1. エラーハンドリングとは何か？

Pythonのエラーハンドリングとは、プログラムの実行中に起きるトラブルに備えて、あらかじめ対処方法を決めておく考え方です。エラーは、料理中に材料を落としてしまうようなものです。何も準備していないと作業が止まりますが、ふきんがあればすぐに対応できます。この「ふきん」にあたる仕組みが、Pythonの例外処理です。

特に初心者の方は、エラーが出ると怖く感じがちですが、エラーはプログラムが壊れた合図ではなく、「ここで困っていますよ」と教えてくれるメッセージです。

2. Pythonの例外とエラーの違い

Pythonでは、実行中に起こる問題を「例外」と呼びます。例外はエラーの一種で、代表的なものにZeroDivisionErrorやValueErrorがあります。たとえば、0で割り算をしようとすると、Pythonは危険だと判断して例外を発生させます。

この例外を正しく理解することが、エラーハンドリング設計の第一歩です。例外の名前は「どんな失敗か」を表すラベルだと考えると、覚えやすくなります。

3. tryとexceptの基本的な使い方

Pythonでは、tryとexceptを使って例外をキャッチします。tryは「試してみる場所」、exceptは「失敗したときの対応場所」です。転びそうな道を歩くとき、あらかじめ支えを用意しておくイメージです。


try:
    result = 10 / 0
    print(result)
except ZeroDivisionError:
    print("0で割ることはできません。")


0で割ることはできません。

このように書くことで、プログラムが途中で止まらず、利用者に分かりやすいメッセージを表示できます。

4. 例外をまとめてキャッチする危険性

初心者の方がやりがちなのが、すべての例外を一度に捕まえる方法です。これは一見便利ですが、問題の原因が分からなくなる危険があります。たとえば、どの失敗が起きたのか分からないと、修理もできません。


try:
    number = int("abc")
except Exception:
    print("何かエラーが起きました。")


何かエラーが起きました。

この書き方では、どんなエラーなのかが分からず、後から直すのが大変になります。エラーハンドリング設計では、できるだけ具体的な例外を指定することが大切です。

5. 適切な例外をキャッチする設計の考え方

適切な例外をキャッチするとは、「起こりそうな失敗だけを想定する」ことです。自動販売機でお金が足りない場合と、商品が売り切れの場合では、表示する案内が違いますよね。Pythonでも同じで、状況ごとに例外を分けて考えます。


try:
    age = int("20歳")
except ValueError:
    print("数字を入力してください。")


数字を入力してください。

このように、ValueErrorだけをキャッチすることで、入力ミスに対して正しい対応ができます。

6. 複数のexceptを使った安全な設計

Pythonでは、複数のexceptを書くことができます。これは、失敗の種類ごとに対応マニュアルを用意するようなものです。初心者の方でも、順番に読むことで自然に理解できます。


try:
    value = int(input_value)
    result = 10 / value
except ValueError:
    print("数字に変換できません。")
except ZeroDivisionError:
    print("0は使えません。")

この設計により、利用者にとって親切で、作る側にとっても管理しやすいプログラムになります。