探索新方法：展示 Python 异常信息的方式与众不同

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者，那么本文《探索新方法：展示 Python 异常信息的方式与众不同》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

简介

在日常开发中，我们的大部分时间都会花在阅读traceback模块信息以及调试代码上。本文我们将改进traceback模块，让其中的提示信息更加简洁准确。

基于这一目的，我们将会自定义Exception Hooks(异常处理钩子)，用来去除traceback中的冗余信息，只留下解决报错所需的内容。此外，我还会介绍一些好用的第三方库，你可以直接使用其中的Exception Hooks，来简化traceback模块。

Exception Hooks

假如程序的异常信息没有被try/catch捕获到，python解释器就会调用sys.excepthook()函数，它会接收3个参数，分别是：type, value, traceback。这个函数也被称为Exception Hook，会输出程序的异常信息。

我们来看看下面这个例子：

import sys
def exception_hook(exc_type, exc_value, tb):
 print('Traceback:')
 filename = tb.tb_frame.f_code.co_filename
 name = tb.tb_frame.f_code.co_name
 line_no = tb.tb_lineno
 print(f"File {filename} line {line_no}, in {name}")
 # Exception type 和 value
 print(f"{exc_type.__name__}, Message: {exc_value}")
sys.excepthook = exception_hook

在这个例子中，我们可以从traceback (tb)对象中获取到异常信息出现的位置，位置信息包括：文件名(f_code.co_filename),函数/模块名(f_code.co_name), 和行数(tb_lineno)。此外，我们可以使用exc_type和exc_value变量来获取异常信息的内容。

当我们调用一个会产生错误的函数时，exception_hook会输出如下内容：

def do_stuff():
 # 写一段会产生异常的代码
 raise ValueError("Some error message")
do_stuff()
# Traceback:
# File /home/some/path/exception_hooks.py line 22, in <module>
# ValueError, Message: Some error message</module>

上述例子提供了一部分异常信息，但要想获取调试代码所需的全部信息，并知道异常出现的时间及位置，我们还需要深入研究下traceback对象：

def exception_hook(exc_type, exc_value, tb):
 local_vars = {}
 while tb:
 filename = tb.tb_frame.f_code.co_filename
 name = tb.tb_frame.f_code.co_name
 line_no = tb.tb_lineno
 print(f"File {filename} line {line_no}, in {name}")
 local_vars = tb.tb_frame.f_locals
 tb = tb.tb_next
 print(f"Local variables in top frame: {local_vars}")
...
# File /home/some/path/exception_hooks.py line 41, in <module>
# File /home/some/path/exception_hooks.py line 7, in do_stuff
# Local variables in top frame: {'some_var': 'data'}</module>

由上面的例子可以看出，traceback对象(tb)本质上是一个链表 - 存储着所有出现的exceptions。因此可以使用tb_next对tb进行遍历，并打印每一个异常的信息。在此基础上，还可以使用tb_frame.f_locals属性将变量输出到console中，这有助于调试代码。

使用traceback对象输出异常信息是可行的，但是比较麻烦，此外输出的信息可读性较差。更方便的做法是使用traceback模块，该模块内置了许多提取异常信息的辅助函数。

目前我们已经介绍了Exception Hooks的基础知识，接下来我们可以自定义一个exception hooks，并加入一些实用的特性。

自定义Exception Hooks

1. 我们还可以让异常信息自动存入文件中，在之后调试代码的时候查看：

LOG_FILE_PATH = "./some.log"
FILE = open(LOG_FILE_PATH, mode="w")
def exception_hook(exc_type, exc_value, tb):
 FILE.write("*** Exception: ***n")
 traceback.print_exc(file=FILE)
 FILE.write("n*** Traceback: ***n")
 traceback.print_tb(tb, file=FILE)
# *** Exception: ***
# NoneType: None
#
# *** Traceback: ***
# File "/home/some/path/exception_hooks.py", line 82, in <module>
# do_stuff()
# File "/home/some/path/exception_hooks.py", line 7, in do_stuff
# raise ValueError("Some error message")</module>

2. 异常信息默认会存储到stderr中，如果你想改变存储位置，可以这样做：

import logging
logging.basicConfig(
 level=logging.CRITICAL,
 format='[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s',
 datefmt='%H:%M:%S',
 stream=sys.stdout
)
def exception_hook(exc_type, exc_value, exc_traceback):
 logging.critical("Uncaught exception:", exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback))
# [17:28:33] {/home/some/path/exception_hooks.py:117} CRITICAL - Uncaught exception:
# Traceback (most recent call last):
# File "/home/some/path/exception_hooks.py", line 122, in <module>
# do_stuff()
# File "/home/some/path/exception_hooks.py", line 7, in do_stuff
# raise ValueError("Some error message")
# ValueError: Some error message</module>

3. 我们还可以给提示信息的某一部分设置颜色：

# pip install colorama
from colorama import init, Fore
init(autoreset=True)# Reset the color after every print
def exception_hook(exc_type, exc_value, tb):
 local_vars = {}
 while tb:
 filename = tb.tb_frame.f_code.co_filename
 name = tb.tb_frame.f_code.co_name
 line_no = tb.tb_lineno
 # Prepend desired color (e.g. RED) to line
 print(f"{Fore.RED}File {filename} line {line_no}, in {name}")
 local_vars = tb.tb_frame.f_locals
 tb = tb.tb_next
 print(f"{Fore.GREEN}Local variables in top frame: {local_vars}")

除了上面介绍的例子，你还可以输出每一帧的局部变量，或者找到出现异常的行中所引用的变量。这些Exception Hooks已经很成熟了，相比于自定义Exception hooks，我建议你阅读下其他开发者的源码，学习下他们的设计思路。

•  输出每一帧的局部变量[1]
•  找到出现异常的行中所引用的变量[2]
  

第三方库中的Exception Hooks

自定义一个Exception Hook很有趣，但许多第三方库已经实现这一功能了。与其自己造轮子，不如看看其他优秀的工具。

1. 首先，我个人最喜欢的是Rich,可以直接用pip进行安装，随后导入使用。如果你只想在一个例子中使用，可以这样做：python -m rich.traceback

# https://rich.readthedocs.io/en/latest/traceback.html
# pip install rich
# python -m rich.traceback
from rich.traceback import install
install(show_locals=True)
do_stuff()# Raises ValueError

2. better_exceptions也很受欢迎，我们需要先设置环境变量BETTER_EXCEPTIONS=1，再用pip安装。此外，如果你的TERM变量不是xterm，还要把SUPPORTS_COLOR设置为True。

# https://github.com/Qix-/better-exceptions
# pip install better_exceptions
# export BETTER_EXCEPTIONS=1
import better_exceptions
better_exceptions.MAX_LENGTH = None
# 检查你的 TERM 变量是否被设置为 `xterm`, 如果没有执行以下操作
# See issue: https://github.com/Qix-/better-exceptions/issues/8
better_exceptions.SUPPORTS_COLOR = True
better_exceptions.hook()
do_stuff()# Raises ValueError

3. 使用最方便的库是pretty_errors，只需导入即可：

# https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors/
# pip install pretty_errors
import pretty_errors
# 如果你对默认配置满意的话，则无需修改
pretty_errors.configure(
 filename_display= pretty_errors.FILENAME_EXTENDED,
 line_number_first = True,
 display_link= True,
 line_color= pretty_errors.RED + '> ' + pretty_errors.default_config.line_color,
 code_color= '' + pretty_errors.default_config.line_color,
 truncate_code = True,
 display_locals= True
)
do_stuff()

除了直接导入外，上面的代码还显示了该库的一些可选配置。更多的配置可以查看这里：配置[3]

4. IPython的ultratb模块

# https://ipython.readthedocs.io/en/stable/api/generated/IPython.core.ultratb.html
# pip install ipython
import IPython.core.ultratb
# Also ColorTB, FormattedTB, ListTB, SyntaxTB
sys.excepthook = IPython.core.ultratb.VerboseTB(color_scheme='Linux')# Other colors: NoColor, LightBG, Neutral
do_stuff()

5. stackprinter库

# https://github.com/cknd/stackprinter
# pip install stackprinter
import stackprinter
stackprinter.set_excepthook(style='darkbg2')
do_stuff()

结论

本文我们学习了如何自定义Exception Hooks,但我更推荐使用第三方库。你可以在本文介绍的第三方库中任选一个喜欢的，用到项目中。需要注意的是使用自定义Exception Hooks可能会丢失某些关键信息，例如：本文中的某些例子中，输出中缺少文件路径，在远程调试代码这无疑很不方便，因此，需要谨慎使用。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《探索新方法：展示 Python 异常信息的方式与众不同》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！