【Python】例外をスロー（raise）してエラーを管理する方法を初心者向けに解説

こんにちは、とまだです。

Pythonでコードを書いていて、「あれ？なんでエラーで止まっちゃうの？」と困ったことはありませんか？

実は、適切にエラーを扱えるようになると、プログラムがぐっと丈夫になるんです。

今回は、Pythonの例外処理について、特にraiseを使った例外のスローについて解説します。

例外って何？日常でたとえると...

例外とは、プログラムの実行中に起きる「想定外の出来事」のことです。

日常生活でたとえると、レストランで注文するときを想像してみてください。

通常は「メニューを見る→注文する→料理が来る」という流れですよね。

でも時には...

• 注文した料理が品切れ
• クレジットカードが使えない
• 営業時間外だった

こんな「想定外」が起きることがあります。

プログラムでも同じように、ファイルが見つからない、数値に変換できない、ネットワークに繋がらないなど、様々な「想定外」が発生します。

これらを例外として扱うことで、プログラムを柔軟に制御できるようになるんです。

まずは基本のtry-except構文から

例外処理の基本はtry-except構文です。

「とりあえず試してみて（try）、ダメだったら別の処理をする（except）」という流れになります。

# ファイルを開く例
try:
    with open("recipe.txt", "r") as f:
        content = f.read()
        print("レシピの内容:", content)
except FileNotFoundError:
    print("レシピファイルが見つかりません！")

上記のコードでは、recipe.txtというファイルを開こうとしています。

もしファイルが存在しなければ、FileNotFoundErrorという例外が発生し、exceptブロックの処理が実行されます。

複数の例外をキャッチする

実際の開発では、複数の種類のエラーが起きる可能性があります。

そんなときは、複数のexceptを使い分けられます。

def calculate_average(numbers_text):
    try:
        # 文字列を数値のリストに変換
        numbers = [int(x) for x in numbers_text.split(",")]
        # 平均を計算
        average = sum(numbers) / len(numbers)
        return average
    except ValueError:
        print("数値に変換できない値が含まれています")
    except ZeroDivisionError:
        print("データが空です")
    except Exception as e:
        print(f"予期しないエラー: {e}")

# 使用例
result1 = calculate_average("10,20,30")  # 正常
result2 = calculate_average("10,abc,30")  # ValueError
result3 = calculate_average("")  # ZeroDivisionError

このように、エラーの種類に応じて適切な対処ができるようになります。

raiseで例外をスローする

ここからが本題です。

自分で意図的に例外を発生させたいときは、raiseキーワードを使います。

料理の例でいうと、「18歳未満にはお酒を提供できません」というルールを設けるようなものです。

def order_alcohol(age):
    if age < 18:
        raise ValueError("未成年にはお酒を提供できません")
    print("ご注文承りました！")

# 使用例
try:
    order_alcohol(16)
except ValueError as e:
    print(f"エラー: {e}")

なぜ自分で例外を投げるの？

「エラーなんて起きない方がいいのでは？」と思うかもしれません。

でも、明示的に例外をスローすることには大きなメリットがあります。

1. エラーの原因を明確にできる

   • 「何が問題だったか」をはっきり伝えられる

2. 呼び出し元に判断を委ねられる

   • エラーが起きたときの対処法を柔軟に選べる

3. コードの意図を明確にできる

   • 「ここは正常じゃない状態」ということが一目でわかる

実践的な例：ユーザー登録システム

実際の開発でよくあるケースを見てみましょう。

ユーザー登録の処理で、様々な検証を行う例です。

class UserRegistrationError(Exception):
    """ユーザー登録に関するカスタム例外"""
    pass

def validate_email(email):
    """メールアドレスの検証"""
    if "@" not in email:
        raise UserRegistrationError("有効なメールアドレスを入力してください")
    if email.count("@") != 1:
        raise UserRegistrationError("メールアドレスに@が複数含まれています")

def validate_password(password):
    """パスワードの検証"""
    if len(password) < 8:
        raise UserRegistrationError("パスワードは8文字以上にしてください")
    if not any(c.isdigit() for c in password):
        raise UserRegistrationError("パスワードには数字を含めてください")

def register_user(email, password):
    """ユーザー登録のメイン処理"""
    try:
        # 各種検証
        validate_email(email)
        validate_password(password)

        # ここで実際の登録処理（DB保存など）
        print(f"ユーザー登録成功: {email}")
        return True

    except UserRegistrationError as e:
        print(f"登録エラー: {e}")
        return False

# 使用例
register_user("test@example", "password123")  # メールアドレスが不正
register_user("test@example.com", "pass")     # パスワードが短い
register_user("test@example.com", "password123")  # 成功

カスタム例外のメリット

上記の例ではUserRegistrationErrorという独自の例外クラスを作りました。

これにより、以下のメリットがあります。

• エラーの種類が明確になる
• 他のエラーと区別しやすい
• エラーメッセージをカスタマイズできる

finallyで必ず実行する処理

try-exceptに加えて、finallyを使うと「エラーが起きても起きなくても必ず実行する処理」を書けます。

ファイルやデータベース接続など、必ず後片付けが必要な場合に便利です。

def process_data(filename):
    file = None
    try:
        file = open(filename, "r")
        data = file.read()
        # データ処理
        result = len(data.split())
        print(f"単語数: {result}")
    except FileNotFoundError:
        print("ファイルが見つかりません")
    finally:
        # ファイルが開かれていたら必ず閉じる
        if file:
            file.close()
            print("ファイルを閉じました")

# 使用例
process_data("test.txt")

例外処理の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：すべての例外をキャッチ
try:
    risky_operation()
except:  # または except Exception:
    pass  # 何もしない

# 良い例：具体的な例外をキャッチ
try:
    risky_operation()
except ValueError:
    handle_value_error()
except KeyError:
    handle_key_error()

2. エラーメッセージは分かりやすく

# 悪い例
if price < 0:
    raise ValueError("エラー")

# 良い例
if price < 0:
    raise ValueError(f"価格は0以上である必要があります。入力値: {price}")

3. 例外の再スロー

場合によっては、例外をキャッチした後、再度スローすることも必要です。

def process_file(filename):
    try:
        with open(filename) as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError:
        # ログを記録してから再スロー
        print(f"ファイル '{filename}' の読み込みに失敗しました")
        raise  # 元の例外を再スロー

よくあるシーンでの活用例

APIレスポンスの検証

def fetch_user_data(user_id):
    # APIからデータを取得（仮想的な例）
    response = api.get(f"/users/{user_id}")

    if response.status_code == 404:
        raise ValueError(f"ユーザーID {user_id} は存在しません")
    elif response.status_code != 200:
        raise RuntimeError(f"APIエラー: ステータスコード {response.status_code}")

    return response.json()

設定値の検証

def configure_app(config):
    required_keys = ["database_url", "api_key", "debug_mode"]

    for key in required_keys:
        if key not in config:
            raise KeyError(f"必須の設定項目 '{key}' が見つかりません")

    if not config["database_url"].startswith("postgresql://"):
        raise ValueError("データベースURLはPostgreSQLである必要があります")

まとめ

Pythonの例外処理は、エラーに強いプログラムを作るための重要な機能です。

特にraiseを使った例外のスローは、以下の場面で活躍します。

• 入力値の検証
• ビジネスルールの実装
• エラーの明確化
• 処理の中断と通知

最初は「エラーを自分で起こすなんて...」と感じるかもしれません。

でも、適切に例外を使うことで、むしろプログラムは安全で使いやすくなります。

まずは簡単な入力チェックから始めて、徐々に例外処理を活用していきましょう。

エラーと上手に付き合えるようになると、プログラミングがもっと楽しくなるはずです！