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2022
07-18

厉害了!Python 的异常信息还能这样展现


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 

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'} 

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") 
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 
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。

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。想要了解更多Python教程知识或者工具欢迎持续关注编程学习

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