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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章搞清楚 Python traceback的具体使用方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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.
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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)
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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.
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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:
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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)
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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:
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def
func(a, b):
return
a
/
b
if
__name__
=
=
'__main__'
:
import
cgitb
cgitb.enable(
format
=
'text'
)
import
sys
import
traceback
func(
1
,
0
)
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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:
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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
)
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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:
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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
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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我.
原文链接：https://blog.csdn.net/lengxingxing_/article/details/56317838 。
最后此篇关于搞清楚 Python traceback的具体使用方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于搞清楚 Python traceback的具体使用方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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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()
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！