Una delle competenze fondamentali nella programmazione, è la gestione degli errori.

In Python, questo si ottiene utilizzando i blocchi try e except. Questi strumenti ci permettono di eseguire il codice in modo sicuro, prevenendo interruzioni inaspettate dovute a errori.

In questa micro-lezione vedremo come usare try e except quando lavoriamo con i dati.

Perché usare try e except?

Quando lavoriamo con i dati, spesso ci imbattiamo in situazioni impreviste: file mancanti, valori inattesi o errori di calcolo. Utilizzare try e except ci permette di gestire queste situazioni.

Questo è particolarmente utile se stai scrivendo del codice che non servirà soltanto per un’analisi ad-hoc, ma che sarà eseguito più e più volte, su set di dati diversi.

Come funzionano try e except?

Analizziamo rapidamente il funzionamento di try e except.

• Il blocco try: qui aggiungerai il codice che potrebbe causare un errore. Pensa a questo blocco come ad una "zona sicura" dove tenti di fare qualcosa che potrebbe andare storto.

• Il blocco except: qui decidi come gestire l'errore (se si verifica).

Esempi nell’analisi dei dati

Vediamo insieme alcuni esempi in cui l’uso di try e except può aiutarci, quando lavoriamo con i dati.

Per iniziare, importiamo le librerie pandas e numpy:

import pandas as pd
import numpy as np

Lettura di un file

Supponiamo di voler leggere un file CSV. Se non sai come fare, puoi leggere la micro-lezione che spiega come importare dati in pandas da un file .csv.

Se il file non esiste, il programma potrebbe interrompersi. Utilizzando try e except, possiamo gestire questa situazione:

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