2025年7月29日 / 最終更新日 : 2025年10月19日 fujifuji コラム

Python例外処理ベストプラクティス完全ガイド

例外処理は、プログラム実行中に発生するエラーを適切に処理するための仕組みです。堅牢なPythonアプリケーションを構築するためには、例外処理のベストプラクティスを理解し、適切に実装することが不可欠です。

目次

基本的な例外処理：try-except文の正しい使い方

基本構文とシンプルな例外キャッチ

# 基本的なtry-except構文
def safe_division(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("ゼロで割ることはできません")
        return None

# 使用例
result = safe_division(10, 2)  # 5.0
result = safe_division(10, 0)  # None

複数の例外を処理する方法

def process_user_input(user_input):
    try:
        number = int(user_input)
        result = 100 / number
        return f"結果: {result}"
    except ValueError:
        return "数値を入力してください"
    except ZeroDivisionError:
        return "ゼロは入力できません"
    except Exception as e:
        return f"予期しないエラー: {e}"

# 使用例
print(process_user_input("5"))    # 結果: 20.0
print(process_user_input("abc"))  # 数値を入力してください

中級レベル：else文とfinally文の活用

else文による正常処理の分離

def read_file_safely(filename):
    try:
        file = open(filename, 'r', encoding='utf-8')
    except FileNotFoundError:
        print(f"ファイル '{filename}' が見つかりません")
        return None
    else:
        # 例外が発生しなかった場合のみ実行
        content = file.read()
        file.close()
        return content
    finally:
        # 必ず実行される処理
        print("ファイル処理が完了しました")

# 使用例
content = read_file_safely("example.txt")

finally文によるリソース管理

def database_operation():
    connection = None
    try:
        connection = get_database_connection()
        execute_query(connection, "SELECT * FROM users")
        return True
    except DatabaseError as e:
        print(f"データベースエラー: {e}")
        return False
    finally:
        # リソースの確実な解放
        if connection:
            connection.close()
            print("データベース接続を閉じました")

def get_database_connection():
    # データベース接続のシミュレーション
    return "mock_connection"

def execute_query(connection, query):
    # クエリ実行のシミュレーション
    pass

上級テクニック：カスタム例外とコンテキストマネージャー

カスタム例外クラスの作成

class ValidationError(Exception):
    """データ検証エラー用のカスタム例外"""
    def __init__(self, message, error_code=None):
        self.message = message
        self.error_code = error_code
        super().__init__(self.message)

class UserService:
    @staticmethod
    def validate_email(email):
        if "@" not in email:
            raise ValidationError(
                "有効なメールアドレスではありません", 
                error_code="INVALID_EMAIL"
            )
        return True

# 使用例
try:
    UserService.validate_email("invalid-email")
except ValidationError as e:
    print(f"エラー: {e.message}, コード: {e.error_code}")

with文によるリソース管理

class ManagedResource:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        
    def __enter__(self):
        print(f"リソース '{self.name}' を取得")
        return self
        
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print(f"リソース '{self.name}' を解放")
        if exc_type:
            print(f"例外が発生しました: {exc_value}")
        return False  # 例外を再発生させる

# 使用例
with ManagedResource("データベース接続") as resource:
    print("リソースを使用中...")
    # raise Exception("テストエラー")  # 例外テスト用

ベストプラクティス1：具体的な例外をキャッチする

悪い例：広すぎる例外キャッチ

# 避けるべき書き方
def bad_exception_handling():
    try:
        risky_operation()
    except Exception:  # 広すぎる例外キャッチ
        print("何かエラーが発生しました")

def risky_operation():
    pass

良い例：具体的な例外の処理

# 推奨される書き方
def good_exception_handling():
    try:
        process_data()
    except FileNotFoundError:
        print("設定ファイルが見つかりません")
        create_default_config()
    except PermissionError:
        print("ファイルへのアクセス権限がありません")
    except ValueError as e:
        print(f"データの形式が不正です: {e}")

def process_data():
    pass

def create_default_config():
    pass

ベストプラクティス2：ログ記録と例外情報の保持

適切なログ記録

import logging
import traceback

# ログ設定
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

def process_with_logging(data):
    try:
        result = complex_calculation(data)
        logger.info(f"処理成功: {result}")
        return result
    except ValueError as e:
        logger.error(f"値エラー: {e}", exc_info=True)
        raise  # 例外を再発生
    except Exception as e:
        logger.critical(f"予期しないエラー: {e}")
        logger.debug(traceback.format_exc())
        raise

def complex_calculation(data):
    if not isinstance(data, (int, float)):
        raise ValueError("数値が必要です")
    return data * 2

例外チェーニング

def parse_config_file(filename):
    try:
        with open(filename, 'r') as file:
            config_data = file.read()
            return parse_json_config(config_data)
    except FileNotFoundError as e:
        # 元の例外を保持しながら新しい例外を発生
        raise ConfigurationError(
            f"設定ファイル '{filename}' が見つかりません"
        ) from e

def parse_json_config(data):
    import json
    try:
        return json.loads(data)
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise ConfigurationError("JSON形式が不正です") from e

class ConfigurationError(Exception):
    pass

ベストプラクティス3：例外の早期検出と明確なエラーメッセージ

引数検証とアサーション

def calculate_interest(principal, rate, years):
    # 早期検証
    if not isinstance(principal, (int, float)) or principal <= 0:
        raise ValueError("元本は正の数値である必要があります")
    
    if not isinstance(rate, (int, float)) or rate < 0:
        raise ValueError("利率は0以上の数値である必要があります")
    
    if not isinstance(years, int) or years <= 0:
        raise ValueError("年数は正の整数である必要があります")
    
    # アサーションによる内部検証
    assert years <= 100, "年数は100年以下である必要があります"
    
    return principal * (1 + rate) ** years

# 使用例
try:
    result = calculate_interest(1000, 0.05, 10)
    print(f"複利計算結果: {result}")
except ValueError as e:
    print(f"入力エラー: {e}")

デコレータによる例外処理

from functools import wraps

def handle_exceptions(default_return=None, log_errors=True):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                if log_errors:
                    logger.error(f"{func.__name__}でエラー: {e}")
                return default_return
        return wrapper
    return decorator

@handle_exceptions(default_return=[], log_errors=True)
def get_user_data(user_id):
    if user_id <= 0:
        raise ValueError("無効なユーザーID")
    # データベースからユーザー情報を取得
    return [{"id": user_id, "name": "テストユーザー"}]

# 使用例
data = get_user_data(-1)  # []が返される

ベストプラクティス4：パフォーマンスを考慮した例外処理

EAFP vs LBYL

# EAFP (Easier to Ask for Forgiveness than Permission)
def eafp_approach(data_dict, key):
    try:
        return data_dict[key]
    except KeyError:
        return "デフォルト値"

# LBYL (Look Before You Leap)
def lbyl_approach(data_dict, key):
    if key in data_dict:
        return data_dict[key]
    else:
        return "デフォルト値"

# Pythonらしい書き方（EAFP）を推奨
data = {"name": "Python", "version": "3.9"}
result = eafp_approach(data, "description")  # デフォルト値

例外処理のオーバーヘッド最小化

def optimized_file_processing(filenames):
    results = []
    
    for filename in filenames:
        try:
            # ファイル処理を一括で行う
            with open(filename, 'r') as file:
                content = file.read()
                processed = process_content(content)
                results.append(processed)
        except (FileNotFoundError, PermissionError) as e:
            # 軽量なエラーハンドリング
            results.append(None)
            logger.warning(f"ファイル処理スキップ: {filename}")
    
    return results

def process_content(content):
    return content.upper()

実践的な例外処理パターン

Webアプリケーションでの例外処理

class APIError(Exception):
    def __init__(self, message, status_code=500):
        self.message = message
        self.status_code = status_code
        super().__init__(self.message)

def api_endpoint(user_id):
    try:
        # ユーザー存在確認
        if not user_exists(user_id):
            raise APIError("ユーザーが見つかりません", 404)
        
        # データ取得
        user_data = get_user_profile(user_id)
        return {"success": True, "data": user_data}
        
    except APIError:
        raise  # APIエラーはそのまま再発生
    except DatabaseConnectionError:
        raise APIError("データベースに接続できません", 503)
    except Exception as e:
        logger.error(f"予期しないエラー: {e}")
        raise APIError("内部サーバーエラー", 500)

def user_exists(user_id):
    return user_id > 0

def get_user_profile(user_id):
    return {"id": user_id, "name": "テストユーザー"}

class DatabaseConnectionError(Exception):
    pass

非同期処理での例外処理

import asyncio

async def async_task_with_error_handling():
    tasks = []
    
    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(risky_async_operation(i))
        tasks.append(task)
    
    results = []
    for task in tasks:
        try:
            result = await task
            results.append(result)
        except AsyncOperationError as e:
            logger.warning(f"非同期タスクエラー: {e}")
            results.append(None)
    
    return results

async def risky_async_operation(task_id):
    await asyncio.sleep(0.1)
    if task_id == 3:
        raise AsyncOperationError(f"タスク{task_id}で失敗")
    return f"タスク{task_id}完了"

class AsyncOperationError(Exception):
    pass

# 使用例
# results = asyncio.run(async_task_with_error_handling())

テストでの例外処理

pytest での例外テスト

import pytest

def divide_numbers(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("ゼロで割ることはできません")
    return a / b

# 例外が発生することをテスト
def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ValueError, match="ゼロで割ることはできません"):
        divide_numbers(10, 0)

# 正常ケースのテスト
def test_divide_normal():
    result = divide_numbers(10, 2)
    assert result == 5.0

# カスタム例外のテスト
def test_custom_exception():
    with pytest.raises(ValidationError) as exc_info:
        UserService.validate_email("invalid")
    
    assert exc_info.value.error_code == "INVALID_EMAIL"

例外処理のアンチパターンとその対策

アンチパターン1：例外の無視

# 悪い例：例外を無視
try:
    risky_operation()
except Exception:
    pass  # 例外を無視するのは危険

# 良い例：適切な処理
try:
    risky_operation()
except SpecificException as e:
    logger.warning(f"操作をスキップ: {e}")
    return default_value()

アンチパターン2：例外を制御フローに使用

# 悪い例：例外を制御フローに使用
def bad_flow_control():
    try:
        while True:
            item = get_next_item()
            process(item)
    except StopIteration:
        pass  # 終了条件として例外を使用

# 良い例：適切な制御フロー
def good_flow_control():
    while True:
        item = get_next_item()
        if item is None:
            break
        process(item)

def get_next_item():
    return None  # 実際の実装では適切な値を返す

def process(item):
    pass

まとめ：例外処理のベストプラクティス

効果的なPython例外処理は、コードの堅牢性と保守性を大幅に向上させます。以下の原則を守ることで、質の高いコードを書くことができます。

重要なポイント

  1. 具体的な例外をキャッチ: 広すぎる例外処理を避ける
  2. 適切なログ記録: エラー情報を適切に記録・保持
  3. 早期検証: 問題を早期に検出し、明確なエラーメッセージを提供
  4. リソース管理: with文やfinallyを使った確実なリソース解放
  5. 例外チェーニング: 元の例外情報を保持しながら新しい例外を発生

避けるべきパターン

  • 例外の無視や隠蔽
  • 制御フローとしての例外使用
  • 過度に広い例外キャッチ
  • 不適切なリソース管理

継続的な学習と実践により、堅牢で保守性の高いPythonアプリケーションを構築しましょう。

■「らくらくPython塾」が切り開く「呪文コーディング」とは？

【革命的学習法】「らくらくPython塾」が切り開く、呪文コーディングという新時代のプログラミング習得術

■プロンプトだけでオリジナルアプリを開発・公開してみた！！

プロンプトだけでオリジナルアプリを開発・公開してみた！！

■AI時代の第一歩！「AI駆動開発コース」はじめました！

テックジム東京本校で先行開始。

AI駆動開発/生成AIエンジニアコース（初心者向け）

■テックジム東京本校

「武田塾」のプログラミング版といえば「テックジム」。
講義動画なし、教科書なし。「進捗管理とコーチング」で効率学習。
より早く、より安く、しかも対面型のプログラミングスクールです。

テックジム東京本校

＜短期講習＞5日で5万円の「Pythonミニキャンプ」開催中。

【最速・確実】プログラミング攻略「永田町Pythonミニキャンプ」【5日間で5万円】

＜月1開催＞放送作家による映像ディレクター養成講座

現役放送作家が教える動画講座！『ＤＯＧＡ』

＜オンライン無料＞ゼロから始めるPython爆速講座

【無料・オンライン】ゼロからはじめるPython爆速講座

プログラミング学習に関するお役立ちコンテンツ

カテゴリー
コラム
コラム

前の記事

【Python】while文完全ガイド2025年版 – 基礎から難関テクニックまで
2025年7月29日
コラム

次の記事

【Python】range関数完全ガイド2025年版 – 基礎から難関テクニックまで
2025年7月29日