5 самых распространённых ошибок в Python и способы их исправления

Python дружелюбен к новичкам, но ошибки неизбежны. Независимо от уровня опыта, большинство программистов регулярно сталкиваются с одними и теми же типами исключений. Понимание корня проблемы и стандартных приёмов отладки ускорит исправление и повысит качество кода.

Важно: эта статья ориентирована на практическое применение — краткие определения, реальные примеры и чеклисты для разработчика, ревьюера и тестировщика.

Что такое исключение в двух строках

Исключение — это сигнал интерпретатору о том, что во время выполнения программы произошла нестандартная ситуация. Некоторые исключения возникают ещё при разборе кода (например, SyntaxError), другие — во время выполнения (RuntimeError, AttributeError и т.д.).

Ошибка IndentationError — несоответствие отступов

Описание: IndentationError возникает, когда уровни отступов в блоке кода неконсистентны или нарушают синтаксические правила Python. В Python блоки определяются отступами, поэтому одинаковая вложенность обязана поддерживаться.

Когда встречается: чаще всего у новичков, при копировании кода между редакторами или при смешивании пробелов и табуляций.

Пример ошибки:

for i in range(5):
print(i)

Использование/польза IDE: современные редакторы отмечают неправильные отступы прямо в редакторе и могут автоматически конвертировать табы в пробелы.

Исправление:

for i in range(5):
    print(i)

Подводные камни:

• Смешение табов и пробелов: визуально кажется правильным, но интерпретатор ругается.
• Нулевой отступ внутри вложенного блока — тоже ошибка.

Советы:

• Настройте редактор на использование 4 пробелов для отступа.
• Включите видимость пробелов/таба в редакторе.
• Перед коммитом прогоняйте линтер (flake8, pylint) и автоформаттер (black).

Примеры команд для проверки и исправления:

# Проверка стилевых ошибок
flake8 path/to/project

# Автоформатирование
black path/to/project

Критерии приёмки:

• Все файлы проходят flake8 без ошибок отступов.
• CI не принимает коммиты с табуляцией (если политика проекта — пробелы).

Ошибка SyntaxError — нарушение синтаксиса

Описание: SyntaxError возникает на этапе парсинга, когда код не соответствует грамматике Python. Программа не запустится до исправления синтаксиса.

Типичные причины:

• Забыл двоеточие после заголовка блока (if, for, def, class).
• Неправильные или опечатанные ключевые слова (esle вместо else).
• Незакрытые скобки или кавычки.
• Неправильное использование операторов.

Примеры распространённых ошибок:

if x > 0
    print(x)

# или
for i in range(5):
    print(i

Диагностика:

• Сообщение интерпретатора обычно даёт строку и позицию ошибки — это отправная точка.
• Иногда реальная ошибка находится на предыдущей строке (например, незакрытая кавычка), поэтому читайте контекст.

Как исправлять:

• Сначала исправьте синтаксис, затем запустите тесты.
• Используйте статический анализатор и синтаксическую подсветку в IDE.

Когда подсказка может ввести в заблуждение: при сложных выражениях Python может указать позицию, где парсер окончательно «сломался», хотя корень в другом месте. Всегда просматривайте несколько строк вокруг указанной позиции.

Совет для команд:

• Добавьте pre-commit хуки с isort, black и flake8; это снизит количество простых SyntaxError.

Ошибка IndexError — выход за границы последовательности

Описание: IndexError возникает, когда вы пытаетесь обратиться к элементу последовательности (список, кортеж, строка и т.д.) по индексу, который не входит в допустимый диапазон 0..N-1.

Пример:

numbers = [1, 2, 3]
print(numbers[3])  # IndexError: list index out of range

Типичные причины:

• Неправильное ожидание длины данных (off-by-one).
• Изменение коллекции в процессе итерации (удаление/вставка элементов).
• Неправильный парсинг внешнего ввода.

Как предотвращать:

• Используйте безопасный доступ или проверку длины:

if index < len(numbers):
    value = numbers[index]
else:
    # обработать ситуацию

• Для итерации по элементам предпочитайте for element in sequence, а не индексы, если индексы не нужны.
• При необходимости менять коллекцию во время итерации — итерируйтесь по копии или собирайте элементы для удаления в отдельную коллекцию.

Пример безопасной итерации при удалении:

for item in numbers[:]:  # создаём срез-копию
    if should_remove(item):
        numbers.remove(item)

Критерии приёмки:

• Все участки кода, где есть индексная адресация внешних данных, покрыты тестами на границы (пустой, минимальный, максимальный набор).

Ошибка ValueError — неподходящее значение аргумента

Описание: ValueError возникает, когда функция получает аргумент правильного типа, но недопустимого значения.

Примеры:

int('10')  # OK -> 10
int('ten')  # ValueError: invalid literal for int()

import math
math.sqrt(-5)  # ValueError: math domain error

Частая ситуация — ввод от пользователя: вы не контролируете содержимое, поэтому проверяйте и валидируйте данные.

Обработка через try/except и информативное сообщение:

try:
    num = input("Введите число: ")
    num_int = int(num)
except ValueError as e:
    print(f"Введено недопустимое значение: {e}")

Рекомендации:

• Валидируйте данные до передачи в функцию (принцип “проверяй, не доверяй”).
• Явно документируйте допустимые диапазоны и форматы в docstring.
• Для повторного ввода используйте цикл с ограничением числа попыток.

Мини-методология валидации:

1. Проверить тип и формат (регулярные выражения для строк).
2. Проверить диапазон/набор допустимых значений.
3. Обработать ошибку или вернуть значение по умолчанию.

Критерии приёмки:

• Для парсинга пользовательского ввода есть позитивные и негативные тест-кейсы.

Ошибка AttributeError — у объекта нет требуемого атрибута

Описание: AttributeError возникает, когда вы пытаетесь получить доступ к атрибуту или методу, который отсутствует у объекта. Часто встречается при неправильных предположениях о типе объекта или при работе с None.

Примеры:

text = "hello world"
print(text.push())  # AttributeError: 'str' object has no attribute 'push'

user = None
print(user.name)  # AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'name'

Диагностика:

• Проверьте значение переменной и её тип с помощью type() или isinstance().
• Временное добавление print(dir(obj)) помогает увидеть доступные методы и атрибуты.

Практические приёмы:

• Используйте isinstance(obj, ExpectedClass) перед вызовом специфичных методов.
• Для объектов, которые могут быть None, пользуйтесь явной проверкой:

if user is not None:
    print(user.name)
else:
    # обработка отсутствия пользователя

• Для динамически формируемых объектов документируйте интерфейс (какие методы/свойства должны существовать).

Критерии приёмки:

• Юнит-тесты покрывают сценарии с None и с неподходящими типами.

Общая методика отладки — быстрый чеклист

1. Прочитать сообщение об ошибке полностью — строка и позиция часто указывают на источник.
2. Смотреть на контекст: несколько строк до и после указанных в сообщении.
3. Если SyntaxError — исправьте синтаксис сначала.
4. Добавьте временные выводы (print или логирование) для понимания состояния переменных.
5. Напишите минимальный воспроизводимый пример (микро-репродьюсер).
6. Добавьте тесты, чтобы предотвратить регрессии.

Mermaid-диаграмма принятия решения (отладочный поток):

flowchart TD
  A[Программа упала] --> B{Ошибка на этапе парсинга?}
  B -- Да --> C[SyntaxError / IndentationError]
  B -- Нет --> D{Ошибка времени выполнения}
  D --> E{AttributeError?}
  D --> F{IndexError?}
  D --> G{ValueError?}
  E --> H[Проверить тип / None]
  F --> I[Проверить границы и модификации при итерации]
  G --> J[Валидировать входные данные]
  H --> K[Добавить isinstance / dir''] 
  I --> K
  J --> K
  K --> L[Добавить тесты и CI]

Ролевые чек-листы

Для разработчика:

• Настроить автоформатирование (black) и линтер.
• Писать понятные docstring с допустимыми типами и диапазонами.
• Покрывать граничные случаи тестами.

Для ревьюера:

• Проверять отступы и наличие табов в изменениях.
• Просматривать обработку ошибок и валидацию входных данных.
• Просить минимальный репродьюсер во всех сложных баг-репортах.

Для QA/тестировщика:

• Подготовить тест-кейсы для пустых, минимальных и максимальных значений.
• Тестировать поведение при некорректном вводе (строки вместо чисел, None и т.д.).

Набор тест-кейсов (пример)

IndexError:

• Пустой список, доступ к [0] — ожидание IndexError или предварительная проверка.
• Доступ к последнему элементу через -1 — должно возвращаться последнее значение.

ValueError:

• int(‘123’) -> OK
• int(‘abc’) -> ожидается исключение ValueError и корректная обработка.

AttributeError:

• Вызов .append() на списке -> OK
• Вызов .append() на строке -> AttributeError; тест должен зафиксировать ошибку или предусмотреть проверку типа.

Короткая шпаргалка команд и инструментов

• black — автоформатирование кода.
• flake8 — статический анализ и ошибки стиля.
• pytest — юнит-тесты и тестовые сценарии.
• pdb / ipdb — интерактивный дебаггер для пошаговой отладки.

Пример запуска pdb:

python -m pdb path/to/script.py

Частые ошибки, когда стандартные советы не помогают

• Ошибка возникает только в CI, но не локально: вероятно, другое окружение (версия Python, локаль, зависимости). Проверьте версии и виртуальное окружение.
• Появляются странные IndentationError в файлах, которые выглядят нормально: проверьте невидимые символы (UTF-8 BOM, смешение табов/пробелов) и настройки git autocrlf.
• ValueError при математических операциях в библиотеке: убедитесь, что вы не передаёте NaN или бесконечность.

Глоссарий в одну строку

• Исключение: сигнал о проблеме во время выполнения или парсинга.
• Парсинг: преобразование текста кода в структуру, понятную интерпретатору.
• Линтер: инструмент статического анализа кода.

Итоги

• Большинство ошибок в Python легко диагностируются по сообщению интерпретатора — начинайте с чтения строки и позиции.
• Настройка инструментов (black, flake8, pytest) значительно сокращает число типичных ошибок.
• Всегда валидируйте внешние данные и покрывайте граничные случаи тестами.

Ключевые шаги на практике:

1. Прочитать сообщение об ошибке.
2. Сфокусироваться на контексте (несколько строк вокруг).
3. Написать минимальный репродьюсер и тест.

Спасибо за чтение — применяйте эти приёмы ежедневно, и типичные ошибки будут быстрее находиться и исправляться.