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Python traceback模塊獲取異常信息的使用

更新時(shí)間：2023年12月14日 11:59:20 作者：hakesashou

Python的traceback模塊提供了多種方法來(lái)獲取和展示異常的堆棧信息,本文主要介紹了Python traceback模塊獲取異常信息的使用,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

異常對(duì)象提供了一個(gè) with_traceback 用于處理異常的傳播軌跡，查看異常的傳播軌跡可追蹤異常觸發(fā)的源頭，也可看到異常一路觸發(fā)的軌跡。

下面示例顯示了如何顯示異常傳播軌跡：

class SelfException(Exception): pass

def main():
    firstMethod()
def firstMethod():
    secondMethod()
def secondMethod():
    thirdMethod()
def thirdMethod():
    raise SelfException("自定義異常信息")
main()

上面程序中 main() 函數(shù)調(diào)用 firstMethod()，firstMethod() 調(diào)用 secondMethod()，secondMethod() 調(diào)用 thirdMethod()，thirdMethod() 直接引發(fā)一個(gè) SelfException 異常。運(yùn)行上面程序，將會(huì)看到如圖所示的結(jié)果：

從圖中可以看出，異常從 thirdMethod() 函數(shù)開始觸發(fā)，傳到 secondMethod() 函數(shù)，再傳到 firstMethod() 函數(shù)，最后傳到 main() 函數(shù)，在 main() 函數(shù)止，這個(gè)過(guò)程就是 Python 的異常傳播軌跡。

在實(shí)際應(yīng)用程序的開發(fā)中，大多數(shù)復(fù)雜操作都會(huì)被分解成一系列函數(shù)或方法調(diào)用。這是因?yàn)?，為了具有更好的可重用性，?huì)將每個(gè)可重用的代碼單元定義成函數(shù)或方法，將復(fù)雜任務(wù)逐漸分解為更易管理的小型子任務(wù)。由于一個(gè)大的業(yè)務(wù)功能需要由多個(gè)函數(shù)或方法來(lái)共同實(shí)現(xiàn)，在最終編程模型中，很多對(duì)象將通過(guò)一系列函數(shù)或方法調(diào)用來(lái)實(shí)現(xiàn)通信，執(zhí)行任務(wù)。

所以，當(dāng)應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)，經(jīng)常會(huì)發(fā)生一系列函數(shù)或方法調(diào)用，從而形成“函數(shù)調(diào)用戰(zhàn)”。異常的傳播則相反，只要異常沒有被完全捕獲（包括異常沒有被捕獲，或者異常被處理后重新引發(fā)了新異常），異常就從發(fā)生異常的函數(shù)或方法逐漸向外傳播，首先傳給該函數(shù)或方法的調(diào)用者，該函數(shù)或方法的調(diào)用者再傳給其調(diào)用者，直至最后傳到 Python 解釋器，此時(shí) Python 解釋器會(huì)中止該程序，并打印異常的傳播軌跡信息。

很多初學(xué)者一看到圖 1 所示的異常提示信息，就會(huì)驚慌失措，他們以為程序出現(xiàn)了很多嚴(yán)重的錯(cuò)誤，其實(shí)只有一個(gè)錯(cuò)誤，系統(tǒng)提示那么多行信息，只不過(guò)是顯示異常依次觸發(fā)的軌跡。

其實(shí)圖所示的異常傳播軌跡信息非常清晰，它記錄了應(yīng)用程序中執(zhí)行停止的各個(gè)點(diǎn)。最后一行信息詳細(xì)顯示了異常的類型和異常的詳細(xì)消息。從這一行向上，逐個(gè)記錄了異常發(fā)生源頭、異常依次傳播所經(jīng)過(guò)的軌跡，并標(biāo)明異常發(fā)生在哪個(gè)文件、哪一行、哪個(gè)函數(shù)處。

Python 專門提供了 traceback 模塊來(lái)處理異常傳播軌跡，使用 traceback 可以方便地處理 Python 的異常傳播軌跡。導(dǎo)入 traceback 模塊之后，traceback 提供了如下兩個(gè)常用方法：

traceback.print_exc()：將異常傳播軌跡信息輸出到控制臺(tái)或指定文件中。

format_exc()：將異常傳播軌跡信息轉(zhuǎn)換成字符串。

可能有讀者感到好奇，從上面方法看不出它們到底處理哪個(gè)異常的傳播軌跡信息。實(shí)際上我們常用的 print_exc() 是 print_exc([limit[, file]]) 省略了 limit、file 兩個(gè)參數(shù)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，前面三個(gè)參數(shù)用于分別指定異常的如下信息：

etype：指定異常類型；

value：指定異常值；

tb：指定異常的traceback 信息；

當(dāng)程序處于 except 塊中時(shí)，該 except 塊所捕獲的異常信息可通過(guò) sys 對(duì)象來(lái)獲取，其中 sys.exc_type、sys.exc_value、sys.exc_traceback 就代表當(dāng)前 except 塊內(nèi)的異常類型、異常值和異常傳播軌跡。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)， print_exc([limit[, file]]) 相當(dāng)于如下形式：

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

也就是說(shuō)，使用 print_exc([limit[, file]]) 會(huì)自動(dòng)處理當(dāng)前 except 塊所捕獲的異常。該方法還涉及兩個(gè)參數(shù)：

limit：用于限制顯示異常傳播的層數(shù)，比如函數(shù) A 調(diào)用函數(shù) B，函數(shù) B 發(fā)生了異常，如果指定 limit=1，則只顯示函數(shù) A 里面發(fā)生的異常。如果不設(shè)置 limit 參數(shù)，則默認(rèn)全部顯示。

file：指定將異常傳播軌跡信息輸出到指定文件中。如果不指定該參數(shù)，則默認(rèn)輸出到控制臺(tái)。

借助于 traceback 模塊的幫助，我們可以使用 except 塊捕獲異常，并在其中打印異常傳播信息，包括把它輸出到文件中。例如如下程序：

# 導(dǎo)入trackback模塊
import traceback
class SelfException(Exception): pass

def main():
    firstMethod()
def firstMethod():
    secondMethod()
def secondMethod():
    thirdMethod()
def thirdMethod():
    raise SelfException("自定義異常信息")
try:
    main()
except:
    # 捕捉異常，并將異常傳播信息輸出控制臺(tái)
    traceback.print_exc()
    # 捕捉異常，并將異常傳播信息輸出指定文件中
    traceback.print_exc(file=open('log.txt', 'a'))

上面程序第一行先導(dǎo)入了 traceback 模塊，接下來(lái)程序使用 except 捕獲程序的異常，并使用 traceback 的 print_exc() 方法輸出異常傳播信息，分別將它輸出到控制臺(tái)和指定文件中。

運(yùn)行上面程序，同樣可以看到在控制臺(tái)輸出異常傳播信息，而且在程序目錄下生成了一個(gè) log.txt 文件，該文件中同樣記錄了異常傳播信息。

到此這篇關(guān)于Python traceback模塊獲取異常信息的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python traceback獲取異常信息內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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