搞清楚 Python traceback的具体使用方法

系统 1310 0

1. Python中的异常栈跟踪

之前在做Java的时候,异常对象默认就包含stacktrace相关的信息,通过异常对象的相关方法printStackTrace()和getStackTrace()等方法就可以取到异常栈信息,能打印到log辅助调试或者做一些别的事情。但是到了Python,在2.x中,异常对象可以是任何对象,经常看到很多代码是直接raise一个字符串出来,因此就不能像Java那样方便的获取异常栈了,因为异常对象和异常栈是分开的。而多数Python语言的书籍上重点在于描述Python中如何构造异常对象和raise try except finally这些的使用,对调试程序起关键作用的stacktrace往往基本上不怎么涉及。

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。

            
def func(a, b):
 return a / b
if __name__ == '__main__':
 import sys
 import traceback
 try:
 func(1, 0)
 except Exception as e:
 print "print exc"
 traceback.print_exc(file=sys.stdout)

          

输出结果:

print exc
Traceback (most recent call last):
  File "./teststacktrace.py", line 7, in
    func(1, 0)
  File "./teststacktrace.py", line 2, in func
    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。

            
def func(a, b):
 return a / b
if __name__ == '__main__':
 import sys
 import traceback
 try:
 func(1, 0)
 except Exception as e:
 print "print_exception()"
 exc_type, exc_value, exc_tb = sys.exc_info()
 print 'the exc type is:', exc_type
 print 'the exc value is:', exc_value
 print 'the exc tb is:', exc_tb
 traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_tb)

          

输出结果:

print_exception()
the exc type is:
the exc value is: integer division or modulo by zero
the exc tb is:
Traceback (most recent call last):
  File "./teststacktrace.py", line 7, in
    func(1, 0)
  File "./teststacktrace.py", line 2, in func
    return a / b
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:

            
def func(a, b):
 return a / b
if __name__ == '__main__':
 import sys
 import traceback
 try:
 func(1, 0)
 except:
 _, _, exc_tb = sys.exc_info()
 for filename, linenum, funcname, source in traceback.extract_tb(exc_tb):
  print "%-23s:%s '%s' in %s()" % (filename, linenum, source, funcname)

          

输出结果:

samchimac:tracebacktest samchi$ python ./teststacktrace.py
./teststacktrace.py    :7 'func(1, 0)' in ()
./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:

            
def func(a, b):
    return a / b
if __name__ == '__main__':
    import cgitb
    cgitb.enable(format='text')
    import sys
    import traceback
    func(1, 0)

          

运行之后就会得到详细的数据:

A problem occurred in a Python script.  Here is the sequence of
function calls leading up to the error, in the order they occurred.

 /Users/samchi/Documents/workspace/tracebacktest/teststacktrace.py in ()
    4  import cgitb
    5  cgitb.enable(format='text')
    6  import sys
    7  import traceback
    8  func(1, 0)
func =

 /Users/samchi/Documents/workspace/tracebacktest/teststacktrace.py in func(a=1, b=0)
    2  return a / b
    3 if __name__ == '__main__':
    4  import cgitb
    5  cgitb.enable(format='text')
    6  import sys
a = 1
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�牛磕芑袢≌饷聪晗傅某龃硇畔�?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:

            
def func(a, b):
    return a / b
def my_exception_handler(exc_type, exc_value, exc_tb):
    print "i caught the exception:", exc_type
    while exc_tb:
        print "the line no:", exc_tb.tb_lineno
        print "the frame locals:", exc_tb.tb_frame.f_locals
        exc_tb = exc_tb.tb_next
 
if __name__ == '__main__':
    import sys
    sys.excepthook = my_exception_handler
    import traceback
    func(1, 0)

          

输出结果:

i caught the exception:
the line no: 14
the frame locals: {'my_exception_handler': , '__builtins__': , '__file__': './teststacktrace.py', 'traceback': , '__package__': None, 'sys': , 'func': , '__name__': '__main__', '__doc__': None}
the line no: 2
the frame locals: {'a': 1, 'b': 0}

看到没有?没有什么神奇的东西,只是从stack frame对象中获取的相关变量的值。frame对象中还有很多神奇的属性,就不一一探索了。

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:

            
logging.exception(ex)
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
logging.critical(ex, exc_info=1) # 更加严重的错误级别

          

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。


更多文章、技术交流、商务合作、联系博主

微信扫码或搜索:z360901061

微信扫一扫加我为好友

QQ号联系: 360901061

您的支持是博主写作最大的动力,如果您喜欢我的文章,感觉我的文章对您有帮助,请用微信扫描下面二维码支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金额吧,狠狠点击下面给点支持吧,站长非常感激您!手机微信长按不能支付解决办法:请将微信支付二维码保存到相册,切换到微信,然后点击微信右上角扫一扫功能,选择支付二维码完成支付。

【本文对您有帮助就好】

您的支持是博主写作最大的动力,如果您喜欢我的文章,感觉我的文章对您有帮助,请用微信扫描上面二维码支持博主2元、5元、10元、自定义金额等您想捐的金额吧,站长会非常 感谢您的哦!!!

发表我的评论
最新评论 总共0条评论