Errores en tiempo de ejecución

Introducción

Los errores en tiempo de ejecución son una parte inevitable del desarrollo de software. En Python, estos errores ocurren durante la ejecución del programa y pueden paralizar su funcionamiento si no se manejan adecuadamente. Aprender a identificar y abordar estos errores es crucial para construir aplicaciones científicas robustas y eficientes.

Explicación principal con ejemplos

Python proporciona una variedad de excepciones que se disparan en diferentes situaciones durante la ejecución del código. Aquí te presento algunos tipos comunes:

Ejemplo básico de excepción

def dividir(a, b):
    try:
        resultado = a / b
        print("El resultado es:", resultado)
    except ZeroDivisionError:
        print("¡Error! No se puede dividir por cero.")
    finally:
        print("Operación finalizada.")

dividir(10, 2)  # Ejemplo correcto
dividir(10, 0)  # Ejemplo de error

Errores típicos / trampas

1. División por cero: Como ya hemos visto en el ejemplo anterior, intentar dividir un número por cero causará una excepción ZeroDivisionError. Este es uno de los errores más comunes y fácilmente predecibles.

1. Acceso a índices no válidos: Si intentas acceder a una posición que no existe en una lista o array, Python lanzará una excepción IndexError. Por ejemplo:

   mi_lista = [1, 2, 3]
   print(mi_lista[3])  # Esto causará un IndexError

1. Manejo inadecuado de tipos: Si tu código espera que ciertas variables tengan tipos específicos y se encuentran con otro tipo, podrías enfrentarte a TypeError. Por ejemplo:

   def sumar(a, b):
       return a + b

   print(sumar("hola", 123))  # Esto causará un TypeError

Checklist accionable

Para minimizar y abordar eficazmente los errores en tiempo de ejecución, sigue estos pasos:

1. Valida tus entradas: Antes de procesar datos, asegúrate de que estén dentro del rango esperado.
2. Usa try-except para manejar excepciones: Captura y gestiona las excepciones que puedan surgir en tu código.
3. Documenta tus excepciones: Usa raise para lanzar excepciones personalizadas cuando se produzcan condiciones inesperadas.
4. Evita la propagación innecesaria de errores: No permitas que las excepciones se propagan sin manejarlas adecuadamente.
5. Utiliza finally para recursos limpios: Asegúrate de que cualquier recurso abierto sea cerrado, como archivos o conexiones a bases de datos.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Profundiza en manejo de excepciones personalizadas: Familiarízate con la creación y uso de clases de excepción personalizadas.
2. Aprende a usar assert para pruebas unitarias: Utiliza esta función para verificar condiciones críticas en tiempo de ejecución.
3. Implementa tests exhaustivos: Asegúrate de que tu código funcione correctamente bajo diferentes circunstancias.

Por lo tanto, la capacidad de manejar y abordar los errores en Python es fundamental para construir aplicaciones científicas robustas e infaltables. Con un buen uso del manejo de excepciones, podrás garantizar que tu software funciona como se espera y está preparado para cualquier situación inesperada.