finally используется для выполнения кода, который должен быть выполнен всегда, независимо от того, было ли выброшено исключение в блоке try или нет.  Обычно используется для освобождения ресурсов (например, закрытия файлов, соединений с базой данных) или выполнения завершающих действий, гарантируя их выполнение в любом случае.
Блок finally используется в Python в связке с блоками try и except для определения кода, который гарантированно выполнится, независимо от того, возникло исключение в блоке try или нет, и было ли оно обработано в блоке except.
Основные сценарии использования:
finally гарантирует, что ресурсы, такие как файлы, сетевые соединения, блокировки, или соединения с базами данных, будут закрыты или освобождены, даже если в процессе работы возникла ошибка.  Это предотвращает утечки ресурсов и другие проблемы.  Например:try:
  f = open("my_file.txt", "r")
  # Работа с файлом...
except FileNotFoundError:
  print("Файл не найден")
finally:
  if 'f' in locals() and f is not None:  #Важно проверить, был ли файл вообще открыт
    f.close()
    print("Файл закрыт.")
finally можно использовать для восстановления состояния программы до того, как произошло исключение. Например, отмена изменений в базе данных, сброс переменных или повторное включение прерываний.finally: Важно отметить, что в блоке finally также могут возникать исключения. Если это произойдет, текущее исключение, которое привело к выполнению finally, будет потеряно, а будет выброшено исключение из finally.  Поэтому рекомендуется быть аккуратным и обрабатывать возможные исключения внутри finally.Важные моменты:
try завершается успешно, finally все равно будет выполнен.except обрабатывает исключение, finally все равно будет выполнен после except.except, finally все равно будет выполнен перед тем, как исключение будет проброшено выше по стеку вызовов.finally гарантирует, что код в нем будет выполнен, даже если в блоке try или except используется оператор return, break или continue.В целом, блок finally является важным инструментом для написания надежного и устойчивого к ошибкам кода на Python, особенно когда дело касается работы с внешними ресурсами.