Python3講習　第4回目　エラーハンドリング

環境

Python バージョン: 3.9, 3.10, 3.11
開発マシン:
ThinkPad L380 (Ubuntu 22.04.3 LTS)
ThinkPad P1 Gen 3 (Windows 10)

1. はじめに

プログラムを実行する際、想定外の状況（ファイルが見つからない、ネットワーク切断、ゼロ除算など）に遭遇することがあります。これらの状況に対し適切に対処しないと、プログラムは予期せぬ終了（クラッシュ）を起こし、ユーザー体験やシステムの安定性に悪影響を及ぼします。

この回では、Python におけるエラー（エラーコード）と例外（Exceptions）の違いを理解し、組み込み例外の種類、try/except 構文の使い方、カスタム例外の定義、さらにはロギングやコンテキストマネージャと組み合わせた総合的なエラーハンドリング技術を解説します。

2. エラーと例外の概要

エラー (Error)
文法エラー（SyntaxError）: コードの書き間違いなどで、実行前に検出される。
システムエラー: OS 依存のエラー。Python レベルでは OSError や IOError にマッピングされる。
例外 (Exception)
実行時エラー: プログラム実行中に検出され、通常は Exception を継承したクラスとして表現される。
例外は raise 文で意図的に発生させることも可能。

例外をキャッチし、適切に対処することで、プログラムの安定性と可観測性が向上します。

3. 組み込み例外の種類と階層

Python 標準ライブラリには多くの例外クラスが定義されています。主なものを以下に示します。

例外クラス	説明
`BaseException`	全例外の基底クラス
└─ `Exception`	通常の例外基底クラス
├─ `ArithmeticError`	算術演算のエラー基底
│ ├─ `ZeroDivisionError`	ゼロ除算
│ ├─ `OverflowError`	算術演算でオーバーフロー
├─ `LookupError`	シーケンスやマッピングの参照エラー基底
│ ├─ `IndexError`	シーケンスの範囲外アクセス
│ └─ `KeyError`	辞書にないキーアクセス
├─ `ValueError`	値の型や範囲が不正
├─ `TypeError`	型が不正
├─ `IOError` / `OSError`	ファイル/入出力関連
└─ `ImportError`	モジュールのインポート失敗

4. `try` / `except` 構文

例外をキャッチする基本形:

try:
    # 例外が発生する可能性のある処理
    result = 10 / x
except ZeroDivisionError:
    print("Error: ゼロ除算が発生しました。")
    result = None

複数例外のキャッチ:

try:
    data = my_dict[key]
except (KeyError, IndexError) as e:
    print(f"参照エラー: {e}")

例外オブジェクトへのアクセス (as):
例外クラスの属性（args, __str__() など）を利用して詳細な情報を取得可能。

5. `else` と `finally` 節の活用

else 節: 例外が発生しなかった場合に実行。

try:
    f = open('data.txt')
except IOError:
    print("ファイルが開けませんでした。")
else:
    print("ファイルを正常に開きました。読み込み処理を開始します。")
    content = f.read()

finally 節: 例外の有無に関わらず必ず実行。

try:
    conn = open_connection()
    process(conn)
except Exception as e:
    logging.error(f"処理中に例外発生: {e}")
finally:
    conn.close()
    print("コネクションをクローズしました。")

6. カスタム例外クラスの定義

独自のエラー条件を表現するために、例外クラスを定義することができます。

class ApplicationError(Exception):
    """アプリケーション全体で共通の例外基底クラス"""
    pass

class ValidationError(ApplicationError):
    """入力検証エラー"""
    def __init__(self, field: str, message: str):
        super().__init__(f"{field} の検証に失敗: {message}")
        self.field = field
        self.message = message

# 発生例
raise ValidationError('age', '負の値は許可されていません')

カスタム例外を使うメリット:
エラーの意味を明確化
上流でまとめてキャッチできる

7. コンテキストマネージャと例外処理

with 構文を使うと、リソース確保・解放のパターンを簡潔に扱えます。

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_resource(name):
    print(f"[{name}] リソースを確保")
    try:
        yield name
    except Exception as e:
        print(f"[{name}] 処理で例外発生: {e}")
        raise
    finally:
        print(f"[{name}] リソースを解放")

# 利用例
ingest_data = 'input.csv'
with managed_resource(ingest_data) as res:
    # res に対する処理
    process_csv(res)

標準ライブラリ例: ファイル操作 (open)、スレッドロック (threading.Lock) など

8. ロギングを組み合わせた例外ハンドリング

例外情報をログに残すことで、障害解析が容易になります。

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s %(levelname)s:%(name)s: %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    result = compute()
except Exception as e:
    logger.exception("compute() で予期せぬ例外が発生しました。")
    # logger.exception はスタックトレース付きでエラーを記録

9. ベストプラクティスとアンチパターン

ベストプラクティス

捕捉しない例外は上位に伝播させる
必要最小限の例外をキャッチする (except Exception: は避ける)
ロギングと組み合わせる
カスタム例外を定義し、意味のある名前を付ける
ドキュメンテーションに例外仕様を明示する

アンチパターン

except: で全例外を丸呑みする
エラー時に pass して無視する
例外から正常系にこっそり移行する

11. 参考資料

『Effective Python 第2版』Brett Slatkin
Python ドキュメント: Errors and Exceptions
PEP 343: The with statement
公式 logging モジュールドキュメント

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