python traceback

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 <module>
    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: <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 <module>()
./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 <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,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:

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: <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}

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转自http://www.tuicool.com/articles/f2uumm

traceback.print_exc()跟traceback.format_exc()有什么区别呢?

format_exc()返回字符串,print_exc()则直接给打印出来。

即traceback.print_exc()与print traceback.format_exc()效果是一样的。

print_exc()还可以接受file参数直接写入到一个文件。比如

traceback.print_exc(file=open(‘tb.txt‘,‘w+‘))

写入到tb.txt文件去。

时间: 2024-08-24 06:11:16

python traceback的相关文章

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)

python traceback学习(转)

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

Python著名的lib和开发框架(均为转载)

第一,https://github.com/vinta/awesome-python Awesome Python A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. Inspired by awesome-php. Awesome Python Admin Panels Algorithms and Design Patterns Anti-spam Asset Management A

python - 常用模块 - 序列化相关模块

把数据序列化可以更加方便的在程序之间传输 在python中,常用json和pickle两个模块来对数据序列化: json模块: json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换 Json 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load json.dump() 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串,并写入文件 json.dumps() 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串 json.dump和json.dumps很不同,json.dump主要

用python处理文本数据 学到的一些东西

最近写了一个python脚本,用TagMe的api标注文本,并解析返回的json数据.在这个过程中遇到了很多问题,学到了一些新东西,总结一下. 1. csv文件处理 csv是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要发生变化.只有分隔符为逗号','时,才会在excel中显示为列. python的csv模块提供了reader和writer函数来读写csv格式的数据. csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) csv.writer(c

使用gdb调试Python进程

http://www.cnblogs.com/dkblog/category/287362.html https://wiki.python.org/moin/DebuggingWithGdb There are types of bugs that are difficult to debug from within Python: segfaults (not uncaught Python exceptions) hung processes (in cases where you can

Python学习笔记(0)

Python 是什么类型的语言 Python是脚本语言 Python下载地址:https://www.python.org/downloads/ Python版本:Python 3.4.2 - 64bit 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言,因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序.以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则,基于这项原则,使得脚本语言通常比 C语言.C++语言 或 Java 之类的系统编程语言要简单容易.也让脚本语言另有一些

正确理解Python函数是第一类对象

正确理解 Python函数,能够帮助我们更好地理解 Python 装饰器.匿名函数(lambda).函数式编程等高阶技术. 函数(Function)作为程序语言中不可或缺的一部分,太稀松平常了.但函数作为第一类对象(First-Class Object)却是 Python 函数的一大特性.那到底什么是第一类对象呢? 函数是对象 在 Python 中万物皆为对象,函数也不例外,函数作为对象可以赋值给一个变量.可以作为元素添加到集合对象中.可作为参数值传递给其它函数,还可以当做函数的返回值,这些特性

学习1:python输入输出

1. 输出 >>> print "hello world" hello world >>> print 'hello world' hello world >>> print 'Hello','world' Hello world >>> print "I'm studing python" I'm studing python >>> print 'I am studing