• Python traceback【转】


     1. Python中的异常栈跟踪

    Python,在2.x中,异常对象可以是任何对象,异常对象和异常栈是分开的。
    python中用于处理异常栈的模块是traceback模块,它提供了print_exception、format_exception等输出异常栈等常用的工具函数。

     1 def func(a, b):
     2     return a / b
     3 if __name__ == '__main__':
     4     import sys
     5     import traceback
     6     try:
     7         func(1, 0)
     8     except Exception as e:
     9         print "print exc"
    10         traceback.print_exc(file=sys.stdout)

    输出结果:

    1 print exc
    2 Traceback (most recent call last):
    3   File "./teststacktrace.py", line 7, in <module>
    4     func(1, 0)
    5   File "./teststacktrace.py", line 2, in func
    6     return a / b

    其实traceback.print_exc()函数只是traceback.print_exception()函数的一个简写形式,而它们获取异常相关的数据都是通过sys.exc_info()函数得到的。

     1 def func(a, b):
     2     return a / b
     3 if __name__ == '__main__':
     4     import sys
     5     import traceback
     6     try:
     7         func(1, 0)
     8     except Exception as e:
     9         print "print_exception()"
    10         exc_type, exc_value, exc_tb = sys.exc_info()
    11         print 'the exc type is:', exc_type
    12         print 'the exc value is:', exc_value
    13         print 'the exc tb is:', exc_tb
    14         traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_tb)

    输出结果:

     1 print_exception()
     2 the exc type is: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
     3 the exc value is: integer division or modulo by zero
     4 the exc tb is: <traceback object at 0x104e7d4d0>
     5 Traceback (most recent call last):
     6   File "./teststacktrace.py", line 7, in <module>
     7     func(1, 0)
     8   File "./teststacktrace.py", line 2, in func
     9     return a / b
    10 ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

    sys.exc_info()返回的值是一个元组,其中第一个元素,exc_type是异常的对象类型,exc_value是异常的值,exc_tb是一个 traceback对象,对象中包含出错的行数、位置等数据。然后通过print_exception函数对这些异常数据进行整理输出。

    traceback模块提供了extract_tb函数来更加详细的解释traceback对象所包含的数据:

     1 def func(a, b):
     2     return a / b
     3 if __name__ == '__main__':
     4     import sys
     5     import traceback
     6     try:
     7         func(1, 0)
     8     except:
     9         _, _, exc_tb = sys.exc_info()
    10         for filename, linenum, funcname, source in traceback.extract_tb(exc_tb):
    11             print "%-23s:%s '%s' in %s()" % (filename, linenum, source, funcname)

    输出结果:

    1 samchimac:tracebacktest samchi$ python ./teststacktrace.py 
    2 ./teststacktrace.py    :7 'func(1, 0)' in <module>()
    3 ./teststacktrace.py    :2 'return a / b' in func()

     2. 使用cgitb来简化异常调试

    如果平时开发喜欢基于log的方式来调试,那么可能经常去做这样的事情,在log里面发现异常之后,因为信息不足,那么会再去额外加一些debug log来把相关变量的值输出。调试完毕之后再把这些debug log去掉。其实没必要这么麻烦,Python库中提供了cgitb模块来帮助做这些事情,它能够输出异常上下文所有相关变量的信息,不必每次自己再去手动加debug log。

    cgitb的使用简单的不能想象:

    1 def func(a, b):
    2         return a / b
    3 if __name__ == '__main__':
    4         import cgitb
    5         cgitb.enable(format='text')
    6         import sys
    7         import traceback
    8         func(1, 0)

    运行之后就会得到详细的数据:

     1 A problem occurred in a Python script.  Here is the sequence of
     2 function calls leading up to the error, in the order they occurred.
     3  
     4  /Users/samchi/Documents/workspace/tracebacktest/teststacktrace.py in <module>()
     5     4   import cgitb
     6     5   cgitb.enable(format='text')
     7     6   import sys
     8     7   import traceback
     9     8   func(1, 0)
    10 func = <function func>
    11  
    12  /Users/samchi/Documents/workspace/tracebacktest/teststacktrace.py in func(a=1, b=0)
    13     2   return a / b
    14     3 if __name__ == '__main__':
    15     4   import cgitb
    16     5   cgitb.enable(format='text')
    17     6   import sys
    18 a = 1
    19 b = 0

    完全不必再去log.debug("a=%d" % a)了,个人感觉cgitb在线上环境不适合使用,适合在开发的过程中进行调试,非常的方便。

    也许你会问,cgitb为什么会这么屌?能获取这么详细的出错信息?其实它的工作原理同它的使用方式一样的简单,它只是覆盖了默认的sys.excepthook函数,sys.excepthook是一个默认的全局异常拦截器,可以尝试去自行对它修改:

     1 def func(a, b):
     2         return a / b
     3 def my_exception_handler(exc_type, exc_value, exc_tb):
     4         print "i caught the exception:", exc_type
     5         while exc_tb:
     6                 print "the line no:", exc_tb.tb_lineno
     7                 print "the frame locals:", exc_tb.tb_frame.f_locals
     8                 exc_tb = exc_tb.tb_next
     9  
    10 if __name__ == '__main__':
    11         import sys
    12         sys.excepthook = my_exception_handler
    13         import traceback
    14         func(1, 0)

    输出结果:

    1 i caught the exception: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
    2 the line no: 14
    3 the frame locals: {'my_exception_handler': <function my_exception_handler at 0x100e04aa0>, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': './teststacktrace.py', 'traceback': <module 'traceback' from '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/traceback.pyc'>, '__package__': None, 'sys': <module 'sys' (built-in)>, 'func': <function func at 0x100e04320>, '__name__': '__main__', '__doc__': None}
    4 the line no: 2
    5 the frame locals: {'a': 1, 'b': 0}

    3. 使用logging模块来记录异常

    在使用Java的时候,用log4j记录异常很简单,只要把Exception对象传递给log.error方法就可以了,但是在Python中就不行了,如果直接传递异常对象给log.error,那么只会在log里面出现一行异常对象的值。

    在Python中正确的记录Log方式应该是这样的:

    1 logging.exception(ex)
    2 logging.error(ex, exc_info=1) # 指名输出栈踪迹, logging.exception的内部也是包了一层此做法
    3 logging.critical(ex, exc_info=1) # 更加严重的错误级别

    转自:http://my.oschina.net/chihz/blog/180573

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/linyx/p/4908495.html
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