
# __main__.CustomError: An error occurred

При разработке программы на Python, хорошей практикой считается помещать все определяемые пользователем исключения в отдельный файл. Многие стандартные модули определяют свои исключения отдельно как exceptions.py или errors.py (обычно, но не всегда).

Пользовательский класс исключений может реализовать все, что может делать обычный класс, но обычно их делают простыми и краткими. Большинство реализаций пользовательских исключений объявляют настраиваемый базовый класс и наследуют другие классы исключений из этого базового класса.

Большинство пользовательских исключений определяются именами, которые заканчиваются на «Error», аналогично именованию стандартных исключений.

В следующем примере иллюстрируется, как пользовательские исключения могут использоваться в программе для создания и перехвата ошибок.

Программа просит ввести число до тех пор, пока оно не будет равно загаданному. В качестве подсказки, пользователю каждый раз выводятся сообщения, о том, больше или меньше введенное число чем загаданное.

# определение пользовательских исключений
class Error(Exception):
    """Базовый класс для других исключений"""
    pass

class ValueTooSmallError(Error):
    """Вызывается, когда входное значение мало"""
    pass

class ValueTooLargeError(Error):
    """Вызывается, когда входное значение велико"""
    pass

# число, которое нужно угадать
number = 10

# игра продолжается до тех пор, 
# пока пользователь его не угадает
while True:
    try:
        i_num = int(input("Ввести число: "))
        if i_num < number:
            raise ValueTooSmallError
        elif i_num > number:
            raise ValueTooLargeError
        break
    except ValueTooSmallError:
        print("Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!n")
    except ValueTooLargeError:
        print("Это число больше загаданного, попробуйте еще раз!n")

print("Поздравляю! Вы правильно угадали.")

В примере определен базовый класс под названием Error(). Два других исключения, которые фактически вызываются программой (ValueTooSmallError и ValueTooLargeError), являются производными от класса Error().

Это стандартный способ определения пользовательских исключений в программировании на Python, но ни кто не ограничен только этим способом.

Пример запуска скрипта с примером:

Ввести число: 12
Это число больше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 0
Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 8
Это число меньше загаданного, попробуйте еще раз!

Ввести число: 10
Поздравляю! Вы правильно угадали.

Смотрим еще один простенький пример.

Пользовательские классы исключений, часто предлагая только ряд атрибутов, которые позволяют извлекать информацию об ошибке для исключения.

class Error(Exception):
    """Базовый класс для исключений в этом модуле."""
    pass

class InputError(Error):
    """Исключение для ошибок во входных данных.
    Attributes:
        expression -- выражение, в котором произошла ошибка
        message -- объяснение ошибки
    """
    def __init__(self, expression, message):
        self.expression = expression
        self.message = message


x = input("Ведите положительное целое число: ")
try:
    x = int(x)
    if x < 0:
        raise InputError(f'!!! x = input({x})', 
                         '-> Допустимы только положительные числа.')
except ValueError:
    print("Error type of value!")
except InputError as e:
    print(e.args[0])
    print(e.args[1])
else:
    print(x)


# Ведите положительное целое число: 3
# 3

# Ведите положительное целое число: 7.9
# Error type of value!

# Ведите положительное целое число: -5
# !!! x = input(-5)
# -> Допустимы только положительные числа.

У объектов класса исключений Exception и его производных, определен метод __str__() так, чтобы выводить значения атрибутов. Поэтому можно не обращаться напрямую к полям объекта: e.expression и e.message. Кроме того у экземпляров класса исключений Exception есть атрибут args. Через него можно получать доступ к отдельным полям, как показано в примере выше.

Многие стандартные модули определяют свои собственные исключения для сообщений об ошибках, которые могут возникать в определяемых ими функциях. Более подробная информация о классах представлена в разделе «Классы в Python».

Настройка собственных классов исключений.

Для тонкой настройки своего класса исключения нужно иметь базовые знания объектно-ориентированного программирования.

Чтобы принимать дополнительные аргументы в соответствии с задачами конкретного исключения, необходимо дополнительно настроить пользовательский класс исключения.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Исключение возникает из-за ошибок в зарплате.

    Атрибуты:
        salary: входная зарплата, вызвавшая ошибку
        message: объяснение ошибки
    """

    def __init__(self, salary, message="Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        # переопределяется конструктор встроенного класса `Exception()`
        super().__init__(self.message)


salary = int(input("Введите сумму зарплаты: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

В примере, для приема аргументов salary и message переопределяется конструктор встроенного класса Exception(). Затем конструктор родительского класса Exception() вызывается вручную с аргументом self.message при помощи функции super(). Пользовательский атрибут self.salary определен для использования позже.

Результаты запуска скрипта:

Введите сумму зарплаты: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 17, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)

Унаследованный метод __str__ класса Exception() используется для отображения соответствующего сообщения при возникновении SalaryNotInRangeError(). Также можно настроить сам метод __str__, переопределив его.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Исключение возникает из-за ошибок в зарплате.

    Атрибуты:
        salary: входная зарплата, вызвавшая ошибку
        message: объяснение ошибки
    """

    def __init__(self, salary, message="Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

    # переопределяем метод '__str__'
    def __str__(self):
        return f'{self.salary} -> {self.message}'

salary = int(input("Введите сумму зарплаты: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Вывод работы скрипта:

Введите сумму зарплаты: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 20, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: 2000 -> Зарплата не входит в диапазон (5000, 15000)

Как перехватывать пользовательское исключение.

Если необходимо, чтобы код использовал пользовательское исключение, то сначала нужно перехватить исключение, определяемое используемым модулем, а затем повторно вызвать, при помощи raise, своё собственное исключение.

import sqlite3 

class MyError(Exception):
     """Could not connect to db"""
     pass

try:         
    conn= sqlite3.connect('database.sqlite')
except sqlite3.Error as e:
    raise MyError(f'Could not connect to db: {e.value}')

В примере ловиться исключение, определяемое модулем sqlite3, а затем вызывается пользовательское исключение при помощи raise.