【完全版】Pythonのraiseとは？その基本や役割を徹底解説

（最終更新日：2023年6月）

✔以下のような疑問を持つ方々に向けた記事となります

「Pythonでraiseを使う場面は何だろうか？」
「Pythonでのraiseの具体的な使い方を学びたい」
「Pythonでraiseを用いた具体的な例を見てみたい」

✔本記事で学べること

• Pythonのraiseの基本的な使い方
• raiseの使用方法とその応用
• raiseを用いたPythonの実例

本記事では、Pythonのraiseの基本的な使い方から、さまざまな応用例まで、具体的な例を交えて詳しく解説します。

ぜひ最後までお読みください。

「raise」の基本概念と使い方

こちらでは、「raise」の基本概念と使い方についてお伝えしていきます。

「raise」について理解することで、エラー発生時の対処やデバッグが効率化されるでしょう。

• 例外処理とは？
• 「raise」の基本的な使い方
• Pythonでの例外処理スタイル

例外処理とは？

例外処理とは、プログラムの実行中に発生するエラーを、特定の方法で対処する仕組みのことを指します。

プログラムが予期しない状態に遭遇したとき、それを「例外」として検出するのです。

例えば以下のコードでは、0での割り算がおこなわれるため、ZeroDivisionErrorが発生します。

def divide(x, y):
    return x / y

print(divide(1, 0))

「raise」の基本的な使い方

Pythonにおける「raise」は、自分で例外を発生させるためのキーワードです。

基本的な使い方は、「raise Exception」のように、Exceptionの後に任意のエラーメッセージを記述する形式となります。

「Exception」は例外の種類を表すクラスで、これに代わって任意の例外クラスを指定することも可能です。

def validate_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("Age can't be negative")

validate_age(-1)

Pythonでの例外処理スタイル

Pythonでは、「try-except」構文を用いて例外を捕捉し、適切に処理します。

「try」ブロック内で実行したコードが何らかの例外を投げたとき、その例外は「except」ブロックで捕捉され、指定した処理が実行されます。

エラーの早期発見や効率的なデバッグが目的です。

def divide(x, y):
    try:
        result = x / y
    except ZeroDivisionError:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")

    return result

print(divide(1, 0))

こちらは、ZeroDivisionErrorの発生時に、ValueErrorを「raise」するコードです。

このように、「raise」を使うことで、特定の例外状況に対してカスタムエラーメッセージを提供できます。

「raise」を活用した例外処理の実践

ここでは、「raise」を活用した例外処理の実践例を紹介します。

「raise」の活用により、具体的なシチュエーションにおけるエラーハンドリングを学びましょう。

• 入力値チェックの例外処理
• ファイル操作中の例外処理
• APIアクセス時の例外処理

入力値チェックの例外処理

入力値のチェックは、プログラムが適切に動作するための重要なステップです。

不適切な入力値が関数やメソッドに渡されると、予期せぬ動作やエラーを引き起こしてしまいます。

‘raise’を使って、問題がある場合は適切な例外を投げる方法を見てみましょう。

def square_root(x):
    if x < 0:
        raise ValueError("x cannot be a negative number")
    return x ** 0.5

print(square_root(-1))

この関数は、引数xの平方根を返しますが、xが負の値の場合、ValueErrorを投げます。

関数の入力値をチェックすることで、エラーの早期発見と効率的なデバッグが可能になるのです。

ファイル操作中の例外処理

ファイル操作はエラーが発生しやすい作業のひとつです。

例えばファイルが存在しない、あるいは読み取り権限がない場合などが挙げられます。

これらのエラーを適切に処理することで、プログラムの安定性を向上させられるでしょう。

def read_file(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            print(file.read())
    except FileNotFoundError:
        raise ValueError("ファイルが見つかりません。")

read_file('non_existent_file.txt')

このコードは、指定されたパスにファイルが存在しないと、ValueErrorを投げるものです。

適切なエラーメッセージを提供することで、問題の特定と修正が容易になります。

APIアクセス時の例外処理

外部APIへのアクセスは、通信エラーやサーバーエラーなど、さまざまなエラーが発生する可能性があります。

ここではrequestsライブラリを使ってHTTPリクエストを送り、エラーレスポンスを適切に処理する例を見てみましょう。

import requests

def get_data_from_api(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
    except requests.exceptions.HTTPError as err:
        raise SystemError(f"Error occurred: {err}")

get_data_from_api('https://nonexistentapi.com')

指定されたURLからのレスポンスを判断し、エラーの場合は以下の順に処理されます。

• APIからのレスポンスがHTTPエラー（4xxや5xxステータスコード）であることを確認
• requestsライブラリのraise_for_statusメソッドがHTTPError例外を投げる
• HTTPErrorを確認したら、SystemErrorとして、カスタマイズメッセージを表示する

このように例外を投げることで、APIのアクセス問題を明示的に示すことができます。

エラー表示・スタックトレースの解説

この章では、エラー表示やスタックトレースの解説をします。

「raise」がもたらす情報を理解して、トラブルシューティングに役立てましょう。

• エラー表示の概要
• スタックトレースの役割・理解

エラー表示の概要

例外がスローされたとき、Pythonはエラーメッセージとともにスタックトレースを表示します。

このエラーメッセージには、エラーが発生した場所やエラーの原因についての詳細な情報が含まれているのです。

たとえば、先ほどの平方根の例では、以下の通りでした。

ValueError: x cannot be a negative number

これにより、xが負の数であるためにエラーが発生したことが明らかになります。

スタックトレースの役割・理解

スタックトレースは、エラーが発生したコードの実行順序を示します。

エラーがどの関数の呼び出しで発生したかがわかります。

例えば、以下のようなコードを考えてみましょう。

def function_a():
    function_b()

def function_b():
    raise ValueError("An error occurred in function B")

function_a()

このコードを実行すると、次のようなスタックトレースが表示されます。

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 7, in <module>
    function_a()
  File "main.py", line 2, in function_a
    function_b()
  File "main.py", line 5, in function_b
    raise ValueError("An error occurred in function B")
ValueError: An error occurred in function B

わかることは、function_bでエラーが発生し、それがfunction_aから呼び出された、ということ。

このようにスタックトレースは、エラーが発生した原因を特定する上で重要なツールです。

さらに深いネストや複雑なコードでも、エラーの原点を特定できるため、デバッグの時間を大幅に節約できるでしょう。

よくあるエラーと解決策

この章では、「raise」を使用して例外を処理する際に頻繁に発生する可能性があるいくつかの一般的なエラーとその解決策について掘り下げます。

以下の見出しでそれぞれのトピックを詳しく見ていきましょう。

• 未定義の例外クラス使用時
• エラーメッセージ不足時
• オーバーネスト問題

未定義の例外クラス使用時

Pythonで例外を発生させる際、存在しない例外クラスを使用するとエラーが発生します。

raise NonExistentException("This is an error")

上記コードを実行すると、NameError: name 'NonExistentException' is not definedというエラーメッセージが表示されるでしょう。

この理由は、NonExistentExceptionという名前の例外クラスが定義されていないから。

解決策としては、適切な例外クラスを使用するか、自分で新しい例外クラスを定義することです。

Pythonの組み込み例外クラスを適切に使用することは、コードの可読性と保守性を高める上で重要です。

class CustomException(Exception):
    pass
　　#何かしらのExceptionを定義してみよう。

エラーメッセージ不足時

例外でエラーメッセージを指定しないと、問題の特定が困難になります。

例えば、以下のコードを考えてみましょう。

def divide(x, y):
    if y == 0:
        raise ValueError

print(divide(1, 0))

このコードはyが0の場合にValueErrorを発生させますが、エラーメッセージが指定されていません。

結果として、エラーの原因の特定しづらくなります。

解決策としては、常に明確なエラーメッセージを提供すること。

ほかの開発者にもわかりやすい、エラーメッセージを指定することをおすすめします。

オーバーネスト問題

例外処理を多用すると、コードは「ネスト地獄」になる可能性があります。

if文やtry-except文が深くネストされ、コードの読みやすさが大きく損なわれてしまうのです。

例えば、以下のような状況です。

def complex_function(x, y):
    try:
        if x > 0:
            try:
                if y != 0:
                    return x / y
                else:
                    raise ValueError("y cannot be 0")
            except ValueError as ve:
                print(ve)
        else:
            raise ValueError("x should be positive")
    except ValueError as ve:
        print(ve)

このコードは読みにくく、保守も困難です。

解決策としては、関数の早期リターンを積極的に使用し、不要なネストを避けること。

また、適切なエラーメッセージを例外とともに投げ、例外処理を一箇所で行うことも効果的でしょう。

まとめ：「raise」と例外処理の活用

当記事では以下を学びました。

• Pythonの例外処理では「raise」で明示的に例外を投げられる
• raiseにより、エラーの早期発見やデバッグの効率化、そしてコードの安定性の向上が期待できる
• エラーメッセージやスタックトレースを理解することで、エラーの特定と解決が早まる

例外処理と「raise」の基本的な使い方を理解したら、次のステップは、自分のコードにこれらの概念を積極的に適用すること。

Pythonの組み込み例外クラスについて更に学習し、それぞれがどのような状況で使用されるかを理解することも有益です。

これらのスキルは、効率的なプログラミングだけでなく、ソフトウェアの品質と信頼性を向上させるためにも必要といえます。

新しい概念を学んだ後は、実際にコードを書いてその概念を適用し、理解を深めていきましょう。