今天，總結一下最近編程使用的python異常處理和日志處理的感受，其實異常處理是程序編寫時非常重要的一塊，但是我一開始學的語言是C++，這門語言中沒有強制要求使用try...catch語句，因此我通常編寫代碼的時候忽略了這一塊，直到開始學習java的時候，發(fā)現(xiàn)好多時候編寫代碼必須加上try...catch 模塊，然而我每次都不深入理解，僅僅使用eclipse自動補全功能加上try...catch模塊，或者直接在類上加入throws Exception最省事，完全不用思考。

最近在編寫python代碼的時候，發(fā)現(xiàn)python好多代碼也有try...catch模塊，實在是不想再繼續(xù)不理解了，于是自己思考了一下。

python異常處理

python的異常處理代碼很簡單，如下所示：

try:
 ...(可能出現(xiàn)異常的代碼)
except ...(Python內(nèi)置異常類或者自己實現(xiàn)的異常類) as e: (或者直接except:) 
 ...(處理該異常的代碼)

我平常根本不管異常處理，什么異常都直接不管，因為控制臺會打印出現(xiàn)異常的那一行，然后如果出現(xiàn)錯誤，我就根據(jù)那一行仔細思考可能出現(xiàn)的邏輯錯誤。今天，我仔細思考了一下，我這樣做會出現(xiàn)兩個主要問題：

任何錯誤都會導致程序中斷錯誤提示不明顯，找錯誤的時間變長

解釋：

問題1：我之所以總是忽略該問題，因為我平常編的程序都是比較小的程序，有異常就中斷沒什么影響，但是如果未來 我跟別人合作，編寫一個模塊的程序，如果每次我這個模塊出現(xiàn)異常，整個程序就中斷，那么后果不堪設想！

問題2：為了解釋問題2，我們舉一個例子。假如我要處理一個日志文件，里面的內(nèi)容如下：

Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: Connection from 
Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype 
Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from 
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from 
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype
Jul 16 03:27:20 node69 sced[23454]: Connection from 
Jul 16 03:27:20 node69 sced[23454]: Connection from 

我的目標是提取每行字符串里面的sced這個名字，顯然，使用python一句話即可：

s = line.split()[4].split('[')[0].strip(':')

這樣做沒錯，但是日志文件通常會很多，比如一共有百萬行的日志，而且可能會出現(xiàn)錯誤，比如空行，或者有些日志輸出的只有一半的行，如下所示：

Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype
（空行）
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from 
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from 
Jul 16 03:27:11 (只有一半的行)
Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype

這樣在處理的時候，就會拋出數(shù)組越界異常，同時程序中斷，每次我遇到問題，總是自己思考怎么回事，但是 如果不知道異常的那一行什么樣子，我自己思考總是花費很長時間！而且每次解決一個問題，下次再出現(xiàn)另一個 問題的時候，又要重復這個過程！如果我能一次從頭到尾處理這些數(shù)據(jù)，遇到問題將問題的那行打印出來，然后 程序還能夠不中斷該多好！顯然，異常語句就應運而生！，代碼如下：

with open(fileName, 'r',encoding = 'utf-8' ,errors='ignore') as f:
 for line in f.readlines():
 try:
  s = line.split()[4]
  s = s.split('[')[0].strip(':')
  theDict[s] = 1 if theDict.get(s,-1) == -1 else theDict[s]+1 #先得到日志的程序名出現(xiàn)次數(shù)的字典
 except:
  logging.exception('文件--' + fileName+'--在解析句子--'+line+'--時出現(xiàn)異常') #exception代表打印時也會打印出系統(tǒng)錯誤提示語句
#  raise

一開始，我不知道會遇到什么異常的情況，就把異常打印出來，然后不拋出raise,如果你想要出現(xiàn)異常，后面的數(shù)據(jù)都不處理了，那就把raise注釋去掉，我感覺raise就像程序中的return的作用。

我的目標是運行一次，把所有可能的沒法處理的情況的行都打印出來，如上述的寫法，就實現(xiàn)了這個功能，可見，異常處理的語句多么有用。

總結一下：

編程本質(zhì)就是實現(xiàn)某個邏輯，但是你沒法把邏輯的所有情況都考慮到，此時加上異常處理模塊，將異常打印出來，這樣就能在出現(xiàn)異常時將異常的數(shù)據(jù)提取處理，根據(jù)這些數(shù)據(jù)繼續(xù)改進自己的程序的邏輯！

日志處理

說道日志處理，我最大的體會是我以前編程從來不用日志，每次都是cout、System.out.println或者print這種直接控制臺輸出語句調(diào)試程序，但是最近我研究的方向是日志處理，于是只能仔細看看為啥還需要日志。

比如我上面的代碼，在except后面打印的是logging.exception，這行語句在運行時沒啥區(qū)別，都會在控制臺中顯示對應的異常處理的那句話，但是在后期其作用就大了，因為日志除了打印功能外，有兩個附加功能：

可以根據(jù)設定的等級打印對于日志輸出語句

可以將日志寫本地，為后期查找錯誤時使用

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) #這句話沒次第一次運行時生效，修改必須重啟Console

根據(jù)日志等級，我們就可以控制不同的等級的日志是否顯示，還能控制日志存儲的位置，這樣在我們不在現(xiàn)場調(diào)試的時候，根據(jù)日志的顯示結果就能夠知道程序的異常情況，非常方便！

以上這篇python異常處理和日志處理方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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