Python traceback模块:获取异常信息

除了使用sys.exc_info()方法获取更多的异常信息之外，还可以使用traceback模块，该模块可以用来查看异常的传播轨迹，追踪异常触发的源头。

下面示例显示了如何显示异常传播轨迹：

class SelfException(Exception):
    pass
def main():
    firstMethod()
def firstMethod():
    secondMethod()
def secondMethod():
    thirdMethod()
def thirdMethod():
    raise SelfException("自定义异常信息")
main()1234567891011复制代码类型：[python]

上面程序中main()函数调用firstMethod()，firstMethod()调用secondMethod()，secondMethod()调用thirdMethod()，thirdMethod()直接引发一个SelfException异常。运行上面程序，将会看到如下所示的结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 11, in <module>
    main()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 4, in main                   <--mian函数
    firstMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 6, in firstMethod        <--第三个
    secondMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 8, in secondMethod   <--第二个
    thirdMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in thirdMethod     <--异常源头
    raise SelfException("自定义异常信息")
SelfException: 自定义异常信息123456789101112复制代码类型：[python]

从输出结果可以看出，异常从thirdMethod()函数开始触发，传到secondMethod()函数，再传到firstMethod()函数，最后传到main()函数，在main()函数止，这个过程就是整个异常的传播轨迹。

在实际应用程序的开发中，大多数复杂操作都会被分解成一系列函数或方法调用。这是因为，为了具有更好的可重用性，会将每个可重用的代码单元定义成函数或方法，将复杂任务逐渐分解为更易管理的小型子任务。由于一个大的业务功能需要由多个函数或方法来共同实现，在最终编程模型中，很多对象将通过一系列函数或方法调用来实现通信，执行任务。

所以，当应用程序运行时，经常会发生一系列函数或方法调用，从而形成“函数调用战”。异常的传播则相反，只要异常没有被完全捕获（包括异常没有被捕获，或者异常被处理后重新引发了新异常），异常就从发生异常的函数或方法逐渐向外传播，首先传给该函数或方法的调用者，该函数或方法的调用者再传给其调用者，直至最后传到Python解释器，此时Python解释器会中止该程序，并打印异常的传播轨迹信息。

很多初学者一看到输出结果所示的异常提示信息，就会惊慌失措，他们以为程序出现了很多严重的错误，其实只有一个错误，系统提示那么多行信息，只不过是显示异常依次触发的轨迹。

其实，上面程序的运算结果显示的异常传播轨迹信息非常清晰，它记录了应用程序中执行停止的各个点。最后一行信息详细显示了异常的类型和异常的详细消息。从这一行向上，逐个记录了异常发生源头、异常依次传播所经过的轨迹，并标明异常发生在哪个文件、哪一行、哪个函数处。

使用traceback模块查看异常传播轨迹，首先需要将traceback模块引入，该模块提供了如下两个常用方法：

traceback.print_exc()：将异常传播轨迹信息输出到控制台或指定文件中。

format_exc()：将异常传播轨迹信息转换成字符串。

可能有读者好奇，从上面方法看不出它们到底处理哪个异常的传播轨迹信息。实际上我们常用的print_exc()是print_exc([limit[,file]])省略了limit、file两个参数的形式。而print_exc([limit[,file]])的完整形式是print_exception(etype,value,tb[,limit[,file]])，在完整形式中，前面三个参数用于分别指定异常的如下信息：

etype：指定异常类型；

value：指定异常值；

tb：指定异常的traceback信息；

当程序处于except块中时，该except块所捕获的异常信息可通过sys对象来获取，其中sys.exc_type、sys.exc_value、sys.exc_traceback就代表当前except块内的异常类型、异常值和异常传播轨迹。

简单来说，print_exc([limit[,file]])相当于如下形式：

print_exception(sys.exc_etype, sys.exc_value, sys.exc_tb[, limit[, file]])1复制代码类型：[python]

也就是说，使用print_exc([limit[,file]])会自动处理当前except块所捕获的异常。该方法还涉及两个参数：

1、limit：用于限制显示异常传播的层数，比如函数A调用函数B，函数B发生了异常，如果指定limit=1，则只显示函数A里面发生的异常。如果不设置limit参数，则默认全部显示。

2、file：指定将异常传播轨迹信息输出到指定文件中。如果不指定该参数，则默认输出到控制台。

借助于traceback模块的帮助，我们可以使用except块捕获异常，并在其中打印异常传播信息，包括把它输出到文件中。例如如下程序：

# 导入trackback模块
import traceback
class SelfException(Exception): pass
def main():
    firstMethod()
def firstMethod():
    secondMethod()
def secondMethod():
    thirdMethod()
def thirdMethod():
    raise SelfException("自定义异常信息")
try:
    main()
except:
    # 捕捉异常，并将异常传播信息输出控制台
    traceback.print_exc()
    # 捕捉异常，并将异常传播信息输出指定文件中
    traceback.print_exc(file=open('log.txt', 'a'))123456789101112131415161718复制代码类型：[python]

上面程序第一行先导入了traceback模块，接下来程序使用except捕获程序的异常，并使用traceback的print_exc()方法输出异常传播信息，分别将它输出到控制台和指定文件中。

运行上面程序，同样可以看到在控制台输出异常传播信息，而且在程序目录下生成了一个log.txt文件，该文件中同样记录了异常传播信息。

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