2.2.2 例外処理

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

パターン

class、exception、file IO、functional pipeline、generator、またはtype hint

コード成果物

最小限の実行可能な例と、現実的なユースケース 1 つ

出力

印字されたオブジェクト状態、捕捉したエラー、保存したファイル、yieldされた値、または型チェックのメモ

失敗確認

隠れた変更、副作用を飲み込む例外、ファイルパスの問題、lazy iterator の混同、または誤解を招く注釈

期待される成果

デバッグメモを含む小さな高度Python例

この節の位置づけ

この節では、エラーが起きてもプログラムがすぐにクラッシュしないようにします。例外処理は、ファイルの読み書き、ネットワークリクエスト、API 呼び出し、データクリーニング、モデル推論で何度も登場します。ここでは、エラーを事前に予測し、捕捉し、復旧できる形で対処することを学びます。

学習目標

• 例外とは何か、なぜ例外処理が必要なのかを理解する
• try/except/else/finally の使い方を身につける
• 異なる種類の例外を捕捉できるようになる
• すぐにクラッシュしない、堅牢なプログラムを書けるようになる

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例外とは？

例外とは、プログラム実行中に起きるエラーのことです。例外処理がないプログラムは、エラーが起きるとそのままクラッシュします。

# これらのコードはすべてプログラムをクラッシュさせます
print(10 / 0)           # ZeroDivisionError: ゼロ除算
print(int("abc"))        # ValueError: 変換できない
print([1, 2, 3][10])     # IndexError: インデックスが範囲外
print({"a": 1}["b"])     # KeyError: キーが存在しない

# プログラムがクラッシュすると、この後のコードは実行されません
print("この行は絶対に実行されません")

実際のプログラムでは、エラーは避けられません。ユーザーが不正なデータを入力することもありますし、ファイルが存在しないこともあります。ネットワークが切れることもあります。例外処理を使うと、こうした問題に丁寧に対応でき、プログラムを直接クラッシュさせずに済みます。

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よくある例外の種類

例外の種類	発生する場面	例
ZeroDivisionError	ゼロ除算	1 / 0
TypeError	型が合わない操作	"hello" + 5
ValueError	値が不正	int("abc")
IndexError	リストのインデックスが範囲外	[1, 2][5]
KeyError	辞書にキーが存在しない	{"a": 1}["b"]
FileNotFoundError	ファイルが存在しない	open("存在しない.txt")
AttributeError	属性が存在しない	"hello".foo()
NameError	変数が定義されていない	print(xyz)
ImportError	import に失敗する	import 存在しないモジュール

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try / except の基本

try/except の流れは、まずコードを試し、エラーが起きたら代わりの処理を実行する、というものです。

try:
    number = int(input("数字を入力してください: "))
    print(f"入力された数字: {number}")
except ValueError:
    print("入力が無効です！数字を入力してください。")

print("プログラムは続行します...")  # 例外があってもなくても、この行は実行されます

実行例：

入力	何が起きるか
42	入力された数字: 42 を表示し、その後も続行する。
abc	入力エラーのメッセージを表示し、その後も続行する。

ポイントは、try/except があれば、エラーが起きてもプログラムはクラッシュしないことです。

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異なる種類の例外を捕捉する

複数の例外をそれぞれ捕捉する

def safe_divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("エラー：ゼロで割ることはできません！")
        return None
    except TypeError:
        print("エラー：数値を渡してください！")
        return None

print(safe_divide(10, 3))    # 3.333...
print(safe_divide(10, 0))    # エラー：ゼロで割ることはできません！ → None
print(safe_divide("10", 3))  # エラー：数値を渡してください！ → None

複数の例外をまとめて捕捉する

try:
    # エラーが起きる可能性があるコード
    value = int(input("数字を入力してください: "))
    result = 100 / value
    print(f"結果: {result}")
except (ValueError, ZeroDivisionError) as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

例外情報を取得する

try:
    number = int("abc")
except ValueError as e:
    print(f"例外の種類: {type(e).__name__}")  # ValueError
    print(f"例外メッセージ: {e}")                 # invalid literal for int() with base 10: 'abc'

すべての例外を捕捉する（注意して使う）

try:
    # いくつかのコード
    result = risky_operation()
except Exception as e:
    print(f"予期しないエラーが発生しました: {type(e).__name__}: {e}")

except Exception を乱用しない

すべての例外を捕捉すると便利そうに見えますが、本当のバグを隠してしまうことがあります。できるだけ具体的な例外の種類を捕捉し、except Exception は最終手段として外側で使いましょう。

# よくない例 ❌
try:
    do_something()
except:  # KeyboardInterrupt まで含めてすべて捕捉してしまう
    pass   # しかも何もしない！

# よい例 ✅
try:
    do_something()
except ValueError:
    handle_value_error()
except FileNotFoundError:
    handle_file_not_found()
except Exception as e:
    logging.error(f"予期しないエラー: {e}")

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try / except / else / finally

完全な例外処理の構造は、次の4つの部分からなります。

try:
    # 試して実行するコード
    file = open("data.txt", "r")
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    # エラーが起きたときに実行
    print("ファイルが存在しません！")
else:
    # エラーがなかったときに実行
    print(f"ファイルの内容: {content}")
finally:
    # エラーの有無にかかわらず実行（通常はリソースの片付けに使う）
    print("処理が完了しました")

節	実行されるタイミング	用途
try	いつも実行	エラーが起きるかもしれないコードを置く
except	エラーが起きたときだけ実行	エラーを処理する
else	エラーが起きなかったときだけ実行	成功後の処理を置く
finally	エラーの有無にかかわらず実行	リソースの片付け（ファイルを閉じる、接続を切る）

finally の典型的な使い方

file = None
try:
    file = open("data.txt", "r")
    data = file.read()
    # データを処理...
except FileNotFoundError:
    print("ファイルが存在しません")
finally:
    if file:
        file.close()   # エラーの有無にかかわらず、ファイルは閉じる
        print("ファイルを閉じました")

よりよい方法：with 文

後の「ファイル操作」の章で with 文を学びます。with 文はリソースの解放を自動で行ってくれるので、finally よりも簡潔です。

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例外を投げる

例外を処理するだけでなく、自分で例外を投げることもできます。これは、ありえない状態や不正な状態を見つけたときに、呼び出し元へ「問題がある」と伝えるためです。

raise 文

def set_age(age):
    if not isinstance(age, int):
        raise TypeError("年齢は整数でなければなりません")
    if age < 0 or age > 150:
        raise ValueError(f"年齢 {age} は不適切です。0〜150 の範囲である必要があります")
    return age

# 正常な使用
print(set_age(25))      # 25

# 例外を発生させる
try:
    set_age(-5)
except ValueError as e:
    print(f"エラー: {e}")  # エラー: 年齢 -5 は不適切です。0〜150 の範囲である必要があります

try:
    set_age("二十")
except TypeError as e:
    print(f"エラー: {e}")  # エラー: 年齢は整数でなければなりません

独自の例外を作る

組み込みの例外では足りない場合は、自分で定義できます。

class InsufficientFundsError(Exception):
    """残高不足の例外"""
    def __init__(self, balance, amount):
        self.balance = balance
        self.amount = amount
        super().__init__(f"残高不足：現在の残高は {balance}、引き出そうとした金額は {amount} です")

class BankAccount:
    def __init__(self, balance=0):
        self.balance = balance

    def withdraw(self, amount):
        if amount > self.balance:
            raise InsufficientFundsError(self.balance, amount)
        self.balance -= amount
        return self.balance

# 使用例
account = BankAccount(1000)
try:
    account.withdraw(1500)
except InsufficientFundsError as e:
    print(f"取引失敗: {e}")
    print(f"現在の残高: {e.balance}, 依頼金額: {e.amount}")

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実践パターン

パターン 1：LBYL と EAFP

Python コミュニティでは、EAFP（Easier to Ask Forgiveness than Permission、先にやってから考える）が、LBYL（Look Before You Leap、先に確認してから実行する）より好まれます。

# LBYL スタイル（先に確認してから操作）—— Python らしくない
if key in my_dict:
    value = my_dict[key]
else:
    value = default_value

# EAFP スタイル（先に操作し、エラーが起きたら処理）—— より Python らしい
try:
    value = my_dict[key]
except KeyError:
    value = default_value

# もちろん、辞書にはもっとよい書き方もあります
value = my_dict.get(key, default_value)

パターン 2：再試行メカニズム

import time

def fetch_data_with_retry(url, max_retries=3):
    """再試行付きでデータを取得する"""
    for attempt in range(1, max_retries + 1):
        try:
            print(f"{attempt} 回目の試行...")
            # ネットワークリクエストを模擬
            import random
            if random.random() < 0.5:
                raise ConnectionError("ネットワーク接続に失敗しました")
            return "取得したデータ"
        except ConnectionError as e:
            print(f"  失敗: {e}")
            if attempt < max_retries:
                wait = attempt * 2  # 待ち時間を徐々に長くする
                print(f"  {wait} 秒後に再試行します...")
                time.sleep(wait)
            else:
                print("  すべての再試行に失敗しました！")
                raise  # 最後の再試行も失敗したら例外を投げる

try:
    data = fetch_data_with_retry("https://api.example.com")
    print(f"成功: {data}")
except ConnectionError:
    print("最終的にデータ取得に失敗しました")

パターン 3：安全なユーザー入力

def get_number(prompt, min_val=None, max_val=None):
    """ユーザー入力の数字を安全に取得する"""
    while True:
        try:
            value = float(input(prompt))
            if min_val is not None and value < min_val:
                print(f"{min_val} 以上の数を入力してください")
                continue
            if max_val is not None and value > max_val:
                print(f"{max_val} 以下の数を入力してください")
                continue
            return value
        except ValueError:
            print("有効な数字を入力してください！")

# 使用例
age = get_number("年齢を入力してください: ", min_val=0, max_val=150)
print(f"あなたの年齢は: {age}")

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総合例：安全なタスク見積もり管理

class TaskEstimateManager:
    def __init__(self):
        self.tasks = {}

    def add_task(self, name, hours):
        """タスク見積もりを追加する"""
        if not isinstance(name, str) or not name.strip():
            raise ValueError("タスク名は空にできません")
        if not isinstance(hours, (int, float)):
            raise TypeError(f"時間は数値である必要があります。受け取った型: {type(hours).__name__}")
        if not 0 <= hours <= 80:
            raise ValueError(f"時間 {hours} は範囲外です（0〜80）")

        self.tasks[name] = hours
        print(f"✅ 追加成功: {name} - {hours} 時間")

    def get_average_hours(self):
        """平均見積もりを取得する"""
        if not self.tasks:
            raise RuntimeError("タスクデータがないため、平均を計算できません")
        return sum(self.tasks.values()) / len(self.tasks)

    def get_task(self, name):
        """タスク見積もりを検索する"""
        if name not in self.tasks:
            raise KeyError(f"タスクが見つかりません: {name}")
        return self.tasks[name]

# 使用
manager = TaskEstimateManager()

# タスク見積もりを安全に追加する
test_data = [
    ("ログイン API", 8),
    ("RAG デモ", 12),
    ("グラフビュー", "すぐ"),  # 型エラー
    ("データ取り込み", 120),    # 範囲エラー
    ("", 6),                    # 名前が空
    ("デプロイスクリプト", 5),
]

for name, hours in test_data:
    try:
        manager.add_task(name, hours)
    except (ValueError, TypeError) as e:
        print(f"❌ 追加失敗: {e}")

# 検索
print(f"\n平均見積もり: {manager.get_average_hours():.1f} 時間")

try:
    print(manager.get_task("決済フロー"))
except KeyError as e:
    print(f"検索失敗: {e}")

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手を動かしてみよう

練習 1：安全な計算機

def safe_calculator(inputs=None):
    """不正入力とゼロ除算を処理できる、安全な四則演算機。"""
    inputs = iter(inputs or ["10", "0", "/", "n"])

    while True:
        try:
            a = float(next(inputs) if inputs else input("1つ目の数値: "))
            b = float(next(inputs) if inputs else input("2つ目の数値: "))
            op = next(inputs) if inputs else input("演算子（+、-、*、/）: ")

            if op == "+":
                result = a + b
            elif op == "-":
                result = a - b
            elif op == "*":
                result = a * b
            elif op == "/":
                result = a / b
            else:
                raise ValueError(f"未対応の演算子です: {op}")

            print(f"結果: {result}")
        except ZeroDivisionError:
            print("ゼロで割ることはできません。")
        except ValueError as error:
            print(f"入力が不正です: {error}")
        except StopIteration:
            break

        again = next(inputs, "n") if inputs else input("続けますか？(y/n): ")
        if again.lower() != "y":
            break

safe_calculator()

練習 2：ファイル読み取り器

def read_file_safely(filename):
    """ファイルの内容を安全に読み取る。"""
    try:
        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as file:
            return file.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"ファイルが見つかりません: {filename}")
    except PermissionError:
        print(f"読み取り権限がありません: {filename}")
    except OSError as error:
        print(f"読み取りに失敗しました: {error}")
    return None

content = read_file_safely("test.txt")
if content:
    print(content)

練習 3：一括型変換

def convert_to_numbers(data_list):
    """文字列を数値に変換し、失敗理由も残す。"""
    numbers = []
    errors = []
    for item in data_list:
        try:
            numbers.append(float(item))
        except ValueError:
            numbers.append(None)
            errors.append(f"{item} を変換できません")
    return numbers, errors

values, errors = convert_to_numbers(["10", "20.5", "abc", "30", "xyz"])
print(values)
print(errors)

参考実装と解説

1. safe_calculator は入力を数値に変換し、演算子ごとに分岐し、ZeroDivisionError、ValueError、StopIteration を分けて扱えれば合格です。サンプル入力では一度ゼロ除算の経路に入り、親切なエラーを表示してから最後の n で終了します。
2. read_file_safely は with 文でファイルを開き、FileNotFoundError、PermissionError、その他の OSError を捕捉します。失敗時に None を返すと、呼び出し側が次の処理を決めやすくなります。
3. convert_to_numbers は変換できた数値と失敗理由を別々に返します。数値リストに None を入れることで、元のデータ位置を保ったまま不正な値も追跡できます。

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まとめ

文法	役割	使う場面
try	エラーが起きるかもしれないコードを囲む	エラーの可能性があるところ全般
except	例外を捕捉して処理する	対象の例外を指定して処理するとき
else	例外がなかったときに実行する	成功後の処理
finally	必ず実行する	リソースの片付け
raise	自分で例外を投げる	入力が不正、状態が不正なとき
独自例外	業務に合った例外を作る	組み込み例外では説明しきれないとき

コアの理解

例外処理の本質は、起こりうる問題を予測し、対処法を用意しておくことです。よいプログラムとは、エラーが起きないプログラムではなく、エラーが起きたときに丁寧に処理できるプログラムです。ユーザーにわかりやすいメッセージを出し、エラー情報を記録し、必要なら自動で再試行する。これが、初心者とプロの大きな違いです。