目录
- 简介
- Exception Hooks
- 自定义Exception Hooks
- 第三方库中的Exception Hooks
- 结论
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
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") |
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: | |
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。
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 |
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 |
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]
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() |
stackprinter库
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。