PythonのTypeErrorとValueErrorの違いを解説します

結論から言うと、TypeError は「型の使い方が合わない」とき、ValueError は「型は合っているが値の中身が合わない」ときに使います。

Pythonのエラーを読んでいると、TypeError と ValueError は何度も出てきます。
どちらも入力値に関係することが多いため、最初は似て見えるかもしれません。
この記事では、2つの違いを実務で判断しやすい形で整理します。

この記事でわかること

完成コード

完成コードは次の通りです。

def normalize_discount_rate(rate: int | float) -> float:
    if not isinstance(rate, int | float):
        raise TypeError("割引率は数値で指定してください")

    if rate < 0 or rate > 100:
        raise ValueError("割引率は0から100の範囲で指定してください")

    return rate / 100


sample_rates = [10, 25.5, "30", -5, 120]

for rate in sample_rates:
    try:
        normalized_rate = normalize_discount_rate(rate)
    except TypeError as error:
        print(f"{rate!r}: 型を確認してください: {error}")
    except ValueError as error:
        print(f"{rate!r}: 値を確認してください: {error}")
    else:
        print(f"{rate!r}: {normalized_rate:.3f}")

コードのポイント

このコードでは、割引率を受け取り、計算に使いやすい小数へ変換しています。

• 文字列のような数値ではない型なら TypeError を出しています
• 数値ではあるものの範囲外なら ValueError を出しています
• except TypeError と except ValueError を分けて、確認する場所を変えています
• 正しい値だけを 0.1 のような小数に変換しています

TypeError と ValueError を分けると、エラーを見たときに「型を直すのか」「値の中身を直すのか」を判断しやすくなります。

コードを順番に説明します

主要な処理を分けて説明します。

1. 型そのものが合っているか確認します

if not isinstance(rate, int | float):
    raise TypeError("割引率は数値で指定してください")

この部分では、rate が整数または小数かどうかを確認しています。
"30" のような文字列は、人間には数値に見えるかもしれませんが、Pythonでは文字列です。

関数が数値を前提にしているなら、文字列が渡された時点で型の使い方が合っていません。
このような場合は TypeError と考えると自然です。

2. 値の中身が条件に合っているか確認します

if rate < 0 or rate > 100:
    raise ValueError("割引率は0から100の範囲で指定してください")

この部分では、割引率が0から100の範囲に入っているかを確認しています。
-5 や 120 は数値なので、型は合っています。
しかし、割引率として扱うには値の中身が不正です。

このように、型は合っているけれど業務ルールや関数の条件に合わない場合は ValueError が向いています。

3. 例外ごとに対応を分けます

except TypeError as error:
    print(f"{rate!r}: 型を確認してください: {error}")
except ValueError as error:
    print(f"{rate!r}: 値を確認してください: {error}")

TypeError と ValueError を分けて受け止めると、利用者に伝える内容を変えられます。
型が違うなら、入力元や変換処理を確認します。
値が範囲外なら、入力値そのものや業務ルールを確認します。

実務では、CSVやフォームから受け取った値は文字列になりやすいです。
そのため、どの段階で文字列を数値に変換するかも、エラーの読みやすさに関係します。

実務で使うときのポイント

自分で例外を選ぶときは、次の順番で考えると整理しやすくなります。

• そもそも渡された型が違うなら TypeError
• 型は合っているが値の範囲や形式が違うなら ValueError
• 辞書のキーがないなら KeyError
• リストの位置が範囲外なら IndexError

ただし、すべての関数で厳密な型チェックを書く必要はありません。
小さなスクリプトでは、Pythonが自然に出すエラーで十分な場合もあります。

一方で、共通関数や他の人が使う関数では、入り口で分かりやすい例外を出す価値があります。
エラーの原因が関数の中で深く進んでから出るより、最初に止まるほうが調査しやすいためです。

第4章の 4-4 で扱った raise と合わせて使うと、関数が受け付ける値の条件をコード上で明確にできます。
次の 4-6 では、実際のエラーメッセージをどの順番で読むかを整理します。

よくある勘違い・注意点

まとめ