Exceções e Tratamento de Erros

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Exceções e Tratamento de Erros

Lide com erros de forma elegante com try/except/else/finally, levante exceções personalizadas e entenda a hierarquia de exceções do Python

Exceções são o mecanismo do Python para lidar com erros em tempo de execução. Em vez de travar, você pode capturar, inspecionar e responder aos erros de forma elegante.

A Hierarquia de Exceções

Todas as exceções herdam de BaseException:

python

BaseException
├── SystemExit
├── KeyboardInterrupt
├── GeneratorExit
└── Exception
    ├── ArithmeticError
    │   ├── ZeroDivisionError
    │   └── OverflowError
    ├── LookupError
    │   ├── IndexError
    │   └── KeyError
    ├── ValueError
    ├── TypeError
    ├── OSError
    │   └── FileNotFoundError
    └── RuntimeError

ℹ️Nota

Sempre capture Exception, nunca BaseException. BaseException inclui SystemExit e KeyboardInterrupt que raramente se deseja suprimir.

try/except Básico

python

try:
    num = int(input("Enter a number: "))
    result = 10 / num
    print(f"Result: {result}")
except ValueError:
    print("That's not a valid number!")
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero!")

O Bloco Completo try/except/else/finally

python

try:
    file = open("data.txt", "r")
    content = file.read()
    data = json.loads(content)
except FileNotFoundError:
    print("File not found. Using defaults.")
    data = {}
except json.JSONDecodeError:
    print("Invalid JSON. Using defaults.")
    data = {}
else:
    print("File read and parsed successfully!")
finally:
    file.close()

Cláusula	Quando Executa	Propósito
`try`	Sempre primeiro	Código que pode levantar exceção
`except`	Na exceção correspondente	Recuperação de erro
`else`	Se nenhuma exceção no `try`	Caminho de sucesso (evita capturar erros não intencionais)
`finally`	Sempre (mesmo em return/break)	Limpeza (fechar arquivos, liberar locks)

Capturando Múltiplas Exceções

python

try:
    value = int(input("Enter index: "))
    items = [10, 20, 30]
    print(items[value] / value)
except (ValueError, IndexError, ZeroDivisionError) as e:
    print(f"Error: {e}")
    print(f"Type: {type(e).__name__}")

Objetos de Exceção e Tracebacks

python

import traceback

def risky_function():
    raise ValueError("Something went wrong")

try:
    risky_function()
except ValueError as e:
    print(f"Args: {e.args}")
    print(f"String: {e}")
    print(f"Traceback:\n{traceback.format_exc()}")

Levantando Exceções

python

def withdraw(balance: float, amount: float) -> float:
    if amount <= 0:
        raise ValueError("Withdrawal amount must be positive")
    if amount > balance:
        raise ValueError("Insufficient funds")
    return balance - amount

try:
    new_balance = withdraw(100, 200)
except ValueError as e:
    print(f"Cannot process: {e}")

Re-lançando Exceções

python

def process_file(path: str):
    try:
        with open(path) as f:
            return f.read().strip()
    except FileNotFoundError:
        print(f"Attempted to read {path}, but it was missing")
        raise  # Re-lança a mesma exceção

try:
    data = process_file("missing.txt")
except FileNotFoundError:
    print("Could not process the file at all")

⚠️Aviso

raise simples preserva o traceback original. raise e cria um novo. Use raise simples para re-lançar.

Encadeamento de Exceções

python

def fetch_user(user_id: int) -> dict:
    try:
        response = api_call(f"/users/{user_id}")
        return response.json()
    except ConnectionError as e:
        raise RuntimeError(f"Failed to fetch user {user_id}") from e

try:
    user = fetch_user(42)
except RuntimeError as e:
    print(f"Runtime: {e}")
    print(f"Caused by: {e.__cause__}")  # ConnectionError original

Criando Exceções Personalizadas

python

class BankError(Exception):
    """Exceção base para operações bancárias."""
    pass

class InsufficientFundsError(BankError):
    def __init__(self, balance: float, amount: float):
        self.balance = balance
        self.amount = amount
        self.shortfall = amount - balance
        super().__init__(f"Insufficient funds: have ${balance:.2f}, need ${amount:.2f}")

class AccountNotFoundError(BankError):
    def __init__(self, account_id: str):
        self.account_id = account_id
        super().__init__(f"Account {account_id} not found")

class FrozenAccountError(BankError):
    pass

def transfer(sender: str, recipient: str, amount: float):
    accounts = {"A1": 1000, "A2": 500}
    frozen = {"A3"}

    if sender not in accounts:
        raise AccountNotFoundError(sender)
    if recipient not in accounts:
        raise AccountNotFoundError(recipient)
    if sender in frozen:
        raise FrozenAccountError(f"Account {sender} is frozen")
    if accounts[sender] < amount:
        raise InsufficientFundsError(accounts[sender], amount)

try:
    transfer("A1", "A3", 2000)
except InsufficientFundsError as e:
    print(f"Short by ${e.shortfall:.2f}")
except AccountNotFoundError:
    print("Check account IDs")
except BankError as e:
    print(f"Bank error: {e}")

✅Sucesso

Regra	Porquê
Herde de `Exception`, não de `BaseException`	Evita capturar eventos de nível de sistema
Nomeie exceções personalizadas com sufixo `Error`	Convenção de nomenclatura clara (ex.: `ValidationError`)
Armazene contexto relevante como atributos	Permite tratamento programático de erros
Mantenha a hierarquia de exceções rasa	Fácil de capturar ampla ou especificamente conforme necessário

Tipos Comuns de Exceção

Exceção	Quando Levantada	Correção Comum
`ValueError`	Valor de tipo errado	Valide a entrada antes de usar
`TypeError`	Tipo de operando errado	Verifique tipos com `isinstance`
`IndexError`	Índice de sequência fora do intervalo	Verifique `len()` antes de indexar
`KeyError`	Chave de dicionário ausente	Use `.get()` com valor padrão
`AttributeError`	Objeto sem atributo	Verifique com `hasattr()` ou use `getattr(obj, attr, default)`
`FileNotFoundError`	Arquivo não existe	Verifique `os.path.exists()` primeiro
`StopIteration`	Iterador esgotado	Use loop `for` em vez de `next()` manual
`OSError`	Erro de E/S de nível de sistema	Verifique permissões, espaço em disco

Mundo Real: Cliente de API Robusto

python

import json
import time
from typing import Optional
import urllib.request
import urllib.error

class APIError(Exception):
    def __init__(self, status_code: int, message: str):
        self.status_code = status_code
        super().__init__(f"API Error {status_code}: {message}")

class RateLimitError(APIError):
    def __init__(self, retry_after: int):
        self.retry_after = retry_after
        super().__init__(429, f"Rate limited. Retry after {retry_after}s")

class APIClient:
    BASE_URL = "https://api.example.com"
    MAX_RETRIES = 3

    def fetch(self, endpoint: str) -> dict:
        url = f"{self.BASE_URL}/{endpoint}"
        for attempt in range(self.MAX_RETRIES):
            try:
                return self._make_request(url)
            except RateLimitError as e:
                if attempt == self.MAX_RETRIES - 1:
                    raise
                print(f"Rate limited, waiting {e.retry_after}s...")
                time.sleep(e.retry_after)
            except (urllib.error.URLError, ConnectionError) as e:
                if attempt == self.MAX_RETRIES - 1:
                    raise APIError(0, f"Connection failed after {self.MAX_RETRIES} attempts: {e}")
                print(f"Connection failed, retrying ({attempt + 1}/{self.MAX_RETRIES})...")
                time.sleep(2 ** attempt)

    def _make_request(self, url: str) -> dict:
        req = urllib.request.Request(url)
        try:
            with urllib.request.urlopen(req) as response:
                status = response.status
                data = json.loads(response.read().decode())
                if status >= 400:
                    raise APIError(status, data.get("error", "Unknown error"))
                return data
        except urllib.error.HTTPError as e:
            if e.code == 429:
                retry_after = int(e.headers.get("Retry-After", 5))
                raise RateLimitError(retry_after)
            raise APIError(e.code, str(e.reason))

client = APIClient()
try:
    data = client.fetch("users/42")
    print(data)
except APIError as e:
    print(f"Request failed: {e}")

Melhores Práticas de Tratamento de Exceções

python

# RUIM — except simples esconde todos os erros
try:
    result = risky_operation()
except:
    pass  # Também captura KeyboardInterrupt!

# BOM — capture exceções específicas
try:
    result = risky_operation()
except (ValueError, TypeError) as e:
    logger.error(f"Invalid input: {e}")

# RUIM — muito amplo, sem contexto
except Exception as e:
    pass

# BOM — use else para o caminho de sucesso
try:
    result = risky_operation()
except ValueError as e:
    handle_error(e)
else:
    process_result(result)

# BOM — registrando exceções
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
try:
    result = risky_operation()
except Exception:
    logger.exception("Operation failed")  # Inclui traceback completo
    raise

⚠️Aviso

Nunca use cláusulas except: simples a menos que você re-lance imediatamente. Elas escondem KeyboardInterrupt e SystemExit.

Perguntas de Prática

Qual é a diferença entre except ValueError: e except ValueError as e:?
Escreva uma exceção personalizada chamada ValidationError com atributos field_name e message.
Quando a cláusula else em um bloco try/except executa?
O que finally garante, mesmo que haja um return no try?
Como você encadeia uma exceção para mostrar a causa original (usando from)?
O que há de errado com except: (except simples) e o que você deve usar em vez disso?
Crie uma função safe_divide(a, b) que levanta DivisionError personalizada em entrada inválida.
Como raise difere de raise e ao re-lançar uma exceção em um bloco except?
Liste três exceções built-in comuns e quando elas tipicamente ocorrem.
Escreva um gerenciador de contexto (usando try/finally) que adquire e libera um lock com segurança.

Progresso30%

Herança e Polimorfismo

Manipulação de Arquivos e E/S

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Contéudo do Curso

1. Classes e Objetos 2. Herança e Polimorfismo 3. Exceções e Tratamento de Erros 4. Manipulação de Arquivos e E/S 5. Compreensões e Geradores 6. Decoradores e Gerenciadores de Contexto 7. A Biblioteca Padrão do Python 8. pip e Ambientes Virtuais 9. Testes Unitários 10. Depuração e Perfilamento