はじめに
日々の開発では、ほとんどの時間はトレースバック モジュール情報の読み取りとコードのデバッグに費やされます。この記事では、プロンプト情報をより簡潔かつ正確にするためにトレースバック モジュールを改善します。
この目的に基づいて、例外フック (例外処理フック) をカスタマイズして、トレースバック内の冗長な情報を削除し、エラーの解決に必要な内容のみを残します。さらに、いくつかの便利なサードパーティ ライブラリも紹介します。これらのライブラリの例外フックを直接使用して、トレースバック モジュールを簡素化できます。
例外フック
プログラムの例外情報が try/catch によってキャプチャされない場合、Python インタープリターは sys.excecthook() 関数を呼び出します。タイプ、値、トレースバックの 3 つのパラメータをそれぞれ受け取ります。この関数は例外フックとも呼ばれ、プログラムの例外情報を出力します。
次の例を見てみましょう:
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
この例では、トレースバック (tb) オブジェクトから例外情報が発生した場所を取得できます。ファイル名 (f_code.co_filename)、関数/モジュール名 (f_code.co_name)、および行番号 (tb_lineno) が含まれます。さらに、exc_type 変数と exc_value 変数を使用して、例外情報の内容を取得できます。
エラーを生成する関数を呼び出すと、Exception_hook は次の内容を出力します:
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
上記の例は例外情報の一部を提供しますが、必要な情報を取得するためにコードをデバッグするための情報 すべての情報、および例外の時間と場所がわかっている場合は、トレースバック オブジェクトについても詳しく調べる必要があります。
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'}
上記の例からわかるように、トレースバック オブジェクト (tb ) は本質的にリンクされたリストであり、発生したすべての例外を保存します。したがって、 tb_next を使用して tb を走査し、各例外情報を出力できます。これに基づいて、tb_frame.f_locals 属性を使用して変数をコンソールに出力することもでき、コードのデバッグに役立ちます。
トレースバック オブジェクトを使用して例外情報を出力することもできますが、手間がかかり、出力情報も読みにくくなります。より便利なアプローチは、例外情報を抽出するための多くの組み込み補助関数を備えたトレースバック モジュールを使用することです。
例外フックの基本的な知識を紹介しました。次に、例外フックをカスタマイズし、いくつかの実用的な機能を追加します。
- 例外情報をファイルに自動的に保存し、後でコードをデバッグするときに表示することもできます。
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")
- 例外情報はデフォルトで stderr に保存されます。保存場所を変更したい場合は、次のようにすることができます:
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
- プロンプト情報の特定の部分 カラーを設定:
# 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}")
- 例外が発生した行で参照されている変数を検索[2]
-
サードパーティ ライブラリの例外フック
例外フックをカスタマイズするのは興味深いことですが、多くのサードパーティ ライブラリはすでにこの機能を実装しています。車輪を再発明するのではなく、他の優れたツールに目を向けてください。
# 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
# 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
# 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()
直接インポートに加えて、 , 上記のコードには、ライブラリのオプションの構成もいくつか示されています。その他の設定はここで確認できます: 設定 [3]
IPython の Ultratb モジュール
# 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
# 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。
以上が知識を増やしましょう! Pythonの例外情報もこんな感じで表示できますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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