Pythonで例外を再発生させる「re-raise」テクニック – エラーハンドリングをマスターしよう！

更新履歴

2025/05/09: 記事の内容を大幅に見直しました。

Pythonにおける例外処理の基礎知識

Pythonプログラミングをしていると、必ず遭遇するのがエラーや例外です。「あれ？なぜか動かない...」そんな経験、誰にでもありますよね。例外処理はそんなトラブルに対処する重要な仕組みです。

例外とは何か？

例外（Exception）とは、プログラムの実行中に発生する予期せぬ出来事やエラー状態を表すオブジェクトです。Pythonでは、エラーが発生すると自動的に例外が「投げられ」（raised）、プログラムの実行が中断されます。

# 例外が発生する典型的な例
number = int("abc")  # ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'

このような例外が処理されないと、プログラムはクラッシュして実行を終了します。しかし、適切に例外を処理することで、プログラムの堅牢性を高めることができます。

基本的な例外処理の構文

Python では主に以下の構文で例外処理を行います：

try:
   # エラーが発生する可能性があるコード
   result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
   # エラーが発生した場合の処理
   print(f"エラーが発生しました: {e}")
else:
   # エラーが発生しなかった場合の処理
   print("計算が成功しました")
finally:
   # エラーの有無にかかわらず実行される処理
   print("処理を終了します")

この例では、ゼロ除算（10 / 0）によって ZeroDivisionError が発生します。except ブロックでこのエラーをキャッチし、プログラムはクラッシュせずに処理を続行できます。

主要な例外クラス

Pythonには多くの組み込み例外クラスがあります。よく遭遇する例外には以下のようなものがあります：

• SyntaxError: 文法的に誤ったコードを実行しようとした
• NameError: 存在しない変数を参照しようとした
• TypeError: 不適切な型のオペランドに対して操作を実行しようとした
• ValueError: 正しい型だが不適切な値の引数を関数に渡した
• FileNotFoundError: 存在しないファイルを開こうとした
• IndexError: リストやタプルの範囲外のインデックスにアクセスしようとした
• KeyError: 辞書に存在しないキーでアクセスしようとした

これらの例外は全て、基底クラスである Exception を継承しています。これが、例外処理の基礎となる概念です。

「知っていると便利だな」と思った人もいるかもしれませんが、これは氷山の一角。例外処理には、もっと深く、もっと面白い側面があります。その一つが「例外の再発生（re-raise）」です。次のセクションでは、この強力なテクニックについて掘り下げていきましょう。

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「re-raise」とは？例外を再発生させる仕組み

「百聞は一見に如かず」ということわざがありますが、例外処理の世界でも同じこと。実際のコードを見ながら「re-raise」の概念を把握しましょう。

re-raiseの基本的な形

例外の再発生（re-raise）とは、捕捉した例外をそのまま、あるいは情報を追加して再び発生させることです。最も簡単な形は以下のとおり：

try:
   # 何らかの処理
   result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
   # 何らかのロギングや処理
   print("ゼロ除算が発生しました")
   # 例外を再発生させる
   raise

except ブロック内で引数なしの raise を使用すると、キャッチした例外がそのまま再発生します。これにより、例外情報（エラーメッセージやスタックトレース）を保持したまま、上位の呼び出し元にエラーを伝えることができます。

なぜre-raiseが必要なのか？

「例外をキャッチしたのに、また投げるなんて、矛盾してない？」と思われる方もいるでしょう。しかし、これには明確な理由があります：

1. 中間処理の実行: エラー発生時にログを記録したり、リソースを解放したりといった「中間処理」を行った上で、例外をそのまま上位に伝えたい場合

2. エラー情報の拡充: 例外に追加情報を付加して、デバッグをしやすくしたい場合

3. 条件付き例外処理: 特定の条件下では例外を処理し、それ以外の場合は上位に処理を委ねたい場合

re-raiseの具体例

より実践的な例として、ファイル処理中のエラーをロギングしながら再発生させる例を見てみましょう：

import logging

def read_config_file(file_path):
   try:
      with open(file_path, 'r') as file:
         return file.read()
   except FileNotFoundError as e:
      logging.error(f"設定ファイルが見つかりません: {file_path}")
      raise  # 例外を再発生させる
   except PermissionError as e:
      logging.error(f"設定ファイルにアクセス権限がありません: {file_path}")
      raise  # 例外を再発生させる

# 使用例
try:
   config = read_config_file('config.ini')
   # 設定ファイルを処理
except Exception as e:
   print(f"設定の読み込みに失敗しました: {e}")
   # フォールバック設定を使用するなどの対処

この例では、read_config_file 関数内でファイル関連の例外をキャッチし、詳細なログを記録した後、例外を再発生させています。呼び出し元は、この例外を捕捉して適切に処理できます。

単純なraiseと引数付きraiseの違い

re-raiseには2つの主な形式があります：

1. 引数なしのraise: 現在の例外をそのまま再発生させます

   except ValueError as e:
       print("エラーが発生しました")
       raise  # 現在捕捉しているValueErrorをそのまま再発生

2. 新しい例外のraise: 新たな例外を発生させます

   except ValueError as e:
       print("エラーが発生しました")
       raise RuntimeError("処理に失敗しました") # 新しいエラーを発生

前者は元の例外情報をそのまま保持する一方、後者は新しい例外に置き換えるため元の情報が失われることがあります（ただし、Python 3では例外チェーンという機能でこの問題を解決できます。これについては後述します）。

このように、re-raiseは単なるテクニックではなく、例外処理の流れを制御する重要な道具です。次のセクションでは、実際のプログラミングシナリオで例外再発生がどのように役立つかを見ていきましょう。

実践的なユースケース：例外再発生が役立つシチュエーション

「知識は実践で活かされてこそ価値がある」というように、re-raiseテクニックがどのような場面で真価を発揮するのか見ていきましょう。以下では、実際のプログラミングで遭遇する典型的なシナリオを紹介します。

APIのエラーハンドリングと情報追加

Webアプリケーションでは、外部APIを呼び出す際にさまざまなエラーが発生することがあります。これらのエラーを適切にロギングしながら、意味のある情報を追加して上位層に伝える例を見てみましょう：

import requests
import logging

def fetch_user_data(user_id):
   try:
      response = requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}")
      response.raise_for_status()  # エラーレスポンスの場合に例外を発生
      return response.json()
   except requests.exceptions.HTTPError as e:
      if response.status_code == 404:
         logging.warning(f"ユーザーID {user_id} が見つかりません")
         raise ValueError(f"ユーザー {user_id} は存在しません") from e
      elif response.status_code == 403:
         logging.error(f"ユーザーID {user_id} へのアクセス権限がありません")
         raise PermissionError("アクセス権限エラー") from e
      else:
         logging.error(f"APIリクエスト中にHTTPエラーが発生: {e}")
         raise  # 元のHTTPErrorをそのまま再発生
   except requests.exceptions.RequestException as e:
      logging.error(f"APIリクエスト中にネットワークエラーが発生: {e}")
      raise ConnectionError("APIサーバーへの接続に失敗しました") from e

この例では、HTTPエラーの種類に応じて異なる対応をしています。404エラーの場合はValueError、403エラーの場合はPermissionErrorに変換して再発生させ、その他のHTTPエラーはそのまま再発生させています。また、from eを使って例外チェーンを形成し、元のエラー情報も保持しています。

条件付きのエラーハンドリング

特定の条件下でのみエラーを処理し、それ以外の場合は上位の呼び出し元に例外を再発生させる例を見てみましょう：

def divide_numbers(a, b):
   try:
      return a / b
   except ZeroDivisionError as e:
      # ゼロ除算の特別な処理
      if a == 0:
         return 0  # 0/0 の場合は0を返す（数学的には未定義ですが、ビジネスロジック上の判断）
      else:
         logging.warning(f"{a} をゼロで除算しようとしました")
         raise  # その他のゼロ除算はそのまま再発生

この例では、aとbがともに0の場合は特別に0を返すロジックを実装していますが、それ以外のゼロ除算エラーは再発生させています。

リソースのクリーンアップとログ記録

ファイルやデータベース接続などのリソースを使用する際、例外が発生してもリソースを確実に解放する必要があります。以下は、データベース操作中のエラーをログに記録しながらリソースをクリーンアップする例です：

import sqlite3
import logging

def execute_query(db_path, query, params=None):
   conn = None
   try:
      conn = sqlite3.connect(db_path)
      cursor = conn.cursor()
      if params:
         cursor.execute(query, params)
      else:
         cursor.execute(query)
      conn.commit()
      return cursor.fetchall()
   except sqlite3.Error as e:
      if conn:
         conn.rollback()  # トランザクションをロールバック
      logging.error(f"データベースエラー: {e}, クエリ: {query}")
      raise  # 例外を再発生
   finally:
      if conn:
         conn.close()  # 接続を確実にクローズ

この例では、データベース操作中にエラーが発生した場合でも、トランザクションのロールバックと接続のクローズを確実に行った上で、元の例外を再発生させています。

リトライロジックとの組み合わせ

ネットワーク操作やI/O処理など、一時的なエラーが発生する可能性がある処理では、リトライロジックと例外の再発生を組み合わせることがあります：

import time
import random
import logging

def retry_operation(operation, max_retries=3, retry_delay=1):
   retries = 0
   last_exception = None

   while retries < max_retries:
      try:
         return operation()  # 操作を実行
      except Exception as e:
         last_exception = e
         retries += 1
         if retries >= max_retries:
            logging.error(f"最大リトライ回数({max_retries})に達しました: {e}")
            raise  # 最後の例外を再発生

         # リトライ前の待機（ジッター付き）
         jitter = random.uniform(0, 0.5)
         delay = retry_delay * (2 ** (retries - 1)) + jitter  # 指数バックオフ
         logging.warning(f"エラーが発生しました({retries}/{max_retries}回目): {e}、{delay:.2f}秒後にリトライします")
         time.sleep(delay)

この関数では、指定された操作を実行し、エラーが発生した場合は指数バックオフ（リトライごとに待機時間を増やす）戦略でリトライします。最大リトライ回数に達した場合は、最後の例外を再発生させます。

これらの実践例を通じて、re-raiseが単なるテクニックではなく、堅牢で信頼性の高いプログラムを構築するための重要な手段であることがわかります。次のセクションでは、より高度なテクニックである例外チェーンに焦点を当てていきます。

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例外チェーン：from句を使った原因追跡テクニック

「原因を知ることが問題解決の第一歩」というのは、デバッグの世界でも真理です。Python 3では、例外チェーン（Exception Chaining）という強力な機能を提供しており、これを使うと元の例外（原因）と新しい例外（結果）を関連付けることができます。

例外チェーンとは

例外チェーンとは、ある例外を別の例外の「原因」として関連付ける仕組みです。例外を再発生させる際に、元の例外情報を保持することで、問題の根本原因を追跡しやすくなります。

from句の基本的な使い方

例外チェーンを形成するには、raise ... from ...構文を使用します：

try:
   # 何らかの処理
   int("abc")
except ValueError as e:
   # 新しい例外を発生させるが、元の例外を原因として関連付ける
   raise RuntimeError("数値変換に失敗しました") from e

この例では、ValueError（文字列から整数への変換失敗）が発生した際に、より具体的なメッセージを持つRuntimeErrorを発生させています。from eの部分が、新しい例外に元の例外を関連付けています。

例外チェーンの利点

例外チェーンの主な利点は以下の通りです：

1. 根本原因の保持: 新しい例外を投げても、元の例外情報が失われません
2. コンテキストの付加: エラーに関するより多くの情報を提供できます
3. デバッグの容易さ: スタックトレースが両方の例外を表示するため、問題の追跡が容易になります

実際の例外チェーンのスタックトレース

例外チェーンを使用した場合のスタックトレースがどのように表示されるか見てみましょう：

def parse_json_config(file_path):
   try:
      with open(file_path, 'r') as f:
         import json
         return json.load(f)
   except FileNotFoundError as e:
      raise ValueError(f"設定ファイルが見つかりません: {file_path}") from e
   except json.JSONDecodeError as e:
      raise ValueError(f"設定ファイルのフォーマットが不正です: {file_path}") from e

# 使用例（存在しないファイルを指定）
try:
   config = parse_json_config("non_existent_config.json")
except ValueError as e:
   print(f"エラー: {e}")
   # エラー原因も表示
   if e.__cause__:
      print(f"原因: {e.__cause__}")

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

エラー: 設定ファイルが見つかりません: non_existent_config.json
原因: [Errno 2] No such file or directory: 'non_existent_config.json'

完全なトレースバックでは、さらに詳細な情報が表示されます：

Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 10, in parse_json_config
    with open(file_path, 'r') as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'non_existent_config.json'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 16, in <module>
    config = parse_json_config("non_existent_config.json")
  File "example.py", line 12, in parse_json_config
    raise ValueError(f"設定ファイルが見つかりません: {file_path}") from e
ValueError: 設定ファイルが見つかりません: non_existent_config.json

スタックトレースには、「The above exception was the direct cause of the following exception:」というメッセージとともに、元の例外と新しい例外の両方の情報が表示されています。

暗黙的な例外チェーン

Python 3では、exceptブロック内で例外を発生させると、暗黙的に例外チェーンが形成されます。これは「暗黙的な例外チェーン」と呼ばれます：

try:
   int("abc")
except ValueError:
   # 暗黙的な例外チェーンが形成される
   raise RuntimeError("処理に失敗しました")

この場合も、新しい例外（RuntimeError）のコンテキストとして元の例外（ValueError）が保持されます。ただし、スタックトレースでは「The above exception was the direct cause of the following exception:」ではなく、「During handling of the above exception, another exception occurred:」というメッセージが表示され、「原因」というよりは「別の例外が発生した」という意味合いが強くなります。

例外チェーンの抑制

場合によっては、例外チェーンを形成したくないこともあります。その場合は、from Noneを使用して明示的にチェーンを抑制できます：

try:
   int("abc")
except ValueError as e:
   # 例外チェーンを抑制する
   raise RuntimeError("処理に失敗しました") from None

この場合、新しい例外のスタックトレースには元の例外の情報が含まれません。

複雑なエラーハンドリングフローでの例外チェーン

複数の関数にまたがる複雑なエラーハンドリングフローでは、例外チェーンが特に威力を発揮します：

import json
import logging

def read_file(file_path):
   try:
      with open(file_path, 'r') as f:
         return f.read()
   except (FileNotFoundError, PermissionError) as e:
      raise IOError(f"ファイル '{file_path}' の読み込みに失敗しました") from e

def parse_json(text):
   try:
      return json.loads(text)
   except json.JSONDecodeError as e:
      raise ValueError("JSONの解析に失敗しました") from e

def load_config(config_path):
   try:
      content = read_file(config_path)
      return parse_json(content)
   except IOError as e:
      logging.error(f"設定ファイルの読み込みエラー: {e}")
      raise
   except ValueError as e:
      logging.error(f"設定ファイルの解析エラー: {e}")
      raise

# 使用例
try:
   config = load_config("config.json")
except Exception as e:
   print(f"設定の読み込みに失敗しました: {e}")
   # 例外の原因を再帰的に表示
   cause = e.__cause__
   while cause:
      print(f"原因: {cause}")
      cause = cause.__cause__

この例では、各層の関数が発生した例外をキャッチし、より意味のある例外に変換しつつ、元の例外を原因として関連付けています。最終的には、例外の原因のチェーンを再帰的にたどることで、エラーの根本原因まで追跡できます。

例外チェーンは、「re-raise」のテクニックをさらに強化する重要な機能です。特に、大規模なプロジェクトや複雑なエラーハンドリングが必要なアプリケーションでは、デバッグの効率を大幅に向上させます。次のセクションでは、re-raiseに関する注意点とパフォーマンスへの影響について見ていきましょう。

注意すべきポイントとパフォーマンスへの影響

「力には責任が伴う」のと同様に、re-raiseのような強力なテクニックにも注意点があります。適切に使用しないと、かえってコードの品質や性能を下げる可能性があります。以下では、例外再発生を使用する際の重要な注意点とパフォーマンスへの影響について解説します。

例外処理の過剰使用を避ける

例外処理は、「例外的な状況」に対処するためのメカニズムです。通常の制御フローとして使用すべきではありません。例外の発生と捕捉にはオーバーヘッドがあり、特に再発生させる場合はその影響が大きくなります。

悪い例：

def get_user_by_id(user_id):
   try:
      user_list = get_all_users()
      for user in user_list:
         if user.id == user_id:
            return user
      # ユーザーが見つからない場合に例外を発生
      raise UserNotFoundError(f"ユーザーID {user_id} は存在しません")
   except UserNotFoundError as e:
      # すぐに再発生させるだけの無駄な例外処理
      raise

この例では、例外を発生させてすぐに再発生させるという無駄な処理を行っています。以下のように単純化できます：

良い例：

def get_user_by_id(user_id):
   user_list = get_all_users()
   for user in user_list:
      if user.id == user_id:
         return user
   # ユーザーが見つからない場合に直接例外を発生
   raise UserNotFoundError(f"ユーザーID {user_id} は存在しません")

スタックトレースの深さに注意

例外が再発生すると、スタックトレースが長くなる可能性があります。特に例外チェーンを使用する場合、多くの層を経由すると非常に長いスタックトレースになることがあります。これは、デバッグには便利ですが、ログファイルのサイズやエラーメッセージの可読性に影響します。

def level3():
   try:
      1 / 0
   except ZeroDivisionError as e:
      raise ValueError("レベル3でエラー") from e

def level2():
   try:
      level3()
   except ValueError as e:
      raise RuntimeError("レベル2でエラー") from e

def level1():
   try:
      level2()
   except RuntimeError as e:
      raise Exception("レベル1でエラー") from e

# 使用例
try:
   level1()
except Exception as e:
   print(f"エラー: {e}")
   # このスタックトレースは非常に長くなる

このような例では、スタックトレースに4つの例外情報（元のZeroDivisionErrorと3つの再発生した例外）が含まれるため、非常に長くなります。実際のアプリケーションでは、必要以上に多くの層で例外の再発生を行わないよう注意しましょう。

パフォーマンスへの影響

例外処理、特に例外の再発生は、通常のコード実行に比べてオーバーヘッドが大きくなります。以下にパフォーマンスに影響する要因をいくつか示します：

1. スタックトレースの構築: 例外が発生すると、Pythonはスタックトレースを構築します。これには計算コストがかかります。

2. 例外オブジェクトの生成: 新しい例外オブジェクトを作成するコストもあります。

3. 例外チェーンの維持: from句を使った例外チェーンは、複数の例外オブジェクトとそれらの関連情報をメモリに保持します。

実際のパフォーマンス影響を見るために、簡単なベンチマークを実行してみましょう：

import time

def measure_performance(func, iterations=10000):
   start_time = time.time()
   for _ in range(iterations):
      try:
         func()
      except Exception:
         pass
   end_time = time.time()
   return end_time - start_time

# 例外を発生させない関数
def no_exception():
   pass

# 例外を発生させる関数
def raise_exception():
   raise ValueError("テスト例外")

# 例外を捕捉して再発生させる関数
def catch_and_reraise():
   try:
      raise ValueError("元の例外")
   except ValueError:
      raise

# 例外チェーンを使用する関数
def catch_and_chain():
   try:
      raise ValueError("元の例外")
   except ValueError as e:
      raise RuntimeError("新しい例外") from e

# 結果を出力
print(f"例外なし: {measure_performance(no_exception):.6f}秒")
print(f"例外あり: {measure_performance(raise_exception):.6f}秒")
print(f"再発生: {measure_performance(catch_and_reraise):.6f}秒")
print(f"例外チェーン: {measure_performance(catch_and_chain):.6f}秒")

このベンチマークを実行すると、例外処理、特に再発生や例外チェーンにはかなりのオーバーヘッドがあることがわかります。一般的な結果では、例外を発生させる処理は発生させない処理の数倍から数十倍の時間がかかり、再発生や例外チェーンはさらに遅くなります。

適切なre-raiseの使用

上記の注意点を踏まえ、以下のガイドラインを守ると良いでしょう：

1. 例外処理はエラー状況にのみ使用する: 通常の制御フローには条件分岐（if-else）を使用し、例外は真に例外的な状況のみに使用しましょう。

2. 処理すべき場所で処理する: 可能な限り、例外が発生した場所の近くで処理しましょう。不必要な再発生は避けてください。

3. 意味のある例外変換を行う: 例外を再発生させる際は、より具体的で意味のある情報を追加しましょう。単に再発生させるだけでは価値が限られます。

4. クリティカルなパスでの使用を制限する: パフォーマンスが重要なコードパス（頻繁に実行されるループ内など）では、例外処理や再発生の使用を最小限に抑えましょう。

5. 適切な例外粒度を選択する: 細かすぎる例外処理や再発生は、コードの複雑さを増し、パフォーマンスを低下させることがあります。

要するに、re-raiseは強力なツールですが、適切な場所で適切な方法で使用することが重要です。不必要な使用は避け、真に価値がある場合にのみ使用しましょう。次のセクションでは、この記事全体をまとめ、実践的なre-raise活用法を総括します。

まとめ：堅牢なコードのための「re-raise」活用法

この記事では、Pythonの例外処理における「re-raise」テクニックについて詳しく解説してきました。ここで学んだ内容を簡潔にまとめておきましょう。

「エラーを予測するのは難しいが、エラーへの対応を設計するのは可能だ」という言葉があります。例外の再発生は、まさにその「エラーへの対応設計」において、非常に重要な役割を果たすテクニックです。

再発生の主要なパターン

1. 単純な再発生: 例外をキャッチし、何らかの処理（ロギングなど）を行った後、そのまま再発生させる

   except ValueError as e:
       logging.error(f"エラー発生: {e}")
       raise  # 同じ例外を再発生

2. 条件付き再発生: 特定の条件下でのみ例外を処理し、それ以外の場合は再発生させる

   except ZeroDivisionError as e:
       if special_condition:
           return default_value  # 特別な条件では処理
       else:
           raise  # それ以外は再発生

3. 情報拡充後の再発生: 例外に追加情報を付加してから再発生させる

   except ValueError as e:
       e.additional_info = get_context()
       raise  # 情報を追加した例外を再発生

4. 例外変換による再発生: より適切な種類の例外に変換して再発生させる

   except requests.HTTPError as e:
       if e.response.status_code == 404:
           raise ValueError("リソースが見つかりません") from e

例外再発生のベストプラクティス

1. 目的を明確に: 例外を再発生させる目的を明確にしましょう。単に「何となく」再発生させるのではなく、意図を持って使用してください。

2. 適切な場所での処理: 例外は、それを最も適切に処理できる場所で処理すべきです。再発生は、中間層での部分的な処理や情報の追加のために使用しましょう。

3. 情報の保持と拡充: 例外を再発生させる際は、元の情報を失わないようにしましょう。Python 3の例外チェーン（from句）を活用することで、原因となる例外の情報を保持できます。

4. パフォーマンスへの配慮: 例外処理、特に再発生はオーバーヘッドが大きいため、パフォーマンスが重要なコードパスでは最小限に抑えるべきです。

5. 明確なエラーメッセージ: 例外を変換して再発生させる場合は、明確で具体的なエラーメッセージを提供しましょう。これにより、問題の診断が容易になります。

実践的なre-raise活用のシナリオ

実務においてre-raiseがよく使われる典型的なシナリオをいくつか挙げておきます：

• リソース管理: ファイルやデータベース接続などのリソースを確実に解放しながら、例外は上位に伝える
• トランザクション制御: データベーストランザクションにおいて、エラー時にロールバックを行いつつ例外を上位に伝える
• ロギングとモニタリング: エラー情報をログに記録しながら、処理フローは中断させる
• マイクロサービス連携: 外部サービスからのエラーを適切に変換して、システム内部で扱いやすい形に変換する
• リトライメカニズム: 一時的なエラーに対して再試行を行い、最終的に失敗した場合のみ例外を伝播させる

例外処理は、プログラムの「幸せな道」だけでなく「不幸な道」にも注意を払うことで、より堅牢なシステムを構築するための重要な手段です。Re-raiseテクニックを適切に活用することで、エラー対応の柔軟性と効果を高めることができるでしょう。

「バグを防ぐのではなく、バグを見つけやすくする」というデバッグの格言があります。適切な例外処理と再発生は、まさにその「バグを見つけやすくする」という目標に大きく貢献します。

この記事が、みなさんのPythonでのエラーハンドリングスキル向上の一助となれば幸いです。堅牢で保守性の高いコードを書くための道具箱に、ぜひre-raiseテクニックを加えてみてください。

「失敗を完全に避けることはできないが、失敗から優雅に回復することはできる」 - これが例外処理の真髄であり、re-raiseはその重要な一部なのです。

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