Errores y try/except: cuando las cosas fallan

1# 1. SyntaxError — Escribiste mal el código (Python no puede ni leerlo)
2# Causa: falta un ":", un paréntesis, indentación incorrecta
3if True
4    print("falta los dos puntos")  # SyntaxError: expected ':'
5
6# 2. NameError — Usas una variable que no existe
7# Causa: typo en el nombre, olvidaste definirla, scope incorrecto
8print(total_ventas)  # NameError: name 'total_ventas' is not defined
9
10# 3. TypeError — Mezclas tipos incompatibles
11# Causa: sumar string + int, pasar argumento equivocado
12edad = "25"
13anio_nacimiento = 2024 - edad  # TypeError: unsupported operand type(s)
14
15# 4. IndexError — Accedes a una posición que no existe
16# Causa: lista más corta de lo esperado, off-by-one
17filas = ["a", "b", "c"]
18print(filas[5])  # IndexError: list index out of range
19
20# 5. ValueError — El valor no es convertible al tipo esperado
21# Causa: datos sucios en CSVs, campos vacíos, texto donde esperabas números
22precio = float("N/A")  # ValueError: could not convert string to float

Estos 5 errores cubren el 90% de lo que verás en tus primeros meses trabajando con datos.

1# Bug: el total de ventas da 0, pero el CSV tiene datos
2ventas = []
3with open("ventas.csv") as f:
4    for linea in f:
5        campos = linea.strip().split(",")
6        # print() detective: ver que hay en campos
7        print(f"DEBUG campos: {campos}")  # <-- inspeccionar
8        
9        precio = campos[2]
10        # print() detective: ver el tipo y valor
11        print(f"DEBUG precio: {repr(precio)}, tipo: {type(precio)}")  # <-- inspeccionar
12        
13        ventas.append(precio)  # BUG: es string, no float!
14
15# El print revela: precio es "45.99" (string), no 45.99 (float)
16# Solucion: ventas.append(float(precio))
17
18total = sum(ventas)  # TypeError si son strings, o 0 si la lista esta vacia
19print(f"DEBUG total: {total}, len(ventas): {len(ventas)}")  # <-- verificar resultado

print() con repr() es tu mejor aliado: muestra el valor EXACTO (incluyendo comillas, espacios ocultos, tipo).

1# SIN try/except — explota con datos sucios
2precios = ["12.99", "45.00", "N/A", "89.50", "", "120.00"]
3
4# Esto FALLARÁ en "N/A" y "" → ValueError
5# totales = [float(p) for p in precios]
6
7# CON try/except — maneja datos sucios
8totales = []
9errores = []
10
11for i, precio in enumerate(precios):
12    try:
13        valor = float(precio)
14        totales.append(valor)
15    except ValueError:
16        errores.append(f"Fila {i}: '{precio}' no es un número válido")
17
18print(f"Procesados: {len(totales)} valores")
19print(f"Errores: {len(errores)} filas con problemas")
20for error in errores:
21    print(f"  ⚠️ {error}")

try/except convierte un crash en información útil para depurar.

1# Capturar excepciones específicas (RECOMENDADO)
2try:
3    with open("datos.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
4        contenido = f.read()
5except FileNotFoundError:
6    print("El archivo no existe. ¿Se movió o se renombró?")
7except PermissionError:
8    print("No tienes permisos para leer este archivo.")
9except UnicodeDecodeError:
10    print("El archivo no está en UTF-8. Prueba con encoding='latin-1'.")
11
12# Capturar CUALQUIER excepción (usar con cuidado)
13try:
14    resultado = operacion_arriesgada()
15except Exception as e:
16    print(f"Error inesperado: {type(e).__name__}: {e}")

Sé específico con las excepciones. Captura lo que esperas, no "todo".

1import json
2
3def cargar_config(ruta):
4    """Carga configuración JSON con manejo robusto de errores."""
5    try:
6        with open(ruta, "r", encoding="utf-8") as f:
7            config = json.load(f)
8    except FileNotFoundError:
9        print(f"⚠️ {ruta} no existe. Usando configuración por defecto.")
10        config = {"umbral": 100, "formato_salida": "json"}
11    except json.JSONDecodeError as e:
12        print(f"❌ {ruta} tiene JSON inválido: {e}")
13        config = {"umbral": 100, "formato_salida": "json"}
14    else:
15        # Se ejecuta SOLO si no hubo excepción
16        print(f"✓ Configuración cargada desde {ruta}")
17    finally:
18        # Se ejecuta SIEMPRE (haya o no error)
19        print(f"  Config activa: {config}")
20    
21    return config
22
23# Probar con archivo existente y no existente
24config = cargar_config("config.json")
25config2 = cargar_config("no_existe.json")

else se ejecuta si NO hay error. finally se ejecuta SIEMPRE.

1def procesar_ventas(registros):
2    """Procesa ventas con tolerancia a fallos."""
3    exitosos = []
4    fallidos = []
5    
6    for i, reg in enumerate(registros):
7        try:
8            # Validar campos requeridos
9            if "producto" not in reg or "precio" not in reg:
10                raise ValueError("Faltan campos requeridos")
11            
12            # Convertir y calcular
13            precio = float(reg["precio"])
14            cantidad = int(reg.get("cantidad", 1))
15            
16            if precio < 0:
17                raise ValueError(f"Precio negativo: {precio}")
18            
19            reg["total"] = precio * cantidad
20            exitosos.append(reg)
21            
22        except (ValueError, TypeError) as e:
23            fallidos.append({"fila": i, "error": str(e), "registro": reg})
24    
25    return exitosos, fallidos
26
27# Datos con problemas reales
28ventas_sucias = [
29    {"producto": "Laptop", "precio": "1299.99", "cantidad": "2"},
30    {"producto": "Monitor", "precio": "N/A"},        # precio no numérico
31    {"precio": "50.00"},                              # falta producto
32    {"producto": "Teclado", "precio": "79.99", "cantidad": "3"},
33    {"producto": "Cable", "precio": "-5.00"},         # precio negativo
34]
35
36ok, errores = procesar_ventas(ventas_sucias)
37print(f"\n✓ Procesados: {len(ok)}")
38print(f"✗ Con errores: {len(errores)}")
39for err in errores:
40    print(f"  Fila {err['fila']}: {err['error']}")

Patrón profesional: nunca dejes que un registro malo pare todo el pipeline.