Python基于traceback模块获取异常信息

除了使用 sys.exc_info() 方法获取更多的异常信息之外,还可以使用 traceback 模块,该模块可以用来查看异常的传播轨迹,追踪异常触发的源头。

下面示例显示了如何显示异常传播轨迹:

class SelfException(Exception):
  pass
def main():
  firstMethod()
def firstMethod():
  secondMethod()
def secondMethod():
  thirdMethod()
def thirdMethod():
  raise SelfException("自定义异常信息")
main()

上面程序中 main() 函数调用 firstMethod(),firstMethod() 调用 secondMethod(),secondMethod() 调用 thirdMethod(),thirdMethod() 直接引发一个 SelfException 异常。运行上面程序,将会看到如下所示的结果:

Traceback (most recent call last):
 File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 11, in <module>
  main()
 File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 4, in main          <--mian函数
  firstMethod()
 File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 6, in firstMethod    <--第三个
  secondMethod()
 File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 8, in secondMethod  <--第二个
  thirdMethod()
 File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in thirdMethod   <--异常源头
  raise SelfException("自定义异常信息")
SelfException: 自定义异常信息

从输出结果可以看出,异常从 thirdMethod() 函数开始触发,传到 secondMethod() 函数,再传到 firstMethod() 函数,最后传到 main() 函数,在 main() 函数止,这个过程就是整个异常的传播轨迹。

在实际应用程序的开发中,大多数复杂操作都会被分解成一系列函数或方法调用。这是因为,为了具有更好的可重用性,会将每个可重用的代码单元定义成函数或方法,将复杂任务逐渐分解为更易管理的小型子任务。由于一个大的业务功能需要由多个函数或方法来共同实现,在最终编程模型中,很多对象将通过一系列函数或方法调用来实现通信,执行任务。

所以,当应用程序运行时,经常会发生一系列函数或方法调用,从而形成“函数调用战”。异常的传播则相反,只要异常没有被完全捕获(包括异常没有被捕获,或者异常被处理后重新引发了新异常),异常就从发生异常的函数或方法逐渐向外传播,首先传给该函数或方法的调用者,该函数或方法的调用者再传给其调用者,直至最后传到 Python 解释器,此时 Python 解释器会中止该程序,并打印异常的传播轨迹信息。

很多初学者一看到输出结果所示的异常提示信息,就会惊慌失措,他们以为程序出现了很多严重的错误,其实只有一个错误,系统提示那么多行信息,只不过是显示异常依次触发的轨迹。

其实,上面程序的运算结果显示的异常传播轨迹信息非常清晰,它记录了应用程序中执行停止的各个点。最后一行信息详细显示了异常的类型和异常的详细消息。从这一行向上,逐个记录了异常发生源头、异常依次传播所经过的轨迹,并标明异常发生在哪个文件、哪一行、哪个函数处。

使用 traceback 模块查看异常传播轨迹,首先需要将 traceback 模块引入,该模块提供了如下两个常用方法:

  • traceback.print_exc():将异常传播轨迹信息输出到控制台或指定文件中。
  • format_exc():将异常传播轨迹信息转换成字符串。

可能有读者好奇,从上面方法看不出它们到底处理哪个异常的传播轨迹信息。实际上我们常用的 print_exc() 是 print_exc([limit[, file]]) 省略了 limit、file 两个参数的形式。而 print_exc([limit[, file]]) 的完整形式是 print_exception(etype, value, tb[,limit[, file]]),在完整形式中,前面三个参数用于分别指定异常的如下信息:

  • etype:指定异常类型;
  • value:指定异常值;
  • tb:指定异常的traceback 信息;

当程序处于 except 块中时,该 except 块所捕获的异常信息可通过 sys 对象来获取,其中 sys.exc_type、sys.exc_value、sys.exc_traceback 就代表当前 except 块内的异常类型、异常值和异常传播轨迹。

简单来说, print_exc([limit[, file]]) 相当于如下形式:

print_exception(sys.exc_etype, sys.exc_value, sys.exc_tb[, limit[, file]])

也就是说,使用 print_exc([limit[, file]]) 会自动处理当前 except 块所捕获的异常。该方法还涉及两个参数:

limit:用于限制显示异常传播的层数,比如函数 A 调用函数 B,函数 B 发生了异常,如果指定 limit=1,则只显示函数 A 里面发生的异常。如果不设置 limit 参数,则默认全部显示。
file:指定将异常传播轨迹信息输出到指定文件中。如果不指定该参数,则默认输出到控制台。

借助于 traceback 模块的帮助,我们可以使用 except 块捕获异常,并在其中打印异常传播信息,包括把它输出到文件中。例如如下程序:

# 导入trackback模块
import traceback
class SelfException(Exception): pass
def main():
  firstMethod()
def firstMethod():
  secondMethod()
def secondMethod():
  thirdMethod()
def thirdMethod():
  raise SelfException("自定义异常信息")
try:
  main()
except:
  # 捕捉异常,并将异常传播信息输出控制台
  traceback.print_exc()
  # 捕捉异常,并将异常传播信息输出指定文件中
  traceback.print_exc(file=open('log.txt', 'a'))

上面程序第一行先导入了 traceback 模块,接下来程序使用 except 捕获程序的异常,并使用 traceback 的 print_exc() 方法输出异常传播信息,分别将它输出到控制台和指定文件中。

运行上面程序,同样可以看到在控制台输出异常传播信息,而且在程序目录下生成了一个 log.txt 文件,该文件中同样记录了异常传播信息。

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们。

(0)

相关推荐

  • python3 使用traceback定位异常实例

    1.我们使用正常的输出语句 得到的是(输出结果:division by zero)虽然得到了错误的日志输出,但是不知道为什么出错,也不能定位具体出错位置. 2.现在我们使用 traceback 就可以得到具体的错误,以及定位到出错的位置.这样就能更方便调试错误. 参考文献 traceback文档地址: https://docs.python.org/2/library/traceback.html 以下为google翻译(仅供参考,): 该模块提供了一个标准接口,用于提取,格式化和打印Pytho

  • Python中使用logging和traceback模块记录日志和跟踪异常

    logging模块 logging模块用于输出运行日志,可以设置不同的日志等级,保存信息到日志文件中等. 相比print,logging可以设置日志的等级,控制在发布版本中的输出内容,并且可以指定日志的输出格式. 1. 使用logging在终端输出日志 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import logging # 引入logging模块 # 设置打印日志级别 CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO

  • 浅谈Python traceback的优雅处理

    刚接触Python的时候,简单的异常处理已经可以帮助我们解决大多数问题,但是随着逐渐地深入,我们会发现有很多情况下简单的异常处理已经无法解决问题了,如下代码,单纯的打印异常所能提供的信息会非常有限. def func1(): raise Exception("--func1 exception--") def main(): try: func1() except Exception as e: print e if __name__ == '__main__': main() 执行后

  • python traceback捕获并打印异常的方法

    异常处理是日常操作了,但是有时候不能只能打印我们处理的结果,还需要将我们的异常打印出来,这样更直观的显示错误 下面来介绍traceback模块来进行处理 try: 1/0 except Exception, e: print e 输出结果是integer division or modulo by zero,只知道是报了这个错,但是却不知道在哪个文件哪个函数哪一行报的错. 使用traceback try: 1/0 except Exception, e: traceback.print_exc(

  • 搞清楚 Python traceback的具体使用方法

    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 输出详细的异常信息(traceback)方式

    问题描述 为了程序的正常运行,进行异常处理是有必要的,甚至于有时候,我们会主动的抛出异常,然后让程序进行异常捕获,再进行进一步的处理.但是,在开发的程序相对较大的过程中,我们不能一昧的进行try....except.而是要弄清楚到底抛出的是什么异常,同时,对于某些未知的异常,我们应该清楚的定位到到底是哪一行程序抛出的异常,针对这种情况,traceback库能极大的帮助我们. 解决方法 代码只需一行,即 print(traceback.format_exc()) 即可,这样即可打印详细的信息,这个

  • Python异常模块traceback用法实例分析

    本文实例讲述了Python异常模块traceback用法.分享给大家供大家参考,具体如下: traceback模块被用来跟踪异常返回信息. 如下例所示: import traceback try: raise SyntaxError, "traceback test" except: traceback.print_exc() 将会在控制台输出类似结果: Traceback (most recent call last):   File "H:PythonWorkSpaceT

  • 基于python traceback实现异常的获取与处理

    这篇文章主要介绍了基于python traceback实现异常的获取与处理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.traceback.print_exc() 2.traceback.format_exc() 3.traceback.print_exception() 简单说下这三个方法是做什么用的: 1.print_exc():是对异常栈输出 2.format_exc():是把异常栈以字符串的形式返回,print(traceback

  • Python基于traceback模块获取异常信息

    除了使用 sys.exc_info() 方法获取更多的异常信息之外,还可以使用 traceback 模块,该模块可以用来查看异常的传播轨迹,追踪异常触发的源头. 下面示例显示了如何显示异常传播轨迹: class SelfException(Exception): pass def main(): firstMethod() def firstMethod(): secondMethod() def secondMethod(): thirdMethod() def thirdMethod():

  • python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法

    本文实例讲述了python使用wmi模块获取windows下硬盘信息的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # -*- coding: utf-8 -*- #import ######################################################################## import os, sys import time import wmi ################################################

  • Python基于lxml模块解析html获取页面内所有叶子节点xpath路径功能示例

    本文实例讲述了Python基于lxml模块解析html获取页面内所有叶子节点xpath路径功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 因为需要使用叶子节点的路径来作为特征,但是原始的lxml模块解析之后得到的却是整个页面中所有节点的xpath路径,不是我们真正想要的形式,所以就要进行相关的处理才行了,差了很多网上的博客和文档也没有找到一个是关于输出html中全部叶子节点的API接口或者函数,也可能是自己没有那份耐心,没有找到合适的资源,只好放弃了寻找,但是这并不说明没有其他的方法了,在对页面全部节点

  • Python基于FTP模块实现ftp文件上传操作示例

    本文实例讲述了Python基于FTP模块实现ftp文件上传操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- from ftplib import FTP #加载ftp模块 ftp=FTP() #设置变量 ftp.set_debuglevel(2) #打开调试级别2,显示详细信息 ftp.connect("IP","port") #连接的ftp sever和端口 ftp.login("us

  • 解读python基于netconf协议获取网元的数据

    [原理介绍] 通过NETCONF,网管能够用可视化的界面统一管理网络中的设备,并且安全性高.可靠性强.扩展性强.如下图所示,网管与网络中的所有交换机之间建立NETCONF会话,用户即可在网管提供的可视化界面上对网络中的所有交换机进行统一的管理,提高网络运维效率. 网管通过NETCONF对设备进行管理组网图 [开发流程介绍] 首先进行网元的配置开通netconf协议相关篇配置,然后编写python调用netconf模块: [网元配置] 登录ne40e的管理口,按照如下命令配置,配置说明参见上面图示

  • 用python基于appium模块开发一个自动收取能量的小助手

    导语 ​ 昨天楼下买东西,超市老板居然让我加他支付宝好友???? 嗯哼!对啦,我也很疑惑来着!! 当时以为是方便下次买东西,哦吼也没多想,早上起来睁着我睡眼惺忪的熊猫眼,完了,我的能量都被偷完了! 对!今天木木子教大家种"树"!大家还记得蚂蚁森林叭,轻轻松松手机上就可以种树了! ​ 正文 本文是基于appium模块开发的自动收取能量的小助手! 参数配置如下: desired_caps = { "platformName": "Android",

  • python使用wmi模块获取windows下的系统信息 监控系统

    Python用WMI模块获取Windows系统的硬件信息:硬盘分区.使用情况,内存大小,CPU型号,当前运行的进程,自启动程序及位置,系统的版本等信息. 本文实例讲述了python使用wmi模块获取windows下的系统信息 监控系统 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- #http://www.cnblogs.com/liu-ke/ import wmi import os import sys import platform import

  • Python基于Pymssql模块实现连接SQL Server数据库的方法详解

    本文实例讲述了Python基于Pymssql模块实现连接SQL Server数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据库版本:SQL Server 2012. 按照Python版本来选择下载pymssql模块,这样才能连接上sql server. 我安装的python版本是3.5 ,64位的,所以下载的pymssql模块是:pymssql-2.1.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl 我把文件下载后放到E盘,安装pymssql模块: C:\Users\Administr

  • Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件,而且csv模块是python内置的,不需要下载就可以直接用. 一.准备csv文件 文件名是 e:\t.csv,文件内容: org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二.读取csv数据 代码非常简单: # -*- coding

  • Python基于whois模块简单识别网站域名及所有者的方法

    本文实例讲述了Python基于whois模块简单识别网站域名及所有者的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对于一些网站,我们可能会关心其所有者是谁.为了找到网站的所有者,我们可以使用WHOIS协议查询域名的注册者是谁.Python中有一个对该协议的封装库.我们可以通过pip进行安装. pip install python-whois 补充:本机安装了Python2与Python3两个版本,这里就使用了pip2安装python-whois模块,如下图所示: 本机Python3环境下适用pip3

随机推荐