本文目录导读：
我来帮你实现Python脚本中不同类型异常的日志记录,以下是几种常用的方法：
基础日志配置
import logging
import traceback
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('app.log', encoding='utf-8'),
logging.StreamHandler() # 同时输出到控制台
]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
记录不同类型的异常
def handle_exceptions():
try:
# 示例：不同类型的异常
# 1. ValueError
int("abc")
except ValueError as e:
logger.error(f"值错误: {e}", exc_info=True) # 包含堆栈信息
except TypeError as e:
logger.error(f"类型错误: {e}")
except FileNotFoundError as e:
logger.error(f"文件未找到: {e}")
except Exception as e:
logger.critical(f"未预期的错误: {e}", exc_info=True)
自定义异常处理器
class ExceptionLogger:
"""异常日志记录器"""
def __init__(self, logger):
self.logger = logger
def log_exception(self, exception, context=None):
"""记录异常信息"""
error_info = {
'exception_type': type(exception).__name__,
'exception_message': str(exception),
'stack_trace': traceback.format_exc(),
'context': context or {}
}
# 根据异常类型使用不同日志级别
if isinstance(exception, (ValueError, TypeError)):
self.logger.warning(f"业务异常: {error_info}")
elif isinstance(exception, (IOError, ConnectionError)):
self.logger.error(f"系统异常: {error_info}")
else:
self.logger.critical(f"严重异常: {error_info}")
# 使用示例
handler = ExceptionLogger(logger)
try:
# 业务逻辑
result = 1 / 0
except Exception as e:
handler.log_exception(e, {'user': 'admin', 'operation': 'division'})
带详细信息的异常日志记录
import sys
from datetime import datetime
def detailed_exception_log(exception, verbose=True):
"""详细记录异常信息"""
exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
log_entry = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'error_type': exc_type.__name__,
'error_message': str(exc_value),
'file': exc_traceback.tb_frame.f_code.co_filename if exc_traceback else None,
'line': exc_traceback.tb_lineno if exc_traceback else None,
'function': exc_traceback.tb_frame.f_code.co_name if exc_traceback else None
}
if verbose:
log_entry['stack_trace'] = traceback.format_exc()
# 获取调用栈信息
stack = []
tb = exc_traceback
while tb:
stack.append({
'file': tb.tb_frame.f_code.co_filename,
'line': tb.tb_lineno,
'function': tb.tb_frame.f_code.co_name
})
tb = tb.tb_next
log_entry['stack_frames'] = stack
return log_entry
# 使用示例
try:
# 一些可能出错的代码
x = [1, 2, 3]
print(x[10])
except Exception as e:
log_data = detailed_exception_log(e)
logger.error(f"异常详情: {json.dumps(log_data, indent=2)}")
装饰器方式记录异常
import functools
def log_exceptions(logger_level='error'):
"""异常日志装饰器"""
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
# 获取日志级别
log_func = getattr(logger, logger_level, logger.error)
# 记录异常信息
log_func(
f"函数 {func.__name__} 执行异常:\n"
f"参数: args={args}, kwargs={kwargs}\n"
f"错误: {e}\n"
f"堆栈: {traceback.format_exc()}"
)
raise
return wrapper
return decorator
# 使用示例
@log_exceptions(logger_level='critical')
def risky_operation(data):
"""可能抛出异常的函数"""
return 1 / data
# 测试
try:
risky_operation(0)
except ZeroDivisionError:
pass # 错误已被记录
完整的异常日志系统
import logging
import traceback
import json
from datetime import datetime
from functools import wraps
class AdvancedExceptionLogger:
"""高级异常日志系统"""
def __init__(self, log_file='advanced_exception.log'):
self.logger = logging.getLogger('AdvancedLogger')
self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 文件处理器
file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# 格式器
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
file_handler.setFormatter(formatter)
self.logger.addHandler(file_handler)
def log_exception(self, exception, context=None, severity='error'):
"""记录异常并返回结构化信息"""
exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
# 构建结构化日志
log_data = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'severity': severity,
'exception': {
'type': exc_type.__name__,
'message': str(exc_value),
'traceback': traceback.format_exc()
},
'context': context or {},
'app_info': {
'python_version': sys.version,
'platform': sys.platform
}
}
# 根据严重程度选择日志级别
log_methods = {
'debug': self.logger.debug,
'info': self.logger.info,
'warning': self.logger.warning,
'error': self.logger.error,
'critical': self.logger.critical
}
log_method = log_methods.get(severity, self.logger.error)
log_method(f"异常日志: {json.dumps(log_data, ensure_ascii=False, indent=2)}")
return log_data
# 使用示例
exception_logger = AdvancedExceptionLogger()
try:
# 模拟不同类型异常
data = {"key": "value"}
print(data["non_existent_key"])
except KeyError as e:
exception_logger.log_exception(
e,
context={'function': 'data_processing', 'data_id': 123},
severity='warning'
)
except Exception as e:
exception_logger.log_exception(e, severity='error')
finally:
# 清理资源
pass
使用建议
-
选择合适的日志级别：
DEBUG: 调试信息INFO: 正常操作信息WARNING: 潜在问题ERROR: 错误但不影响系统运行CRITICAL: 严重错误
-
记录足够的上下文信息：
- 执行时间
- 用户/操作信息
- 参数值（注意敏感信息）
- 系统状态
-
避免记录敏感信息：
- 密码、令牌
- 个人身份信息
- 信用卡号等
-
日志管理：
- 使用日志轮转
- 定期清理旧日志
- 设置合理的日志大小限制
这些方法可以帮助你有效地记录和分析不同类型的异常,便于问题排查和系统监控。
