Fork error питон

I got the following error when running reverse-geocoder. Also, the machine got really hit for a while and I could not even move the mouse.

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 105, in spawn_main
Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 105, in spawn_main
exitcode = _main(fd)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 114, in _main
prepare(preparation_data)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 225, in prepare
_fixup_main_from_path(data[‘init_main_from_path’])
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 277, in _fixup_main_from_path
run_name=»mp_main«)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 263, in run_path
exitcode = _main(fd)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 114, in _main
prepare(preparation_data)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 225, in prepare
_fixup_main_from_path(data[‘init_main_from_path’])
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 277, in _fixup_main_from_path
run_name=»mp_main«)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 263, in run_path
pkg_name=pkg_name, script_name=fname)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 96, in _run_module_code
pkg_name=pkg_name, script_name=fname)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 96, in _run_module_code
mod_name, mod_spec, pkg_name, script_name)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 85, in run_code
mod_name, mod_spec, pkg_name, script_name)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibrunpy.py», line 85, in run_code
exec(code, run_globals)
File «C:UsersMeDocumentsGoogle Location Services Analyzermain.py», line 19, in
exec(code, run_globals)
File «C:UsersMeDocumentsGoogle Location Services Analyzermain.py», line 19, in
result = rg.search(coordinates)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocoder_init.py», line 293, in search
result = rg.search(coordinates)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocoder_init.py», line 293, in search
return rg.query(geo_coords)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocoder_init.py», line 127, in query
_, indices = self.tree.pquery(coordinates, k=1)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocodercKDTree_MP.py», line 97, in pquery
return rg.query(geo_coords)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocoder_init.py», line 127, in query
_, indices = self.tree.pquery(coordinates, k=1)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibsite-packagesreverse_geocodercKDTree_MP.py», line 97, in pquery
for p in pool: p.start()
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingprocess.py», line 112, in start
for p in pool: p.start()
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingprocess.py», line 112, in start
self._popen = self._Popen(self)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingcontext.py», line 223, in _Popen
self._popen = self._Popen(self)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingcontext.py», line 223, in _Popen
return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingcontext.py», line 322, in _Popen
return Popen(process_obj)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingpopen_spawn_win32.py», line 46, in init
return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingcontext.py», line 322, in _Popen
return Popen(process_obj)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingpopen_spawn_win32.py», line 46, in init
prep_data = spawn.get_preparation_data(process_obj._name)
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 143, in get_preparation_data
_check_not_importing_main()
File «C:UsersMeAppDataLocalContinuumanaconda3envsGoogle Location Services Analyzerlibmultiprocessingspawn.py», line 136, in _check_not_importing_main
is not going to be frozen to produce an executable.»’)
RuntimeError:
An attempt has been made to start a new process before the
current process has finished its bootstrapping phase.

    This probably means that you are not using fork to start your
    child processes and you have forgotten to use the proper idiom
    in the main module:

        if __name__ == '__main__':
            freeze_support()
            ...

    The "freeze_support()" line can be omitted if the program
    is not going to be frozen to produce an executable.
prep_data = spawn.get_preparation_data(process_obj._name)

Интерфейсы операционной системы.

Модуль os обеспечивает портативный способ использования функциональных возможностей, зависящих от операционной системы.

• если нужно просто прочитать или записать файл, то лучше воспользоваться встроенной функцией open(),
• для различных манипуляций с путями, то удобнее будет использовать модуль os.path или pathlib,
• если необходимо прочитать все строки в файлах, указанных в командной строке, посмотрите на модуль fileinput,
• для создания временных файлов и каталогов смотрите модуль tempfile,
• для операций с файлами и каталогами (копирование, перемещение, создание, удаление) используйте модуль shutil.

Примечания о доступности функций модуля os:

• Конструкция всех зависимых от Python модулей, встроенных в операционную систему, такова, что при наличии одинаковых функциональных возможностей он использует один и тот же интерфейс. Например, функция os.stat(path) возвращает статистическую информацию о пути в том же формате, который произошел от интерфейса POSIX.
• Расширения, характерные для конкретной операционной системы, также доступны через модуль os, но их использование является угрозой переносимости ПО между системами.
• Все функции, принимающие пути или имена файлов, принимают как байтовые строки, так и строковые объекты и приводят к объекту одного типа, если возвращается путь или имя файла.

Заметка. Все функции в этом модуле поднимают исключение OSError или их подклассы в случае недопустимых или недоступных имен и путей к файлам или других аргументов, которые имеют правильный тип, но не принимаются операционной системой.

os.error:

Исключение os.error это псевдоним для встроенного исключения OSError.

os.name:

os.name это имя импортируемого модуля, зависящего от операционной системы. В настоящее время зарегистрированы следующие имена: 'posix', 'nt', 'java'.

Смотрите также sys.platform имеет более тонкую детализацию, os.uname() дает системно-зависимую информацию о версии системы. Модуль platform содержит подробные проверки идентичности системы.

Имена файлов, аргументы командной строки и переменные окружения.

В Python имена файлов, аргументы командной строки и переменные окружения представлены с использованием строкового типа. В некоторых системах, перед передачей их операционной системе необходимо декодирование строк в байты и обратно. Python использует кодировку файловой системы для выполнения этого преобразования (смотрите sys.getfilesystemencoding()).

В некоторых системах преобразование с использованием кодировки файловой системы может завершиться ошибкой. В этом случае Python использует обработчик ошибок кодирования surrogateescape. Это означает, что некодируемые байты заменяются символом Unicode U + DCxx при декодировании, и они снова преобразуются в исходный байт при кодировании.

Кодировка файловой системы должна гарантировать успешное декодирование всех байтов ниже 128. Если кодировка файловой системы не обеспечивает эту гарантию, функции API могут вызывать ошибки UnicodeErrors.

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.