先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「Pythonのエラーって、原因が分かりにくいことが多いですよね？」

先生

「そうですね。特に、別のエラーがきっかけで新しいエラーが起きる場合は混乱しやすいです。」

生徒

「元のエラーも一緒に確認できたら助かるのですが…」

先生

「そのときに役立つのが、Pythonの例外チェーンとfrom句です。」

1. Pythonの例外チェーンとは何か

Pythonの例外チェーンとは、エラーが発生した原因となる別のエラーを、ひとつの流れとしてつなげて表示する仕組みです。これにより、「なぜこのエラーが起きたのか」を後からたどりやすくなります。

日常生活で例えると、「雨で道が混んだ → バスが遅れた → 約束に遅刻した」という因果関係を、そのまま順番に説明するようなイメージです。

2. エラーが隠れてしまう問題

Pythonでは、例外処理の中で別の例外を発生させることができます。しかし、そのまま新しいエラーを出すと、最初のエラーが分からなくなってしまうことがあります。

初心者の方は「表示されているエラーだけ」を見てしまい、本当の原因に気づけないことが多いです。


try:
    int("abc")
except ValueError:
    raise RuntimeError("変換処理でエラーが発生しました")

この問題を解決するのが、例外チェーンです。Pythonでは、raise 新しい例外 from 元の例外という書き方をします。

これにより、新しいエラーと同時に「元になったエラー」も一緒に表示されます。


try:
    int("abc")
except ValueError as e:
    raise RuntimeError("数値変換に失敗しました") from e

例外チェーンを使うと、エラー画面には「このエラーは、次のエラーが原因で発生しました」という形で情報が表示されます。

これにより、プログラムの中で何が順番に起きたのかを追いやすくなります。エラー調査の地図を持つような感覚です。


ValueError: invalid literal for int()
The above exception was the direct cause of the following exception:
RuntimeError: 数値変換に失敗しました

たとえば、ユーザーの入力をチェックする処理で、内部ではPythonのエラーが起きているが、外側では分かりやすいメッセージを出したい場合があります。

例外チェーンを使うと、内部のエラーを残したまま、利用者向けのエラーを表示できます。


try:
    age = int("ten")
except ValueError as e:
    raise ValueError("年齢は数字で入力してください") from e

逆に、元のエラーを見せたくない場合もあります。そのときは、from Noneを使います。

これは、「原因となったエラーをあえて表示しない」という指定です。ユーザー向けのシンプルなエラー表示に向いています。


try:
    int("abc")
except ValueError:
    raise ValueError("入力内容が正しくありません") from None

Pythonの例外チェーンを使う最大のメリットは、エラーの原因を正確に追えることです。プログラムが大きくなるほど、どこで何が起きたかを知ることが重要になります。

初心者のうちから例外チェーンを意識すると、エラー対応に強い考え方が身につきます。

例外チェーンは、単なるテクニックではなく「原因と結果をつなげて考える」ための仕組みです。

エラーが起きたときに慌てず、順番に原因をたどる。そのための道しるべとして、from句を活用してください。