如何在 Python 中记录异常？

在 Python 中记录异常是提高编程能力的关键部分，它可以帮助开发者有效地识别和解决代码中的问题。在本全面的指南中，我们将探讨 Python 异常记录的各个方面，涵盖基本概念、最佳实践和高级技术。在本文结束时，您应该对如何在 Python 应用程序中实现有效的异常记录机制有透彻的理解。

异常记录简介

异常处理是编写健壮且可靠的 Python 代码的基本组成部分。当程序执行过程中发生意外情况时，Python 会引发异常。这些异常可以使用 try、except 和 finally 块来捕获和处理。虽然处理异常至关重要，但记录它们可以带来额外的好处，例如：

• 调试：记录异常有助于开发者追踪代码中错误和 bug 的根本原因。
• 监控：异常日志使能够监控应用程序的健康状况并识别生产环境中潜在的问题。
• 故障排除：详细的日志有助于排查用户报告的问题，使开发者能够了解错误的上下文。

Python 日志记录基础知识

Python 提供了一个内置的日志记录模块，可以简化捕获和管理日志数据的过程。该模块包含用于创建日志记录器、处理程序和格式化器的类和函数。以下是关键组件的基本概述：

日志记录器 (Loggers)

日志记录器是日志记录系统的入口点。它们是用于对日志消息进行分类的命名实体。在 Python 中，您可以使用 logging.getLogger() 函数创建日志记录器。

处理程序（Handlers）

处理程序决定日志消息的去向。它们定义了输出目标，例如控制台、文件或外部服务。Python 提供了多种内置处理程序，包括用于控制台输出的 StreamHandler 和用于基于文件的输出的 FileHandler。

格式化器

格式化器指定日志消息的格式。它们决定在输出日志记录之前如何格式化日志记录。常见的格式包括时间戳、日志级别和自定义消息。

示例配置

这是一个配置同时具有控制台和文件处理程序的日志记录器的完整示例：

通过此配置，日志消息将显示在控制台上，并存储在“app.log”文件中。

在 Python 中记录异常

既然我们对 Python 日志记录有了基本的了解，让我们深入研究专门记录异常。

基本异常记录

要记录异常，我们可以将日志记录代码放在 try except 块的 except 部分：

logger.error 调用中的 exc_info=True 参数会在日志中包含详细的异常信息，例如 traceback。

记录不同的日志级别

Python 的日志记录模块支持多种日志级别，包括 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。使用适当的日志级别记录异常可以突出显示和过滤掉基于严重程度的日志消息。

记录到不同的输出

除了记录到文件之外，还可以将异常记录到其他输出，例如电子邮件、数据库或外部服务。Python 的日志记录模块支持多种处理程序以适应不同的输出目标。

在此示例中，将 SMTPHandler 添加到日志记录器中，以便在发生异常时发送电子邮件警报。

异常记录的最佳实践

有效的异常记录需要遵守最佳实践，以确保日志提供有用的信息，同时又不损害安全性或性能。

避免过度记录

虽然详细的日志很重要，但过度的记录会导致信息过载。在记录足够的信息进行调试和故障排除与被不必要的详细信息淹没日志之间取得平衡。

安全注意事项

请勿记录敏感信息，例如密码或个人身份信息 (PII)。要小心记录可能有助于潜在攻击者的详细信息。使用日志过滤来避免敏感数据。

上下文记录

在日志中包含上下文信息，以更清晰地了解异常发生时应用程序的状态。这可能包括用户 ID、会话信息或相关的配置设置。

线程安全日志记录

Python 的日志记录模块默认是线程安全的，因此适合多线程应用程序。确保日志记录器、处理程序和格式化器已为并发执行正确配置。

高级异常记录技术

记录未处理的异常

除了使用 try except 块显式记录异常之外，Python 还允许您使用 sys.excepthook 函数记录未处理的异常。当未处理的异常传播到程序顶层时，会调用此函数。

这种方法可确保即使是意外的错误也会被捕获并记录。

使用上下文管理器记录

Python 的 contextlib 模块允许创建自定义上下文管理器。这对于将代码封装在日志记录上下文中非常有用，从而提供更清晰、更模块化的异常处理。

说明

• 导入 contextmanager：代码开始时导入 contextlib 模块中的 contextmanager 装饰器。此装饰器用于创建上下文管理器。
• 定义 log_exceptions 上下文管理器： log_exceptions 函数使用 @contextmanager 装饰器定义为上下文管理器。此函数接受一个日志记录器作为参数。
• 上下文管理器内的 try 块：在 try 块内，使用 yield 语句。yield 语句是 with 块内代码的占位符。它允许 yield 语句后面的代码充当上下文管理器的设置和清理阶段。
• except 块：如果使用 with 语句括起来的代码块内发生异常，则会触发 except 块。logger.error 语句使用 exc_info=True 记录一条错误消息，其中包含详细的异常信息。
• 使用 with 语句使用上下文管理器：使用 with 语句来使用 log_exceptions 上下文管理器。在 with 块内，通常放置可能引发异常的代码。在本例中，some_function() 用于演示。

异步异常记录

对于使用 asyncio 或其他框架的异步编程应用程序，可以使用 asyncio.ensure_future 和自定义异常处理程序来实现异步异常记录。

确保日志记录配置与异步代码兼容，并使用 exc_info=True 获取详细的异常信息。

说明

• 导入 asyncio：代码开始时导入 asyncio 模块，这是 Python 中异步编程的主要模块。
• 定义主要的异步函数：使用 async 关键字声明主函数，表示它包含异步代码。函数内部有一个 try except 块。
• try 块内的异步代码：注释表明 try 块内有异步代码，预计会引发异常。特别是，它使用 await 关键字来调用 async_function()。
• 处理异常：except 块捕获在异步代码执行期间发生的任何异常。如果捕获到异常，它将使用名为 logger 的日志记录器记录一条错误消息。exc_info=True 参数包含日志中的详细异常信息，例如 traceback。
• 设置事件循环并运行主函数：使用 asyncio.get_event_loop() 初始化事件循环，并使用 loop.run_until_complete(main()) 运行异步主函数。这种方法适用于使用异步功能的应用程序或脚本的同步入口点。

结论

在 Python 中记录异常是编写健壮且高效代码的关键组成部分。内置的日志记录模块提供了一个灵活且可扩展的框架来捕获和管理日志数据。通过遵循最佳实践并利用高级记录技术，开发者可以深入了解其应用程序的行为，改进调试，并确保其软件系统的整体健康和可靠性。

Python 中的异常记录涉及创建日志记录器、处理程序和格式化器，并使用它们在异常处理过程中捕获相关信息。最佳实践包括避免过度记录，考虑安全影响，提供上下文信息，并确保线程安全。诸如记录未处理的异常、使用上下文管理器和处理异步异常等高级技术进一步增强了 Python 中异常记录的功能。