Ошибки Python: имя Nameerror не определено и многое другое
Изучите основные ошибки python, как их интерпретировать, как они возникают, чтобы вы могли их избежать. Ваш код будет более стабильным и надежным
Ошибки неизбежны, когда вы программируете. Когда вы пишете код, ошибки начнут возникать. Чем лучше вы поймете эти ошибки, тем легче будет их избежать. В этой статье вы узнаете об основных ошибках python, о том, как их интерпретировать и как они возникают. Например, имя python nameerror не определено, что это значит? Вы узнаете об этом в конце этого урока.
Цель ошибки или исключения-пометить что-то неожиданное, произошедшее во время выполнения кода. Некоторые из этих ситуаций возникают часто. Поэтому python содержит некоторые встроенные исключения, которые фиксируют более частые неожиданные ситуации. Ниже мы рассмотрим каждый из этих типов исключений и посмотрим, что за этим кроется.
См. Список всех встроенных ошибок в документации python
Эта ошибка возникает, когда код, который вы пишете, не соответствует синтаксическому правилу python. Например, не закрывание круглой скобки приведет к синтаксической ошибке. Синтаксический анализатор python не сможет разобрать код, если он не будет следовать синтаксическому правилу, поэтому он не сможет обрабатывать его дальше. Давайте рассмотрим несколько примеров:
Пример № 1
Этот код вызвал неожиданную ситуацию, потому что в строке 2 отсутствует двоеточие в конце, что нарушает правила синтаксиса python.
Пример № 2
Приведенный выше код вызвал ошибку, поскольку в строке 3 отсутствует закрывающая скобка.
Вы столкнетесь с ошибкой nameerror ( name is not defined), если переменная не определена в локальной или глобальной области видимости. Или вы использовали функцию, которая нигде не была определена в вашей программе. Например, вы увидите эту ошибку, если попытаетесь напечатать переменную, которая не была определена. Вы также можете увидеть эту ошибку при использовании встроенной библиотеки, но сначала забудьте импортировать ее. Давайте посмотрим несколько примеров кода:
Пример № 1
Обычно эта ошибка подчеркивает, что в одном из имен переменных есть опечатка.
Пример № 2
Эта проблема аналогична предыдущему примеру, но применяется к функции. Хотя существует функция “print age”, имя функции-print, underscore и age, однако при вызове этой функции я использовал двойное подчеркивание __. Вот почему код не может найти эту функцию
Подробнее о KeyError, Module Not Found Error, AttributeError и IndexError читайте здесь
Узнайте, как исправить ошибку – нет модуля с именем tkinter
Как исправить Valueerror: слишком много значений для распаковки
Fix Typeerror байт-подобный объект требуется не ‘str’
Надеюсь, вам понравилась статья и спасибо за чтение! Счастливого кодирования!
Значения исключений и ошибок в Python
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.
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:
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.
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)
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.
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.
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)
Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)
Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.
Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.
Встроенные исключения
Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.
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.
Стандартные ошибки (StandardError)
Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.
Арифметические ошибки (ArithmeticError)
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.
Переполнение (OverflowError)
Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.
Ошибка утверждения (AssertionError)
Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.
Ошибка атрибута (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.
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 ключа
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).
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.
Ошибка выполнения (Runtime Error)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Thread: Name can be Undefined (python3)
Thread Tools
Spoilers
I am fairly new at coding and am putting together a system where I can apply a bonus and a penalty to a dice roll the system is working, but PyCharm is giving me a warning that reads ‘Name ‘mod_bonus’ can be undefined’ and I cannot find information on what exactly this means and what to do about it.
I think the warning is referring to it detecting the possibility ‘mod_bonus’ may end up undefined, to judge by the wording, but I think the loop on it would prevent that?
The relevant section of code is the following:
Spoilers
If I’m not mistaken, the error is caused by those ‘try’ blocks. i think they make it possible to arrive at the final_midifier calculation without defining mod_bonus, which cause the error.
I’m not at my computer though, so I can’t check this suspicion.
Spoilers
I think DeTess is right. If the entry of mod_bonus fails, it will be undefined later on. You might be able to fix this by initializing the variable to 0. Probably should do the same for mod_penalty as well, just to be safe. Or set them to 0 as part of the failure exception?
Also, you should check your math or your input of of mod_penalty to see if the user enters a positive or negative number. I would expect to put in a negative number for a penalty, but then you’re subtracting it when you do the math part (a double negative). Easiest fix is to subtract the absolute value of mod_penalty using abs(mod_penalty).
EDIT: Alright, I’m not a Python expert. I noticed the extra while loops and you might be correct that the first try should repeat until it succeeds. In that case, I’m not sure how the variable could be undefined. I also could not find how ValueError works, but I’m guessing it fails if the input is not an integer?
EDIT 2: Oh, wait, it’s just a warning? Warnings can be ignored sometimes. Does the code compile and execute correctly? Your interface tries its best, and it sees a variable being defined inside a try statement, but it might not understand that the loop will prevent the failure.
Глючный код на Python: 10 самых распространенных ошибок, которые допускают разработчики
О Python
Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Встроенные структуры данных высокого уровня в сочетании с динамической типизацией и динамическим связыванием делают его очень привлекательным для БРПС (быстрой разработки прикладных средств), а также для использования в качестве скриптового и связующего языка для подключения существующих компонентов или сервисов. Python поддерживает модули и пакеты, тем самым поощряя модульность программы и повторное использование кода.
О данной статье
Простота и легкость в освоении данного языка может ввести разработчиков в заблуждение (особенно тех, кто еще только начинает изучать Python), так что можно упустить из виду некоторые важные тонкости и недооценить силу разнообразия возможных решений с помощью Python.
Имея это в виду, в этой статье представлен «топ-10» тонких, трудных для обнаружения ошибок, которые могут допустить даже продвинутые разработчики Python.
Ошибка № 1: неправильное использование выражений в качестве значений по умолчанию для аргументов функций
Python позволяет указывать, что у функции могут быть необязательные аргументы, путем задания для них значения по умолчанию. Это, конечно, очень удобная особенность языка, но может привести к неприятным последствиям, если тип такого значения будет изменяемым. Например, рассмотрим следующее определение функции:
Распространенная ошибка в данном случае — это думать, что значение необязательного аргумента будет устанавливаться в значение по умолчанию каждый раз, как функция будет вызываться без значения для этого аргумента. В приведенном выше коде, например, можно предположить, что повторно вызывая функцию foo() (то есть без указания значения для агрумента bar), она всегда будет возвращать «baz», поскольку предполагается, что каждый раз, когда вызывается foo () (без указания аргумента bar), bar устанавливается в [ ] (т. е. новый пустой список).
Но давайте посмотрим что же будет происходить на самом деле:
А? Почему функция продолжает добавлять значение по умолчанию «baz» к существующему списку каждый раз, когда вызывается foo(), вместо того, чтобы каждый раз создавать новый список?
Ответом на данный вопрос будет более глубокое понимание того, что творится у Python «под капотом». А именно: значение по умолчанию для функции инициализируется только один раз, во время определения функции. Таким образом, аргумент bar инициализируется по умолчанию (т. е. пустым списком) только тогда, когда foo() определен впервые, но последующие вызовы foo() (т. е. без указания аргумента bar) продолжат использовать тот же список, который был создан для аргумента bar в момент первого определения функции.
Для справки, распространенным «обходным путем» для этой ошибки является следующее определение:
Ошибка № 2: неправильное использование переменных класса
Рассмотрим следующий пример:
Вроде все в порядке.
Ага, все как и ожидалось.
Что за черт?! Мы же только изменили A.x. Почему же C.x тоже изменилось?
В Python переменные класса обрабатываются как словари и следуют тому, что часто называют Порядком разрешения методов (MRO). Таким образом, в приведенном выше коде, поскольку атрибут x не найден в классе C, он будет найден в его базовых классах (только A в приведенном выше примере, хотя Python поддерживает множественное наследование). Другими словами, C не имеет своего собственного свойства x, независимого от A. Таким образом, ссылки на C.x фактически являются ссылками на A.x. Это будет вызывать проблемы, если не обрабатывать такие случаи должным образом. Так что при изучении Python обратите особое внимание на аттрибуты класса и работу с ними.
Ошибка № 3: неправильное указание параметров для блока исключения
Предположим, что у вас есть следующий кусок кода:
Проблема здесь заключается в том, что выражение except не принимает список исключений, указанных таким образом. Скорее, в Python 2.x выражение «except Exception, e» используется для привязки исключения к необязательному второму заданному второму параметру (в данном случае e), чтобы сделать его доступным для дальнейшей проверки. В результате в приведенном выше коде исключение IndexError не перехватывается выражением except; скорее, вместо этого исключение заканчивается привязкой к параметру с именем IndexError.
Правильный способ перехвата нескольких исключений с помощью выражения except — указать первый параметр в виде кортежа, содержащего все исключения, которые нужно перехватить. Кроме того, для максимальной совместимости используйте ключевое слово as, так как этот синтаксис поддерживается как в Python 2, так и в Python 3:
Ошибка № 4: непонимание правил области видимости Python
Вышеуказанная ошибка возникает потому, что, когда вы присваиваете переменную в области видимости, Python автоматически считает ее локальной для этой области и скрывает любую переменную с аналогичным именем в любой вышестоящей области.
Таким образом, многие удивляются, когда получают UnboundLocalError в ранее работающем коде, когда он модифицируется путем добавления оператора присваивания где-нибудь в теле функции.
Эта особенность особенно сбивает разработчиков с толку при использовании списков. Рассмотрим следующий пример:
А? Почему foo2 падает, в то время как foo1 работает нормально?
Ответ такой же, как в предыдущем примере, но, по распространенному мнению, здесь ситуация более тонкая. foo1 не применяет оператор присваивания к lst, тогда как foo2 — да. Помня, что lst + = [5] на самом деле является просто сокращением для lst = lst + [5], мы видим, что мы пытаемся присвоить значение lst (поэтому Python предполагает, что он находится в локальной области видимости). Однако значение, которое мы хотим присвоить lst, основано на самом lst (опять же, теперь предполагается, что он находится в локальной области видимости), который еще не был определен. И мы получаем ошибку.
Ошибка № 5: изменение списка во время итерации по нему
Проблема в следующем куске кода должна быть достаточно очевидной:
Удаление элемента из списка или массива во время итерации по нему — это проблема Python, которая хорошо известна любому опытному разработчику программного обеспечения. Но, хотя приведенный выше пример может быть достаточно очевидным, даже опытные разработчики могут встать на эти грабли в гораздо более сложном коде.
К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода. Дополнительным приятным следствием этого является то, что в более простом коде вероятность попасться на ошибку случайного удаления элемента списка во время итерации по нему значительно меньше. Одна из таких парадигм — генераторы списков. Кроме того, понимание работы генераторов списков особенно полезны для избежания этой конкретной проблемы, как показано в этой альтернативной реализацией приведенного выше кода, которая прекрасно работает:
Ошибка № 6: непонимание того, как Python связывает переменные в замыканиях
Рассмотрим следующий пример:
Вы можете ожидать следующий вывод:
Но на самом деле вы получите вот что:
Это происходит из-за поздней привязки в Python, которое заключается в том, что значения переменных, используемых в замыканиях, ищутся во время вызова внутренней функции. Таким образом, в приведенном выше коде всякий раз, когда вызывается какая-либо из возвращаемых функций, значение i ищется в окружающей области видимости во время ее вызова (а к тому времени цикл уже завершился, поэтому i уже был присвоен конечный результат — значение 4).
Решение этой распространенной проблемы с Python будет таким:
Вуаля! Мы используем здесь аргументы по умолчанию для генерации анонимных функций для достижения желаемого поведения. Некоторые назвали бы это решение элегантным. Некоторые —
тонким. Некоторые ненавидят подобные штуки. Но если вы разработчик Python, в любом случае, это важно понимать.
Ошибка № 7: создание циклических зависимостей модуля
Допустим, у вас есть два файла, a.py и b.py, каждый из которых импортирует другой, следующим образом:
Сначала попробуем импортировать a.py:
Сработало просто отлично. Возможно, это вас удивляет. В конце концов, модули циклически импортируют друг друга и это, вероятно, должено быть проблемой, не так ли?
Ответ заключается в том, что простое наличие циклического импорта модулей само по себе не является проблемой в Python. Если модуль уже был импортирован, Python достаточно умен, чтобы не пытаться повторно импортировать его. Однако, в зависимости от точки, в которой каждый модуль пытается получить доступ к функциям или переменным, определенным в другом, вы действительно можете столкнуться с проблемами.
Итак, возвращаясь к нашему примеру, когда мы импортировали a.py, у него не было проблем с импортом b.py, поскольку b.py не требует, чтобы что-либо из a.py было определено во время его импорта. Единственная ссылка в b.py на a — это вызов a.f(). Но этот вызов в g() и ничего в a.py или b.py не вызывает g(). Так что все работает прекрасно.
Но что произойдет, если мы попытаемся импортировать b.py (без предварительного импорта a.py, то есть):
Ой-ой. Это не хорошо! Проблема здесь в том, что в процессе импорта b.py он пытается импортировать a.py, который, в свою очередь, вызывает f(), который пытается получить доступ к b.x. Но b.x еще не было определено. Отсюда исключение AttributeError.
По крайней мере, одно из решений этой проблемы довольно тривиально. Просто измените b.py, чтобы импортировать a.py в g():
Теперь, когда мы его импортируем, все нормально:
Ошибка № 8: пересечение имен с именами модулями стандартной библиотеки Python
Одна из прелестей Python — это множество модулей, которые поставляются «из коробки». Но в результате, если вы сознательно не будете за этим следить, можно столкнуться с тем, что имя вашего модуля может быть с тем же именем, что и модуль в стандартной библиотеке, поставляемой с Python (например, в вашем коде может быть модуль с именем email.py, который будет конфликтовать со модулем стандартной библиотеки с таким же именем).
Это может привести к серьезным проблемам. Например, если какой-нибудь из модулей будет пытаться импортировать версию модуля из стандартной библиотеки Python, а у вас в проекте будет модуль с таким же именем, который и будет по ошибке импортирован вместо модуля из стандартной библиотеки.
Поэтому следует проявлять осторожность, чтобы не использовать те же имена, что и в модулях стандартной библиотеки Python. Гораздо проще изменить название модуля в своем проекте, нежели подать запрос на изменение имени модуля в стандартной библиотеке и получить на него одобрение.
Ошибка № 9: неспособность учесть различия Python 2 и Python 3
Рассмотрим следующий файл foo.py:
На Python 2 он отработает нормально:
Но теперь давайте посмотрим как он будет работать в Python 3:
Что здесь только что произошло? «Проблема» в том, что в Python 3 объект в блоке исключения недоступен за его пределами. (Причина этого заключается в том, что в противном случае объекты в этом блоке будут сохраняться в памяти до тех пор, пока сборщик мусора не запустится и не удалит ссылки на них оттуда).
Один из способов избежать этой проблемы — сохранить ссылку на объект блока исключения за пределами этого блока, чтобы он оставался доступным. Вот версия предыдущего примера, которая использует эту технику, тем самым получая код, который подходит как для Python 2, так и для Python 3:
Запустим его в Python 3:
Ошибка № 10: неправильное использование метода __del__
Допустим, у вас есть вот такой файл mod.py:
И вы пытаетесь сделать вот такое из другого another_mod.py:
И получите ужасный AttributeError.
Почему? Потому что, как сообщается здесь, когда интерпретатор отключается, глобальные переменные модуля все имеют значение None. В результате в приведенном выше примере, в момент вызова __del__, имя foo уже было установлено в None.
Решением этой «задачи со звездочкой» будет использование atexit.register(). Таким образом, когда ваша программа завершает выполнение (то есть при нормальном выходе из нее), ваши handle’ы удаляются до того, как интерпретатор звершает работу.
С учетом этого, исправление для приведенного выше кода mod.py может выглядеть примерно так:
Подобная реализация обеспечивает простой и надежный способ вызова любой необходимой очистки после обычного завершения программы. Очевидно, что решение о том, как поступить с объектом, который связан с имненем self.myhandle, остается за foo.cleanup, но, думаю, идею вы поняли.
Заключение
Python — это мощный и гибкий язык со множеством механизмов и парадигм, которые могут значительно повысить производительность. Однако, как и в случае с любым программным инструментом или языком, при ограниченном понимании или оценке его возможностей, при разработке могут возникать непредвиденные проблемы.
Ознакомление с нюансами Python, затронутыми в этой статье, поможет оптимизировать использование языка, избегая при этом некоторых распространенных ошибок.
