[Python] None 보다는 예외를 발생시키는 방법

def careful_divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError:
        return None
    
x, y = 1, 0
result = careful_divide(x, y)
if result is None:
    print('잘못된 입력')
# 잘못된 입력

x, y = 0, 5
result = careful_divide(x, y)
if not result:
    print('잘못된 입력') # 이 코드가 실행되는데 사실 이 코드가 실행되면 안 됨
# 잘못된 입력

• False 와 동등한 반환 값을 잘못 해석하는 경우는 None 이 특별한 의미를 가지는 파이썬 코드에서 흔히 저지르는 실수다
• 그래서 careful_divide 와 같은 함수에서 None 을 반환하면 오류를 야기하기 쉽다.
• 실수할 가능성을 줄이는 방법은 두 가지다.

1. 반환 값을 튜플로 분리하는 것
2. 특별한 경우가 아니라면 절대 None 을 반환하지 않는 것

1. 반환 값을 튜플로 분리하기

1. 튜플의 첫 번쨰 부분은 연산이 성공인지 실패인지를 표시하는 방법이다.
2. 두 번째 부분은 계싼에 성공한 경우, 실제 결괏값을 저장한다.

def careful_divide(a, b):
    try:
        return True, a / b
    except ZeroDivisionError:
        return False, None

• 이 함수를 호출하는 쪽에서는 튜플을 언패킹해야 함
• 이로 인해 나눗셈 결과를 그냥 검사하지 못하고 항상 튜플에서 상태 부분을 살펴보게 함

success, result = careful_divide(x, y)
if not success:
    print('잘못된 입력')

_, result = careful_divide(x, y)
if not success:
    print('잘못된 입력')

• 이 방법의 문제점은 호출하는 쪽에서 튜플의 첫 번째 부분(변수를 사용하지 않고 _ 밑줄로 표시하는 관례)을 쉽게 무시할 수 있다는 것이다.

2. None을 반환하지 않기

• 대신 Exception 을 호출한 쪽으로 발생시켜 호출자가 이를 처리하게 하기
• ZeroDivisionError 가 발생한 경우, 이를 ValueError 로 바꿔 던져 호출한 쪽에 입력 값이 잘못됐음을 말함

def careful_divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError as e:
        raise ValueError('잘못된 입력')

• 호출자는 더 이상 반환 값에 대한 조건문을 사용하지 않아도 됨
• 반환 값이 항상 올바르다고 가정하고, try 문의 else 블록에서 이 값을 즉시 사용할 수 있음

x, y = 5, 2
try:
    result = careful_divide(x, y)
except ValueError:
    print('잘못된 입력')
else:
    print('결과는 %.1f 입니다' % result)
# 결과는 2.5 입니다

• 타입 애너테이션을 사용하는 코드에서 적용 가능
• 함수의 반환 값이 항상 float라고 지정할 수 있고, None이 반환되지 않음을 알릴 수 있다.

def careful_divide(a: float, b: float) -> float:
    """a를 b로 나눈다.
    Raises:
        ValueError: b가 0이어서 나눗셈을 할 수 없을 때
    """
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError as e:
        raise ValueError('잘못된 입력')

• 이제 입력, 출력, 예외적인 동작이 모두 명확해지고, 호출자가 이 함수를 잘 못 처리할 가능성이 낮아짐

정리

1. None은 False 로 잘못 인식될 수 있음
2. None 대신 예외를 발생시키기
3. None 을 절대 반환하지 않겠다는 걸 타입 애너테이션으로 명시할 수 있음