python异常处理和日志处理方式

今天，总结一下最近编程使用的python异常处理和日志处理的感受，其实异常处理是程序编写时非常重要的一块，但是我一开始学的语言是C++，这门语言中没有强制要求使用try...catch语句，因此我通常编写代码的时候忽略了这一块，直到开始学习java的时候，发现好多时候编写代码必须加上try...catch 模块，然而我每次都不深入理解，仅仅使用eclipse自动补全功能加上try...catch模块，或者直接在类上加入throws Exception最省事，完全不用思考。

最近在编写python代码的时候，发现python好多代码也有try...catch模块，实在是不想再继续不理解了，于是自己思考了一下。

python异常处理

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，我最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！

以上这篇python异常处理和日志处理方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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