python中异常处理和日志处理方式的示例分析-创新互联
小编给大家分享一下python中异常处理和日志处理方式的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
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python的异常处理代码很简单,如下所示:
try: ...(可能出现异常的代码) except ...(Python内置异常类或者自己实现的异常类) as e: (或者直接except:) ...(处理该异常的代码)
我平常根本不管异常处理,什么异常都直接不管,因为控制台会打印出现异常的那一行,然后如果出现错误,我就根据那一行仔细思考可能出现的逻辑错误。今天,我仔细思考了一下,我这样做会出现两个主要问题:
任何错误都会导致程序中断错误提示不明显,找错误的时间变长
解释:
问题1:我之所以总是忽略该问题,因为我平常编的程序都是比较小的程序,有异常就中断没什么影响,但是如果未来 我跟别人合作,编写一个模块的程序,如果每次我这个模块出现异常,整个程序就中断,那么后果不堪设想!
问题2:为了解释问题2,我们举一个例子。假如我要处理一个日志文件,里面的内容如下:
Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: Connection from Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype Jul 16 03:27:20 node69 sced[23454]: Connection from Jul 16 03:27:20 node69 sced[23454]: Connection from
我的目标是提取每行字符串里面的sced这个名字,显然,使用python一句话即可:
s = line.split()[4].split('[')[0].strip(':')
这样做没错,但是日志文件通常会很多,比如一共有百万行的日志,而且可能会出现错误,比如空行,或者有些日志输出的只有一半的行,如下所示:
Jul 16 03:27:01 node69 sced[22053]: SSH: Server;Ltype (空行) Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: Connection from Jul 16 03:27:11 (只有一半的行) Jul 16 03:27:11 node69 sced[23417]: SSH: Server;Ltype
这样在处理的时候,就会抛出数组越界异常,同时程序中断,每次我遇到问题,总是自己思考怎么回事,但是 如果不知道异常的那一行什么样子,我自己思考总是花费很长时间!而且每次解决一个问题,下次再出现另一个 问题的时候,又要重复这个过程!如果我能一次从头到尾处理这些数据,遇到问题将问题的那行打印出来,然后 程序还能够不中断该多好!显然,异常语句就应运而生!,代码如下:
with open(fileName, 'r',encoding = 'utf-8' ,errors='ignore') as f: for line in f.readlines(): try: s = line.split()[4] s = s.split('[')[0].strip(':') theDict[s] = 1 if theDict.get(s,-1) == -1 else theDict[s]+1 #先得到日志的程序名出现次数的字典 except: logging.exception('文件--' + fileName+'--在解析句子--'+line+'--时出现异常') #exception代表打印时也会打印出系统错误提示语句 # raise
一开始,我不知道会遇到什么异常的情况,就把异常打印出来,然后不抛出raise,如果你想要出现异常,后面的数据都不处理了,那就把raise注释去掉,我感觉raise就像程序中的return的作用。
我的目标是运行一次,把所有可能的没法处理的情况的行都打印出来,如上述的写法,就实现了这个功能,可见,异常处理的语句多么有用。
总结一下:
编程本质就是实现某个逻辑,但是你没法把逻辑的所有情况都考虑到,此时加上异常处理模块,将异常打印出来,这样就能在出现异常时将异常的数据提取处理,根据这些数据继续改进自己的程序的逻辑!
日志处理
说道日志处理,我大的体会是我以前编程从来不用日志,每次都是cout、System.out.println或者print这种直接控制台输出语句调试程序,但是最近我研究的方向是日志处理,于是只能仔细看看为啥还需要日志。
比如我上面的代码,在except后面打印的是logging.exception,这行语句在运行时没啥区别,都会在控制台中显示对应的异常处理的那句话,但是在后期其作用就大了,因为日志除了打印功能外,有两个附加功能:
可以根据设定的等级打印对于日志输出语句
可以将日志写本地,为后期查找错误时使用
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) #这句话没次第一次运行时生效,修改必须重启Console
根据日志等级,我们就可以控制不同的等级的日志是否显示,还能控制日志存储的位置,这样在我们不在现场调试的时候,根据日志的显示结果就能够知道程序的异常情况,非常方便!
看完了这篇文章,相信你对“python中异常处理和日志处理方式的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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