Traceback具體使用方法詳解,首先在之前做Java的時(shí)候,異常對(duì)象默認(rèn)就包含stacktrace相關(guān)的信息,通過(guò)異常對(duì)象的相關(guān)方法printStackTrace()和getStackTrace()等方法就可以取到異常棧信息,能打印到log輔助調(diào)試或者做一些別的事情。但是到了Python,在2.x中,異常對(duì)象可以是任何對(duì)象,經(jīng)??吹胶芏啻a是直接raise一個(gè)字符串出來(lái),因此就不能像Java那樣方便的獲取異常棧了,因?yàn)楫惓?duì)象和異常棧是分開(kāi)的。而多數(shù)Python語(yǔ)言的書(shū)籍上重點(diǎn)在于描述Python中如何構(gòu)造異常對(duì)象和raisetryexceptfinally這些的使用,對(duì)調(diào)試程序起關(guān)鍵作用的stacktrace往往基本上不怎么涉及。 python中用于處理異常棧的模塊是traceback模塊,它提供了print_exception、format_exception等輸出異常棧等常用的工具函數(shù)。 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) 輸出結(jié)果: print exc Traceback (most recent call last): File "./teststacktrace.py", line 7, in <module> func(1, 0) File "./teststacktrace.py", line 2, in func return a / b 其實(shí)traceback.print_exc()函數(shù)只是traceback.print_exception()函數(shù)的一個(gè)簡(jiǎn)寫(xiě)形式,而它們獲取異常相關(guān)的數(shù)據(jù)都是通過(guò)sys.exc_info()函數(shù)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) 輸出結(jié)果: print_exception() the exc type is: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'> the exc value is: integer division or modulo by zero the exc tb is: <traceback object at 0x104e7d4d0> Traceback (most recent call last): File "./teststacktrace.py", line 7, in <module> func(1, 0) File "./teststacktrace.py", line 2, in func return a / b ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero sys.exc_info()返回的值是一個(gè)元組,其中第一個(gè)元素,exc_type是異常的對(duì)象類型,exc_value是異常的值,exc_tb是一個(gè)traceback對(duì)象,對(duì)象中包含出錯(cuò)的行數(shù)、位置等數(shù)據(jù)。然后通過(guò)print_exception函數(shù)對(duì)這些異常數(shù)據(jù)進(jìn)行整理輸出。 traceback模塊提供了extract_tb函數(shù)來(lái)更加詳細(xì)的解釋traceback對(duì)象所包含的數(shù)據(jù): 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) 輸出結(jié)果: samchimac:tracebacktest samchi$ python ./teststacktrace.py ./teststacktrace.py :7 'func(1, 0)' in <module>() ./teststacktrace.py :2 'return a / b' in func() 使用cgitb來(lái)簡(jiǎn)化異常調(diào)試 如果平時(shí)開(kāi)發(fā)喜歡基于log的方式來(lái)調(diào)試,那么可能經(jīng)常去做這樣的事情,在log里面發(fā)現(xiàn)異常之后,因?yàn)樾畔⒉蛔?,那么?huì)再去額外加一些debuglog來(lái)把相關(guān)變量的值輸出。調(diào)試完畢之后再把這些debuglog去掉。其實(shí)沒(méi)必要這么麻煩,Python庫(kù)中提供了cgitb模塊來(lái)幫助做這些事情,它能夠輸出異常上下文所有相關(guān)變量的信息,不必每次自己再去手動(dòng)加debuglog。 cgitb的使用簡(jiǎn)單的不能想象: def func(a, b): return a / b if __name__ == '__main__': import cgitb cgitb.enable(format='text') import sys import traceback func(1, 0) 運(yùn)行之后就會(huì)得到詳細(xì)的數(shù)據(jù): 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 <module>() 4 import cgitb 5 cgitb.enable(format='text') 6 import sys 7 import traceback 8 func(1, 0) func = <function 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,個(gè)人感覺(jué)cgitb在線上環(huán)境不適合使用,適合在開(kāi)發(fā)的過(guò)程中進(jìn)行調(diào)試,非常的方便。 也許你會(huì)問(wèn),cgitb為什么會(huì)這么屌?能獲取這么詳細(xì)的出錯(cuò)信息?其實(shí)它的工作原理同它的使用方式一樣的簡(jiǎn)單,它只是覆蓋了默認(rèn)的sys.excepthook函數(shù),sys.excepthook是一個(gè)默認(rèn)的全局異常攔截器,可以嘗試去自行對(duì)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) 輸出結(jié)果: i caught the exception: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'> the line no: 14 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} the line no: 2 the frame locals: {'a': 1, 'b': 0} 只是從stackframe對(duì)象中獲取的相關(guān)變量的值。frame對(duì)象中還有很多神奇的屬性,就不一一探索了。 使用logging模塊來(lái)記錄異常 在使用Java的時(shí)候,用log4j記錄異常很簡(jiǎn)單,只要把Exception對(duì)象傳遞給log.error方法就可以了,但是在Python中就不行了,如果直接傳遞異常對(duì)象給log.error,那么只會(huì)在log里面出現(xiàn)一行異常對(duì)象的值。 在Python中正確的記錄Log方式應(yīng)該是這樣的: logging.exception(ex) logging.error(ex, exc_info=1) # 指名輸出棧蹤跡, logging.exception的內(nèi)部也是包了一層此做法 logging.critical(ex, exc_info=1) # 更加嚴(yán)重的錯(cuò)誤級(jí)別 |
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