こんにちは、Tech Samuraiです！
Pythonプログラミングにおいて、try-exceptを使ったエラーハンドリングは基本中の基本です。しかし、プログラムが複雑になってくると、単純なtry-exceptだけでは対応しきれない場面が出てきます。
例えば、「たくさんのファイルを一括で処理するスクリプトで、いくつかのファイルでエラーが出ても、処理全体は止めずに最後まで実行し、最後にまとめてエラー報告をしたい」といったケースです。
今回のテーマは、このような要件を実現するための高度なエラーハンドリング手法、**「エラーバンドリング（Error Bundling）」**の考え方です。複数のエラーを一つの束（バンドル）としてまとめて扱うことで、より堅牢で親切なプログラムを設計する方法を探検しましょう！
問題点：単純な`try-except`の限界
まず、従来の方法の限界を見てみましょう。例えば、複数のユーザーIDを処理するループがあったとします。
def process_user(user_id):
if user_id % 2 == 0:
# 偶数IDは正常に処理
print(f"ユーザーID: {user_id} の処理が成功しました。")
else:
# 奇数IDはエラーを発生させると仮定
raise ValueError(f"ユーザーID: {user_id} は無効なIDです。")
user_ids = [2, 3, 4, 5, 6]
try:
for user_id in user_ids:
process_user(user_id)
except ValueError as e:
print(f"\nエラーが発生したため、処理を中断しました: {e}")
実行結果：
ユーザーID: 2 の処理が成功しました。
エラーが発生したため、処理を中断しました: ユーザーID: 3 は無効なIDです。
IDが`3`の時点でエラーが発生し、ループ全体が中断してしまいました。本当は、`4`と`6`は正常に処理できるはずなのに、もったいないですよね。
解決策：エラーを収集し、最後にまとめて報告する
エラーバンドリングの基本的な戦略はシンプルです。
- ループの前に、発生したエラーを溜めておくための空のリスト（`errors`）を用意する。
- ループの中の処理を個別に
try-exceptで囲む。 - エラーが発生してもループは止めず、エラー情報を`errors`リストに追加する。
- 全てのループが終わった後、`errors`リストが空でなければ、溜まったエラーをまとめて報告する。
さらにプロフェッショナルな方法として、複数のエラーを格納できる**「カスタム例外クラス」**を自作してみましょう。
実装：カスタム例外を使ったエラーバンドリング
1. 複数のエラーを格納できる、独自の例外クラスを定義
# Python標準のExceptionクラスを継承して、独自の例外クラスを作成
class DataProcessingError(Exception):
def __init__(self, message, errors):
super().__init__(message)
self.errors = errors # 発生したエラーのリストを格納する
2. エラー収集ロジックの実装
def process_user(user_id):
if user_id % 2 == 0:
print(f"ユーザーID: {user_id} の処理が成功しました。")
else:
raise ValueError(f"ユーザーID: {user_id} は無効なIDです。")
user_ids = [2, 3, 4, 5, 6]
errors = [] # エラーを収集するリスト
# --- メインの処理ループ ---
for user_id in user_ids:
try:
process_user(user_id)
except ValueError as e:
# ループは止めず、エラー情報をリストに追加
errors.append(e)
# --- ループ終了後の最終報告 ---
if errors:
# 収集したエラーを、自作の例外クラスにまとめて投げる
raise DataProcessingError("いくつかの処理でエラーが発生しました。", errors)
print("\n全ての処理が完了しました。")
3. 実行と結果の確認
このスクリプト全体を、さらに大きなtry-exceptブロックで囲んで実行してみましょう。
# (上記のコード全体をここに記述)
try:
# (メインの処理ループをここに記述)
# ...
if errors:
raise DataProcessingError("いくつかの処理でエラーが発生しました。", errors)
print("\n全ての処理が完了しました。")
except DataProcessingError as e:
print(f"\n--- 最終エラー報告 ---")
print(e) # メインのメッセージ
print("▼ 詳細:")
for i, error in enumerate(e.errors):
print(f" {i+1}: {error}")
実行結果：
ユーザーID: 2 の処理が成功しました。
ユーザーID: 4 の処理が成功しました。
ユーザーID: 6 の処理が成功しました。
--- 最終エラー報告 ---
いくつかの処理でエラーが発生しました。
▼ 詳細:
1: ユーザーID: 3 は無効なIDです。
2: ユーザーID: 5 は無効なIDです。
見事に、成功した処理は全て実行され、失敗した処理のエラーだけが最後にまとめて報告されました！
まとめ
今回は、単純なエラー処理から一歩進んだ、より堅牢な「エラーバンドリング」という考え方を探検しました。
- エラーが発生しても処理を止めず、**エラー情報をリストに収集**する。
- **カスタム例外クラス**を定義し、複数のエラーを一つの例外としてまとめる。
- これにより、プログラムの**可用性（動き続ける能力）**と**診断のしやすさ**が格段に向上する。
この手法は、大量のデータを扱うバッチ処理や、複数のAPIと通信するプログラムなど、失敗が許容される一方で、全体を止めたくない場面で非常に役立ちます。
さて、少し専門的なエラー処理の世界を探検しました。次回は、エラーバンドリングについて更にう深堀していきます！
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