Error Handling Patterns
Stratégies fondamentales de gestion des erreurs
Gestion de base des exceptions
def validate_list_length(input_list, expected_length):
try:
if len(input_list) != expected_length:
raise ValueError(f"List length must be {expected_length}")
except ValueError as e:
print(f"Validation Error: {e}")
return False
return True
Gestion complète des erreurs
Classes d'exceptions personnalisées
class ListLengthError(Exception):
def __init__(self, message, actual_length, expected_length):
self.message = message
self.actual_length = actual_length
self.expected_length = expected_length
super().__init__(self.message)
def advanced_list_validation(data_list, min_length, max_length):
if len(data_list) < min_length:
raise ListLengthError(
"List too short",
len(data_list),
min_length
)
if len(data_list) > max_length:
raise ListLengthError(
"List too long",
len(data_list),
max_length
)
Modèles de gestion des erreurs
Modèle |
Description |
Cas d'utilisation |
Try-Except |
Capture de base des erreurs |
Validations simples |
Exceptions personnalisées |
Informations détaillées sur les erreurs |
Validations complexes |
Journalisation (Logging) |
Suivi persistant des erreurs |
Environnements de production |
Flux de gestion des erreurs
graph TD
A[Input List] --> B{Length Validation}
B --> |Valid| C[Process List]
B --> |Invalid| D[Capture Error]
D --> E{Log Error}
E --> F[Handle/Recover]
E --> G[Notify Administrator]
Modèles de journalisation des erreurs
import logging
logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
def robust_list_processor(input_list, max_length=10):
try:
if len(input_list) > max_length:
logging.error(f"List exceeds maximum length: {len(input_list)}")
return None
return sum(input_list)
except Exception as e:
logging.exception("Unexpected error in list processing")
return None
Aperçu LabEx
Une gestion efficace des erreurs transforme les échecs potentiels en événements gérables et informatifs qui améliorent la fiabilité du code et le débogage.
Meilleures pratiques
- Utilisez des types d'exceptions spécifiques
- Fournissez des messages d'erreur significatifs
- Journalisez les erreurs pour une analyse future
- Mettez en œuvre des mécanismes de récupération gracieuse en cas d'erreur