Как обрабатывать ошибки при чтении данных из разных источников в Python?

Для обработки ошибок при чтении данных из разных источников в Python можно использовать обработку исключений. habr.com devpractice.ru Этот процесс позволяет перехватывать ошибки и предотвращать завершение программы, предоставлять пользователю понятные сообщения об ошибках и продолжать выполнение программы после их обработки. pyhub.ru

Некоторые рекомендации по обработке ошибок в Python:

• Проектировать код с учётом возможных сбоев. habr.com Нужно предугадывать возможные пограничные случаи и реализовывать подходящие обработчики ошибок. habr.com
• Использовать содержательные сообщения об ошибках. habr.com Рекомендуется выводить подробные сообщения, которые помогут пользователям понять, что и почему пошло не так. habr.com
• Минимизировать побочные эффекты. habr.com Для этого нужно изолировать проблемные разделы кода и выполнять «очистительные» операции после выполнения кода, независимо от его результата. habr.com
• Тщательно тестировать код. habr.com Нужно обеспечить корректное поведение обработчиков ошибок в различных сценариях использования программы. habr.com
• Регулярно выполнять рефакторинг кода. habr.com Это поможет улучшить надёжность и производительность фрагментов кода, подверженных ошибкам. habr.com
• Логировать важные события. habr.com Нужно записывать сведения о них в файл журнала или выводить в консоль. habr.com Это поможет выявлять проблемы на ранних стадиях их возникновения. habr.com

Для обработки ошибок в Python используется конструкция try-except. pyhub.ru labex.io Она позволяет отлавливать и обрабатывать конкретные ошибки. labex.io