예외 처리 — 오류가 나도 멈추지 않는 코드 만들기

오류는 반드시 발생한다

완벽한 코드를 써도 예상 못한 오류는 발생합니다. 파일이 없을 수도, 네트워크가 끊길 수도, 사용자가 이상한 값을 입력할 수도 있습니다.

# ❌ 예외 처리 없음 → 프로그램 전체 종료
number = int(input("숫자 입력: "))  # "abc" 입력하면 ValueError!
print(f"입력값: {number}")
# 이후 코드가 전혀 실행되지 않음

# ✅ 예외 처리 → 오류 후에도 계속 실행
try:
    number = int(input("숫자 입력: "))
    print(f"입력값: {number}")
except ValueError:
    print("숫자를 입력해주세요.")
print("프로그램 계속 실행 중")  # 항상 실행됨

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try / except 기본 구조

flowchart TB
    TRY["try 블록\n오류가 날 수 있는 코드"]
    TRY -->|"성공"| ELSE["else 블록\n오류 없을 때 실행"]
    TRY -->|"오류 발생"| EXCEPT["except 블록\n오류 처리"]
    ELSE & EXCEPT --> FINALLY["finally 블록\n항상 실행"]

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
else:
    print(f"결과: {result}")  # 오류 없을 때만
finally:
    print("항상 실행")        # 오류 유무 관계없이

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주요 내장 예외

# ValueError: 잘못된 값
int("hello")    # ValueError: invalid literal

# TypeError: 잘못된 타입
"문자" + 123    # TypeError: can only concatenate str (not "int")

# KeyError: 딕셔너리에 없는 키
d = {"a": 1}
d["b"]          # KeyError: 'b'

# IndexError: 리스트 범위 초과
lst = [1, 2, 3]
lst[10]         # IndexError: list index out of range

# FileNotFoundError: 파일 없음
open("없는파일.txt")  # FileNotFoundError

# ZeroDivisionError: 0으로 나눔
10 / 0          # ZeroDivisionError

# AttributeError: 없는 속성/메서드
None.upper()    # AttributeError: 'NoneType' has no attribute 'upper'

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여러 예외 처리

def safe_divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("0으로 나눌 수 없습니다.")
        return None
    except TypeError:
        print("숫자만 입력 가능합니다.")
        return None

# 여러 예외를 한 번에 처리
try:
    value = int(input("숫자: "))
    result = 100 / value
except (ValueError, ZeroDivisionError) as e:
    print(f"오류 발생: {e}")

# 모든 예외 잡기 (마지막 수단)
try:
    risky_operation()
except Exception as e:
    print(f"예상치 못한 오류: {type(e).__name__}: {e}")

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예외 정보 활용

try:
    with open("data.json", "r") as f:
        import json
        data = json.load(f)
except FileNotFoundError as e:
    print(f"파일을 찾을 수 없습니다: {e.filename}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON 파싱 오류 (줄 {e.lineno}): {e.msg}")

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커스텀 예외 만들기

도메인에 맞는 의미 있는 예외를 정의합니다.

class ValidationError(Exception):
    """입력값 검증 실패"""
    pass

class APIError(Exception):
    """API 호출 오류"""
    def __init__(self, status_code: int, message: str):
        self.status_code = status_code
        super().__init__(f"[{status_code}] {message}")

# 사용
def validate_age(age: int):
    if age < 0:
        raise ValidationError("나이는 0 이상이어야 합니다.")
    if age > 150:
        raise ValidationError("유효하지 않은 나이입니다.")
    return age

try:
    validate_age(-5)
except ValidationError as e:
    print(f"검증 오류: {e}")

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실전 패턴: LLM API 오류 처리

import time
from openai import OpenAI, RateLimitError, APIConnectionError

client = OpenAI()

def call_llm_safely(prompt: str, max_retries: int = 3) -> str:
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="gpt-4o-mini",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            return response.choices[0].message.content
            
        except RateLimitError:
            wait = 2 ** attempt  # 1초, 2초, 4초 ...
            print(f"요청 한도 초과. {wait}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})")
            time.sleep(wait)
            
        except APIConnectionError:
            print("네트워크 오류. 재시도 중...")
            time.sleep(1)
            
        except Exception as e:
            print(f"예상치 못한 오류: {e}")
            raise  # 알 수 없는 오류는 다시 올림
    
    raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")

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로깅: 오류를 파일에 기록

print로 오류를 출력하면 나중에 추적이 어렵습니다.

import logging

# 로거 설정
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
    handlers=[
        logging.FileHandler("app.log", encoding="utf-8"),
        logging.StreamHandler()  # 콘솔에도 출력
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

# 사용
def process_data(data):
    logger.info(f"데이터 처리 시작: {len(data)}건")
    
    try:
        result = expensive_operation(data)
        logger.info("처리 완료")
        return result
    except Exception as e:
        logger.error(f"처리 실패: {e}", exc_info=True)  # 스택 트레이스 포함
        raise

# 로그 레벨
logger.debug("디버그 정보")     # 개발 시 상세 정보
logger.info("일반 정보")        # 정상 동작 기록
logger.warning("경고")          # 문제 가능성
logger.error("오류")            # 오류 발생
logger.critical("심각한 오류")  # 프로그램 중단 수준

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assert: 개발 중 조건 검증

def calculate_discount(price: float, rate: float) -> float:
    assert 0 <= rate <= 1, f"할인율은 0~1 사이여야 합니다. 입력값: {rate}"
    assert price >= 0, "가격은 0 이상이어야 합니다."
    return price * (1 - rate)

try:
    calculate_discount(10000, 1.5)  # AssertionError
except AssertionError as e:
    print(f"검증 실패: {e}")

개발·테스트 단계에서 잘못된 입력을 빠르게 발견하는 데 유용합니다.

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정리

구문	역할
try	오류 가능성 있는 코드
except ExceptionType	특정 오류 처리
except Exception as e	오류 객체 변수에 저장
else	오류 없을 때만 실행
finally	항상 실행 (정리 작업)
raise	예외 직접 발생
logging	오류를 파일에 체계적 기록

다음 편에서는 클래스와 객체 — 데이터와 기능을 하나로 묶는 객체지향 프로그래밍을 배웁니다.