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如何使用调试信息记录 Python 错误?

我正在使用 logging.error 将 Python 异常消息打印到日志文件:

import logging
try:
    1/0
except ZeroDivisionError as e:
    logging.error(e)  # ERROR:root:division by zero

是否可以打印有关异常和生成它的代码的更多详细信息,而不仅仅是异常字符串?行号或堆栈跟踪之类的东西会很棒。


G
GG.

logger.exception 将在错误消息旁边输出堆栈跟踪。

例如:

import logging
try:
    1/0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("message")

输出:

ERROR:root:message
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

@Paulo Cheque 指出,“请注意,在 Python 3 中,您必须在 except 部分内调用 logging.exception 方法。如果您在任意位置调用此方法,您可能会遇到奇怪的异常。文档对此发出警告。 "


exception 方法只是调用 error(message, exc_info=1)。一旦您将 exc_info 从异常上下文传递给任何日志记录方法,您将获得回溯。
您还可以设置 sys.excepthook(请参阅 here)以避免将所有代码包装在 try/except 中。
您可以只写 except Exception: 因为您没有以任何方式使用 e ;)
在尝试交互式调试代码时,您可能很想检查 e。 :) 这就是为什么我总是包含它。
如果我错了,请纠正我,在这种情况下,没有真正处理异常,因此在 except 范围的末尾添加 raise 是有意义的。否则,运行将继续,好像一切都很好。
t
ti7

使用 exc_info 选项可能会更好,以允许您选择错误级别(如果您使用 exception,它将始终处于 error 级别):

try:
    # do something here
except Exception as e:
    logging.critical(e, exc_info=True)  # log exception info at CRITICAL log level

@CivFan:我实际上并没有看其他编辑或帖子介绍;该介绍也是由第 3 方编辑添加的。我在已删除的评论中看不到任何意图,但我也可以撤消我的编辑并删除评论,这里的投票时间太长了,除了编辑版本之外的任何其他内容.
logging.fatal 是日志库中的方法吗?我只看到 critical
@Ian 它是 critical 的别名,就像 warnwarning 一样。
S
Stevoisiak

SiggyF's answer 没有显示的关于 logging.exception 的一个好处是您可以传入任意消息,并且日志记录仍将显示包含所有异常详细信息的完整回溯:

import logging
try:
    1/0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("Deliberate divide by zero traceback")

使用仅将错误打印到 sys.stderr 的默认(在最近的版本中)日志记录行为,如下所示:

>>> import logging
>>> try:
...     1/0
... except ZeroDivisionError:
...     logging.exception("Deliberate divide by zero traceback")
... 
ERROR:root:Deliberate divide by zero traceback
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

是否可以在不提供消息的情况下记录异常?
@StevenVascellaro - 如果您真的不想输入消息,我建议您传递 '' ...但是,如果没有至少一个参数,则无法调用该函数,因此您必须给它一些东西.
@ncoghlan 您能否为以下问题提出解决方案:stackoverflow.com/questions/68168756/…
z
zangw

Quoting

如果您的应用程序以其他方式记录日志——不使用日志模块,该怎么办?

现在,traceback 可以在这里使用。

import traceback

def log_traceback(ex, ex_traceback=None):
    if ex_traceback is None:
        ex_traceback = ex.__traceback__
    tb_lines = [ line.rstrip('\n') for line in
                 traceback.format_exception(ex.__class__, ex, ex_traceback)]
    exception_logger.log(tb_lines)

在 Python 2 中使用它: try: # 你的函数调用在这里除了 Exception as ex: _, _, ex_traceback = sys.exc_info() log_traceback(ex, ex_traceback)

在 Python 3 中使用它:try: x = get_number() except Exception as ex: log_traceback(ex)


为什么将“_, _, ex_traceback = sys.exc_info()”放在函数 log_traceback 之外,然后将其作为参数传递?为什么不直接在函数内部使用呢?
@BasilMusa,简而言之,要与 Python 3 兼容,因为 ex_traceback 来自 Python 3 下的 ex.__traceback__,但 ex_traceback 来自 Python 2 下的 sys.exc_info()
为什么不使用 traceback.format_exc() 而不是 traceback.format_exception(...)
B
Baczek

您可以毫无例外地记录堆栈跟踪。

https://docs.python.org/3/library/logging.html#logging.Logger.debug

第二个可选关键字参数是 stack_info,默认为 False。如果为 true,则将堆栈信息添加到日志消息中,包括实际的日志调用。请注意,这与通过指定 exc_info 显示的堆栈信息不同:前者是从堆栈底部到当前线程中的日志调用的堆栈帧,而后者是有关已展开的堆栈帧的信息,跟踪异常,同时搜索异常处理程序。

例子:

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
>>> logging.getLogger().info('This prints the stack', stack_info=True)
INFO:root:This prints the stack
Stack (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
>>>

C
Community

如果您使用普通日志 - 您的所有日志记录都应符合以下规则:one record = one line。遵循此规则,您可以使用 grep 和其他工具来处理您的日志文件。

但是回溯信息是多行的。所以我的回答是上面 zangw 在这个线程中提出的解决方案的扩展版本。问题是回溯行可能有 \n 在里面,所以我们需要做额外的工作来摆脱这个行结尾:

import logging


logger = logging.getLogger('your_logger_here')

def log_app_error(e: BaseException, level=logging.ERROR) -> None:
    e_traceback = traceback.format_exception(e.__class__, e, e.__traceback__)
    traceback_lines = []
    for line in [line.rstrip('\n') for line in e_traceback]:
        traceback_lines.extend(line.splitlines())
    logger.log(level, traceback_lines.__str__())

之后(当您分析日志时),您可以从日志文件中复制/粘贴所需的回溯行并执行以下操作:

ex_traceback = ['line 1', 'line 2', ...]
for line in ex_traceback:
    print(line)

利润!


S
Stevoisiak

这个答案建立在上述优秀答案之上。

在大多数应用程序中,您不会直接调用 logging.exception(e)。您很可能已经为您的应用程序或模块定义了一个自定义记录器,如下所示:

# Set the name of the app or module
my_logger = logging.getLogger('NEM Sequencer')
# Set the log level
my_logger.setLevel(logging.INFO)

# Let's say we want to be fancy and log to a graylog2 log server
graylog_handler = graypy.GELFHandler('some_server_ip', 12201)
graylog_handler.setLevel(logging.INFO)
my_logger.addHandler(graylog_handler)

在这种情况下,只需使用记录器调用异常(e),如下所示:

try:
    1/0
except ZeroDivisionError, e:
    my_logger.exception(e)

如果您想要一个专门用于异常的记录器,这确实是一个有用的收尾工作。
K
Kroshka Kartoshka

如果“调试信息”表示引发异常时存在的值,则 logging.exception(...) 将无济于事。因此,您需要一个工具来自动记录所有变量值以及回溯行。

开箱即用,您将获得类似的日志

2020-03-30 18:24:31 main ERROR   File "./temp.py", line 13, in get_ratio
2020-03-30 18:24:31 main ERROR     return height / width
2020-03-30 18:24:31 main ERROR       height = 300
2020-03-30 18:24:31 main ERROR       width = 0
2020-03-30 18:24:31 main ERROR builtins.ZeroDivisionError: division by zero

看看一些 pypi 工具,我会命名:

疫苗

带变量的回溯

更好的例外

https://i.stack.imgur.com/aPqHI.png

但您可能会在 pypi 上找到更多


E
Eli Korvigo

一点装饰器处理(非常松散地受到 Maybe monad 和lifting 的启发)。您可以安全地删除 Python 3.6 类型注释并使用较旧的消息格式样式。

错误的.py

from functools import wraps
from typing import Callable, TypeVar, Optional
import logging


A = TypeVar('A')


def fallible(*exceptions, logger=None) \
        -> Callable[[Callable[..., A]], Callable[..., Optional[A]]]:
    """
    :param exceptions: a list of exceptions to catch
    :param logger: pass a custom logger; None means the default logger, 
                   False disables logging altogether.
    """
    def fwrap(f: Callable[..., A]) -> Callable[..., Optional[A]]:

        @wraps(f)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            try:
                return f(*args, **kwargs)
            except exceptions:
                message = f'called {f} with *args={args} and **kwargs={kwargs}'
                if logger:
                    logger.exception(message)
                if logger is None:
                    logging.exception(message)
                return None

        return wrapped

    return fwrap

演示:

In [1] from fallible import fallible

In [2]: @fallible(ArithmeticError)
    ...: def div(a, b):
    ...:     return a / b
    ...: 
    ...: 

In [3]: div(1, 2)
Out[3]: 0.5

In [4]: res = div(1, 0)
ERROR:root:called <function div at 0x10d3c6ae8> with *args=(1, 0) and **kwargs={}
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/user/fallible.py", line 17, in wrapped
    return f(*args, **kwargs)
  File "<ipython-input-17-e056bd886b5c>", line 3, in div
    return a / b

In [5]: repr(res)
'None'

您还可以修改此解决方案以从 except 部分返回比 None 更有意义的内容(或者甚至通过在 fallible 的参数中指定此返回值来使解决方案通用)。


D
Dunggeon

在您的日志记录模块(如果是自定义模块)中,只需启用 stack_info。

api_logger.exceptionLog("*Input your Custom error message*",stack_info=True)

Z
Zephaniah Grunschlag

如果您查看 this code example(适用于 Python 2 和 3),您将看到下面的函数定义,它可以提取

方法

电话号码

代码上下文

文件路径

对于整个堆栈跟踪,无论是否存在异常:

def sentry_friendly_trace(get_last_exception=True):
    try:
        current_call = list(map(frame_trans, traceback.extract_stack()))
        alert_frame = current_call[-4]
        before_call = current_call[:-4]

        err_type, err, tb = sys.exc_info() if get_last_exception else (None, None, None)
        after_call = [alert_frame] if err_type is None else extract_all_sentry_frames_from_exception(tb)

        return before_call + after_call, err, alert_frame
    except:
        return None, None, None

当然,这个函数取决于上面链接的整个要点,特别是 extract_all_sentry_frames_from_exception()frame_trans(),但异常信息提取总计不到 60 行。

希望有帮助!


F
Farhan Hai Khan

我将所有功能包装在我定制设计的记录器周围:

import json
import timeit
import traceback
import sys
import unidecode

def main_writer(f,argument):
  try:
    f.write(str(argument))
  except UnicodeEncodeError:
    f.write(unidecode.unidecode(argument))


def logger(*argv,logfile="log.txt",singleLine = False):
  """
  Writes Logs to LogFile
  """
  with open(logfile, 'a+') as f:
    for arg in argv:
      if arg == "{}":
        continue
      if type(arg) == dict and len(arg)!=0:
        json_object = json.dumps(arg, indent=4, default=str)
        f.write(str(json_object))
        f.flush()
        """
        for key,val in arg.items():
          f.write(str(key) + " : "+ str(val))
          f.flush()
        """
      elif type(arg) == list and len(arg)!=0:
        for each in arg:
          main_writer(f,each)
          f.write("\n")
          f.flush()
      else:
        main_writer(f,arg)
        f.flush()
      if singleLine==False:
        f.write("\n")
    if singleLine==True:
      f.write("\n")

def tryFunc(func, func_name=None, *args, **kwargs):
  """
  Time for Successfull Runs
  Exception Traceback for Unsuccessful Runs
  """
  stack = traceback.extract_stack()
  filename, codeline, funcName, text = stack[-2]
  func_name = func.__name__ if func_name is None else func_name # sys._getframe().f_code.co_name # func.__name__
  start = timeit.default_timer()
  x = None
  try:
    x = func(*args, **kwargs)
    stop = timeit.default_timer()
    # logger("Time to Run {} : {}".format(func_name, stop - start))
  except Exception as e:
    logger("Exception Occurred for {} :".format(func_name))
    logger("Basic Error Info :",e)
    logger("Full Error TraceBack :")
    # logger(e.message, e.args)
    logger(traceback.format_exc())
  return x

def bad_func():
  return 'a'+ 7

if __name__ == '__main__':
    logger(234)
    logger([1,2,3])
    logger(['a','b','c'])
    logger({'a':7,'b':8,'c':9})
    tryFunc(bad_func)

W
Wim Coenen

如果您可以处理额外的依赖关系,那么使用twisted.log,您不必显式记录错误,它还将整个回溯和时间返回到文件或流。


也许 twisted 是一个很好的建议,但这个答案并没有多大贡献。它没有说明如何使用 twisted.log,也没有说明它比标准库中的 logging 模块有什么优势,也没有解释 “您不必显式记录错误”的含义
R
Rohan

一种干净的方法是使用 format_exc() 然后解析输出以获取相关部分:

from traceback import format_exc

try:
    1/0
except Exception:
    print 'the relevant part is: '+format_exc().split('\n')[-2]

问候


嗯?为什么那是“相关部分”.split('\n')[-2] 所做的只是丢弃行号和来自 format_exc() 的结果的回溯 - 您通常需要的有用信息!更何况,它连那个都做不好;如果您的异常消息包含换行符,那么此方法将仅打印异常消息的最后一行 - 这意味着您将丢失异常类和大部分异常消息,并丢失回溯。 -1。