Трассировка python как запустить

Python Traceback — Как правильно исправлять ошибки в коде

Python выводит трассировку (далее traceback), когда в вашем коде появляется ошибка. Вывод traceback может быть немного пугающим, если вы видите его впервые, или не понимаете, чего от вас хотят. Однако traceback Python содержит много информации, которая может помочь вам определить и исправить причину, из-за которой в вашем коде возникла ошибка.

Содержание статьи

Понимание того, какую информацию предоставляет traceback Python является основополагающим критерием того, как стать лучшим Python программистом.

К концу данной статьи вы сможете:

Python Traceback — Как правильно читать трассировку?

Traceback (трассировка) — это отчет, который содержит вызовы выполненных функций в вашем коде в определенный момент.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Traceback называют по разному, иногда они упоминаются как трассировка стэка, обратная трассировка, и так далее. В Python используется определение “трассировка”.

Когда ваша программа выдает ошибку, Python выводит текущую трассировку, чтобы подсказать вам, что именно пошло не так. Ниже вы увидите пример, демонстрирующий данную ситуацию:

Обратите внимание: в данной статье подразумевается, что вы уже имеете представление об ошибках Python. Если это вам не знакомо, или вы хотите освежить память, можете ознакомиться с нашей статьей: Обработка ошибок в Python

Когда вы запускаете эту программу, вы получите следующую трассировку:

Эта выдача из traceback содержит массу информации, которая вам понадобится для определения проблемы. Последняя строка трассировки говорит нам, какой тип ошибки возник, а также дополнительная релевантная информация об ошибке. Предыдущие строки из traceback указывают на код, из-за которого возникла ошибка.

Python Traceback — Как правильно понять в чем ошибка?

Трассировка Python содержит массу полезной информации, когда вам нужно определить причину ошибки, возникшей в вашем коде. В данном разделе, мы рассмотрим различные виды traceback, чтобы понять ключевые отличия информации, содержащейся в traceback.

Подробный обзор структуры трассировки в Python 3

Существует несколько секций для каждой трассировки Python, которые являются крайне важными. Диаграмма ниже описывает несколько частей:

В Python лучше всего читать трассировку снизу вверх.

Есть ряд отличий между выдачей трассировок, когда вы запускает код в командной строке, и между запуском кода в REPL. Ниже вы можете видеть тот же код из предыдущего раздела, запущенного в REPL и итоговой выдачей трассировки:

Источник

trace — Трассировка или отслеживание выполнения инструкции Python¶

Исходный код: Lib/trace.py

Модуль trace позволяет отслеживать выполнение программы, создавать аннотированные списки покрытия инструкции, печатать связи между вызывающим и вызываемым и выполнять функции списка во время выполнения программы. Его можно использовать в другой программе или в командной строке.

Coverage.py Популярный сторонний инструмент покрытия, обеспечивающий вывод HTML вместе с расширенными функциями, такими как покрытие филиалов.

Использование командной строки¶

Модуль trace можно вызвать из командной строки. Это может быть так же просто, как:

Выше будут выполняться somefile.py и генерироваться аннотированные списки всех модулей Python, импортированных во время выполнения в текущий каталог.

Просмотр использования и выход.

Показать версию модуля и выйдите из него.

Главные варианты¶

Отображать строки по мере их выполнения.

Показать функции, выполняемые при выполнении программы.

Отображение взаимосвязей вызовов, отображаемых при выполнении программы.

Модификаторы¶

Префикс каждой строки по времени с момента запуска программы. Только используемый во время трассировки.

Фильтры¶

Эти опции могут повторяться несколько раз.

Игнорируйте каждое из заданных имен модулей и их подмодулей (если это пакет). Аргументом может быть список имен, разделенных запятой.

Программный интерфейс¶

Выполнить команду и соберать статистику выполнения с текущими параметрами трассировки в определенных глобальных и локальная средах. Если не определено, globals и locals по умолчанию пустые словари.

Вызов func с заданными аргументами под управлением объекта Trace с текущими параметрами трассировки.

class trace. CoverageResults ¶

write_results ( show_missing=True, summary=False, coverdir=None ) ¶

Запись результатов покрытия. Установка show_missing для отображения строк, не имеющих попаданий. Установка summary для включения в выходные данные сводки по покрытию для каждого модуля. coverdir указывает каталог, в который будут выводиться файлы результатов покрытия. При None результаты для каждого исходного файла помещаются в его каталог.

Простой пример, демонстрирующий использование программного интерфейса:

Источник

Трассировка Python GIL

Есть много статей, объясняющих, для чего нужен Python GIL (The Global Interpreter Lock) (я подразумеваю CPython). Если вкратце, то GIL не даёт многопоточному чистому коду на Python использовать несколько ядер процессора.

Однако мы в Vaex исполняем большинство задач с интенсивными вычислениями на С++ с отключением GIL. Это нормальная практика для высокопроизводительных Python—библиотек, в которых Python всего лишь выступает в роли высокоуровневого связующего звена.

GIL нужно отключать явно, и это ответственность программиста, о которой он может забыть, что приведёт к неэффективному использованию мощностей. Недавно я сам побывал в роли забывшего, и нашёл подобную проблему в Apache Arrow (это зависимость Vaex, так что когда GIL не отключается в Arrow, мы (и все остальные) сталкиваемся с падением производительности).

Кроме того, при исполнении на 64 ядрах производительность Vaex иногда далека от идеала. Возможно, он использует 4000 % процессора вместо 6400 %, что меня не устраивает. Вместо того, чтобы наугад вставлять выключатели для изучения этого эффекта, я хочу разобраться в происходящем, и если проблема в GIL, то хочу понять, почему и как он тормозит Vaex.

Почему я это пишу

Я планирую написать серию статей, рассказывающих о некоторых инструментах и методиках профилирования и трассировки Python с нативными расширениями, а также о том, как эти инструменты можно объединить для анализа и визуализации работы Python при включённом и отключённом GIL.

Надеюсь, это поможет улучшить трассировку, профилирование и другие измерения производительности в экосистеме языка, а также производительности всей экосистемы Python.

Требования

Linux

Вам нужен доступ к Linux-машине с root-привилегиями (sudo достаточно). Или попросите сисадмина выполнить для вас нижеописанные команды. Для остальной статьи достаточно пользовательских привилегий.

Убедитесь, что у вас установлен perf, к примеру, на Ubuntu это можно сделать так:

Конфигурация ядра

Запуск в роли пользователя:

Пакеты Python

Мы будем использовать VizTracer и per4m

Отслеживание состояний потоков и процессов с помощью perf

В Python нельзя выяснить состояние GIL (кроме использования поллинга), потому что для этого нет API. Мы можем отслеживать состояние из ядра, и для этого нам нужен инструмент perf.

С его помощью (он также известен как perf_events) мы можем прослушивать изменения состояний процессов и потоков (нас интересует только засыпание и исполнение) и журналировать их. Perf может выглядеть пугающе, но это мощный инструмент. Если хотите узнать о нём больше, рекомендую почитать статью Джулии Эванс или сайт Брендана Грегга.

Чтобы настроиться, для начала применим perf к простенькой программе:

Мы прослушиваем всего несколько событий, чтобы уменьшить зашумлённость (обратите внимание на использование символов подстановки (wildcards)):

И применим скриптовую команду perf для вывода читабельного результата, пригодного для парсинга.

Взгляните на четвёртую колонку (время в секундах): программа заснула (прошла одна секунда). Здесь мы видим вход в состояние сна:

Это означает, что ядро изменило состояние потока Python на S (=sleeping).

Секунду спустя программа пробудилась:

Конечно, чтобы разобраться в происходящем придётся собрать инструментарий. Да, результат можно также легко отпарсить с помощью per4m, но прежде чем мы продолжим, хочу с помощью VizTracer визуализировать поток чуть более сложной программы.

VizTracer

Это трассировщик Python, способный визуализировать работу, которую программа выполняет в браузере. Давайте применим его к более сложной программе:

Результат работы трассировщика:

Так выглядит получившийся HTML:

Похоже, some_computation исполнялась параллельно (дважды), хотя мы знаем, что GIL это предотвращает. Что тут происходит?

Объединение результатов работы VizTracer и perf

Затем с помощью per4m преобразуем результаты скрипта perf в JSON, который может прочитать VizTracer:

Теперь с помощью VizTracer объединим два JSON-файла:

Очевидно, что потоки регулярно засыпают из-за GIL и не исполняются параллельно.

Примечание: длина фазы сна около 5 мс, что соответствует значению по умолчанию sys.getswitchinterval

Определение GIL

Наш процесс засыпает, но мы не видим разницы между состояниями сна, которое инициируется вызовом time.sleep или GIL. Есть несколько способов определить разницу, рассмотрим два из них.

Через трассировку стека

Ещё примечание: обратите внимание, что здесь нет трассировки стека Python, а вместо неё мы получили _PyEval_EvalFrameDefault и прочее. В будущем я планирую написать, как вставлять трассировку стека.

Инструмент для конвертирования per4m perf2trace понимает это и генерирует другой результат, когда в трассировке присутствует take_gil :

Теперь мы точно видим, где GIL играет роль!

Через зондирование (kprobes/uprobes)

Есть какие-то жалобы, а из-за инлайненных drop_gil и take_gil добавилось несколько зондов/событий (то есть функция представлена в бинарном файле несколько раз), но всё работает.

Примечание: возможно, мне повезло, что мой бинарник Python (от conda-forge) скомпилирован так, что соответствующие take_gil / drop_gil (и их результаты), успешно отработавшие, подошли для решения этой проблемы.

Обратите внимание, что зонды не влияют на производительность, и только когда они «активны» (например, когда мы их мониторим из perf), то запускают код по другой ветке. При мониторинге копируются затронутые страницы для отслеживаемого процесса, а в нужные места вставляются контрольные точки (INT3 для процессоров x86). Контрольная точка запускает событие для perf с маленькими накладными расходами. Если вы хотите убрать зонды, то выполните команду:

Затем с помощью per4m perf2trace преобразуем в JSON, который понятен для VizTracer, и заодно получим новую статистику.

Подкоманда per4m perf2trace gil также выдаёт в качестве результата gil_load. Из него мы узнаём, что оба потока ждут GIL примерно половину времени, как и ожидалось.

С помощью того же файла perf.data, записанного perf, мы также можем сгенерировать информацию о состоянии потока или процесса. Но поскольку мы выполняли без трассировок стека, мы не знаем, заснул ли процесс из-за GIL или нет.

Наконец, соберём вместе все три результата:

VizTracer даёт хорошее представление о том, у кого был GIL и кто его ждал:

Над каждым потоком написано, когда поток или процесс ждёт GIL и когда тот включается (помечено как LOCK). Обратите внимание, что эти периоды пересекаются с периодами, когда поток или процесс не спит (выполняется!). Также обратите внимание, что в состоянии выполнения мы видим только один поток или процесс, как и должно быть из-за GIL.

Выпускаем Кракена… гхм, GIL

Мы видели, как при многопоточном исполнении программы на чистом Python GIL ограничивает производительность, разрешая одновременно исполнять только один поток или процесс (для одного процесса Python, разумеется, и, возможно, в будущем для одного (суб)интерпретатора). Теперь посмотрим, что будет, если отключить GIL, как это происходит при исполнении функций NumPy.

Хотя в основном потоке исполняется код на Python (для него включён GIL, что обозначается словом LOCK), параллельно исполняются и другие потоки. Обратите внимание, что в примере с чистым Python у нас одновременно исполняется один поток или процесс. А здесь действительно параллельно исполняется три потока. Это стало возможно потому, что подпрограммы NumPy, входящие в C/C++/Fortran, отключили GIL.

Интеграция Jupyter

Открыть giltracer.html в новой вкладке (может не работать в связи с обеспечением безопасности)

Заключение

Работу нам облегчает экспериментальный пакет per4m, преобразующий скрипт perf в JSON-формат VizTracer, а также некоторые инструменты оркестрации.

Много букаф, не осилил

Если вам просто хочется посмотреть на влияние GIL, то однократно запустите это:

Планы на будущее

Хотелось бы мне, чтобы не пришлось разрабатывать эти инструменты. Надеюсь, мне удалось вдохновить кого-то на создание более совершенных средств, чем мои. Я хочу сосредоточиться на написании высокопроизводительного кода. Однако у меня есть такие планы на будущее:

Источник

Traceback в Python

Python отображает трассировку (traceback) при возникновении исключения в вашем коде. Содержимое трассировки может быть немного запутанным, если вы видите ее впервые или не знаете, что в она означает. Но трассировка содержит множество информации, которая может помочь вам диагностировать и устранить причину возникновения исключения.

К концу этой статьи вы сможете:

Что такое Traceback в Python?

Трассировка (Traceback) — это отчет, содержащий вызовы функций, сделанные в вашем коде в определенный момент. Трассировка известна под многими именами, включая stack trace (трассировку стека), stack traceback (трассировку стека), backtrace (обратную трассировку) и, возможно, другие. В Python используется термин traceback.

Когда ваша программа выдает исключение, Python отображает трассировку, чтобы помочь вам узнать, что пошло не так. Ниже приведен пример, иллюстрирующий эту ситуацию:

Здесь вызывается функция greet() с параметром someone. Однако в greet() это имя переменной не используется. Вместо этого было ошибочно указано переменная someon в вызове print().

Примечание. В этом руководстве предполагается, что вы знаете что такое исключения в Python. Если вы незнакомы или просто хотите освежиться, то вам следует почитать Python Exceptions: Введение.

Когда вы запустите эту программу, вы получите следующий traceback:

Этот вывод traceback содержит всю информацию, необходимую для диагностики проблемы. Последняя строка вывода сообщает вам, какой тип исключения был сгенерирован вместе с некоторой соответствующей информацией об этом исключении. Предыдущие строки указывают на код, который привел к возникновению исключения.

В приведенной выше traceback исключением был NameError, что означает, что имеется ссылка на какое-то имя (переменная, функция, класс), которое не было определено. В нашем примере использовано имя — someon.

В последней строке в этом случае достаточно информации, чтобы помочь вам решить проблему. Поиск кода по имени someon, который является орфографической ошибкой, укажет вам правильное направление. Однако часто ваш код намного сложнее.

Как читать Traceback?

Трассировка содержит много полезной информации, когда вы пытаетесь определить причину возникновения исключения в вашем коде. В этом разделе мы рассмотрим различные варианты трассировок, чтобы понять, какая информация содержится в них.

Обзор Traceback

Есть несколько разделов в каждой трассировки, которые по своему важны. Диаграмма ниже выделяет эти части:

В Python лучше читать трассировку снизу вверх:

Есть несколько различий между выводом трассировки, когда вы выполняете свой код в командной строке и выполняете код в REPL. Ниже приведен тот же код из предыдущего раздела, выполненного в REPL, и результирующий вывод трассировки:

Примечание. Если вы привыкли видеть трассировки стека в других языках программирования, вы заметите существенное различие в том, как выглядит трассировка в Python. Большинство других языков печатают исключение сверху, а затем идут сверху вниз, самые последние вызовы — наименее недавние.

Пример чтения трассировки

Просмотр некоторых конкретных результатов трассировки поможет вам лучше понять и узнать, какую информацию вам предоставит трассировка.

Приведенный ниже код используется в следующих примерах для иллюстрации информации, которую предоставляет вам трассировка:

Здесь who_to_greet() принимает значение person и либо возвращает его, либо запрашивает возвращаемое значение.

Затем greet() принимает имя, которое нужно приветствовать, someone, и необязательное значение greeting и вызывает print(). who_to_greet() также вызывается с переданным значением someone.

Наконец, greet_many() будет перебирать список people и вызывать greet(). Если при вызове greet() возникает исключение, то выводится простое резервное приветствие.

В этом коде нет ошибок, которые могли бы привести к возникновению исключения, если предоставлен правильный ввод.

Если вы добавите вызов greet() в конец файла greetings.py и укажете аргумент ключевого слова, которого он не ожидает (например, greet(‘Chad’, greting = ‘Yo’)), то вы получите следующую ошибку:

Еще раз, с трассировкой Python, лучше работать в обратном направлении, двигаясь вверх по выводу. Начиная с последней строки трассировки, вы можете видеть, что исключением является TypeError. Сообщения, которые следуют за типом исключения, все что после двоеточия, дают вам важную информацию. Оно говорит вам, что greet() был вызван с аргументом ключевого слова, которого он не ожидал. Вам также дано неизвестное имя аргумента: greting.

Двигаясь вверх, вы можете увидеть строку, которая привела к исключению. В данном случае это вызов greet(), который мы добавили в конец greetings.py.

В следующей строке вы увидите путь к файлу, в котором существует код, номер строки этого файла, в котором можно найти код, и модуль, в котором он находится. В этом случае, поскольку наш код не использует какие-либо другие модули Python мы просто видим здесь, что означает, что это исполняемый файл.

С другим файлом и другим вводом вы можете увидеть, что трассировка действительно указывает вам правильное направление, чтобы найти проблему. Если вы следуете дальше, удалите глючный вызов greet() из нижней части greetings.py и добавьте новый файл example.py со следующим содержимым:

В этом файле вы импортируете ваш предыдущий модуль, greetings.py, и использует из него greet(). Вот что произойдет, если вы запустите example.py:

Исключением, возникающим в этом случае, снова является TypeError, но на этот раз сообщение немного менее полезно. Он говорит вам, что где-то в коде он ожидал работать со строкой, но было дано целое число.

Двигаясь вверх, вы видите строку кода, которая была выполнена. Затем файл и номер строки кода. Однако на этот раз вместо мы получаем имя функции, которая выполнялась, greet().

Переходя к следующей исполняемой строке кода, мы видим, что наш проблемный вызов greet() передается в виде целого числа.

Иногда после возникновения исключения другой фрагмент кода перехватывает это исключение что также приводит к исключению. В этих ситуациях Python выводит все трассировки исключений в том порядке, в котором они были получены, снова заканчиваясь последним вызовом трассировки исключений.

Так как это может немного сбить с толку, рассмотрим пример. Добавьте вызов greet_many() в конец greetings.py:

Это должно привести к выводу приветствия всем трем людям. Однако, если вы запустите этот код, вы увидите пример вывода нескольких трассировок:

Обратите внимание на выделенную строку, During handling… в данных выше. Это означает что, пока ваш код пытался обработать предыдущее исключение, возникло другое исключение.

Примечание. Функция отображения обратных трассировок предыдущих исключений была добавлена в Python 3. В Python 2 вы получите только трассировку последнего исключения.

Вы видели предыдущее исключение раньше, когда вызывали greet() с целым числом. Поскольку мы добавили 1 к списку приветствующих людей, мы можем ожидать того же результата. Однако функция greet_many() упаковывает вызов greet() в блок try и except. На случай, если greet() вызывает исключение, тогда greet_many() будет выводить приветствие по умолчанию.

Еще раз повторим соответствующую часть greetings.py:

Поэтому, когда greet() приводит к TypeError из-за неправильного целочисленного ввода, greet_many() обрабатывает это исключение и пытается вывести простое приветствие. Здесь код заканчивается в результате другого, похожего, исключения. Он все еще пытается добавить строку и целое число.

Просмотр всех результатов трассировки может помочь вам понять, что может быть реальной причиной исключения. Иногда, когда вы видите, что последнее исключение было вызвано, и в результате получен обратный вызов, вы все равно не видите, что не так. В этих случаях переход к предыдущим исключениям обычно дает лучшее представление об основной причине.

Каковы некоторые общие трассировки в Python?

Знание того, как читать трассировку Python, когда ваша программа вызывает исключение, может быть очень полезным, когда вы программируете, но знание некоторых из наиболее распространенных трассировок также может ускорить этот процесс.

Далее рассмотрим некоторые распространенные исключения, с которыми вы можете столкнуться.

AttributeError

AttributeError вызывается, когда вы пытаетесь получить доступ к атрибуту объекта, для которого этот атрибут не определен.

Возникает при сбое ссылки на атрибут или при операции присвоения. (Источник)

Вот пример возникновения AttributeError:

Строка сообщения об ошибке для AttributeError говорит нам, что конкретный тип объекта, int в нашем случае, не имеет доступ к атрибуту an_attribute. Видя AttributeError в строке сообщения об ошибке, вы можете быстро определить, к какому атрибуту вы пытались получить доступ и где его исправить.

В большинстве случаев получение этого исключения означает, что вы, вероятно, работаете с объектом, который не соответствует ожидаемому типу:

В приведенном выше примере вы можете ожидать, что a_list будет иметь тип list, у которого есть метод с именем .append(). Когда вы получаете исключение AttributeError и видите, что оно было сгенерировано, когда вы попытались вызвать .append(), это говорит о том, что вы, вероятно, не имеете дело с ожидаемым типом объекта.

Часто это происходит, когда вы ожидаете, что объект будет возвращен из вызова функции или метода определенного типа, а в результате вы получаете объект типа None. В этом случае строка сообщения об ошибке будет иметь следующий вид: AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘append’.

ImportError

Ошибка ImportError возникает, когда что-то не так с оператором импорта. Вы получите это исключение или его подкласс ModuleNotFoundError, если модуль, который вы пытаетесь импортировать, не может быть найден или если вы пытаетесь импортировать что-то из модуля, который не существует в модуле.

Возникает, когда в операторе импорта возникают проблемы при попытке загрузить модуль. Также вызывается, когда в операторе from … import использовано имя модуля, которое невозможно найти. (Источник)

Вот пример возникновения ImportError и ModuleNotFoundError:

IndexError

Ошибка IndexError возникает, когда вы пытаетесь получить индекс из последовательности, такой как список или кортеж, а индекс не найден в этой последовательности.

Возникает, когда текущий индекс последовательности находится вне используемого диапазона. (Источник)

Вот пример, который вызывает IndexError:

Строка сообщения об ошибке для IndexError не дает вам полезной информации. Вы можете увидеть, что у вас есть ссылка на последовательность, выходящая за пределы диапазона, и тип последовательности — список в данном случае. Этой информации в сочетании с остальной частью трассировки обычно достаточно, чтобы помочь вам быстро определить, как устранить проблему.

KeyError

Подобно IndexError, KeyError вызывается, когда вы пытаетесь получить доступ к ключу, которого нет в объекте, обычно это dict. Думайте об этом как об IndexError, но для словарей.

Возникает, когда ключ набора (словарь) не найден в наборе существующих ключей. (Источник)

Вот пример возникновения KeyError:

Строка сообщения об ошибке для KeyError показывает вам ключ, который не может быть найден. Это не так много, но в сочетании с остальной частью трассировки, как правило, достаточно, чтобы решить проблему.

Для более глубокого понимания KeyError, взгляните на Python KeyError Exceptions and How to Handle Them..

NameError

Ошибка NameError возникает, когда вы ссылаетесь на переменную, модуль, класс, функцию или другое имя, которое не было определено в вашем коде.

Возникает, когда локальное или глобальное имя не найдено. (Источник)

В приведенном ниже коде greet() принимает параметр person. Но в самой функции этот параметр был ошибочно указан как persn:

Строка сообщения об ошибке трассировки NameError дает вам имя, которое отсутствует. В приведенном выше примере это переменная или параметр с ошибкой.

NameError также будет вызываться, если использован ошибочный параметр:

SyntaxError

Ошибка SyntaxError возникает, когда в вашем коде неверный синтаксис Python.

Возникает, когда синтаксический анализатор обнаруживает синтаксическую ошибку. (Источник)

Ниже проблема заключается в отсутствующем двоеточии, которое должно находиться в конце строки определения функции. В Python REPL эта синтаксическая ошибка возникает сразу после нажатия Enter:

Строка сообщения об ошибке SyntaxError только говорит вам, что была проблема с синтаксисом в коде. Изучение строк выше дает вам строку с проблемой и обычно ^ (каретку), указывающую на проблемное место. Здесь двоеточие отсутствует в операторе def функции.

Кроме того, при трассировке SyntaxError обычная трассировка последней строки отсутствует. Это связано с тем, что ошибка SyntaxError возникает, когда Python пытается проанализировать ваш код, а строки фактически не выполняются.

TypeError

Ошибка TypeError возникает, когда ваш код пытается что-то сделать с объектом, который не может этого сделать, например, пытается добавить строку к целому числу или вызывать len() для объекта, длина которого не определена.

Возникает, когда операция или функция применяется к объекту неподходящего типа. (Источник)

Ниже приведено несколько примеров возникновения TypeError:

Все вышеприведенные примеры вызова TypeError приводят к строке сообщения об ошибке с разными сообщениями. Каждый из них довольно хорошо информирует о том, что не так.

Первые два примера пытаются добавить строки и целые числа вместе. Тем не менее, они немного отличаются:

Строки сообщений об ошибках отражают эти различия.

Последний пример пытается вызвать len() для int. Строка сообщения об ошибке говорит вам, что вы не можете сделать это для int.

ValueError

Ошибка ValueError возникает, когда значение объекта неверно. Вы можете думать об этом как об IndexError, который возникает, потому что значение индекса не находится в диапазоне последовательности, а только ValueError для более общего случая.

Возникает, когда операция или функция получает аргумент, который имеет правильный тип, но недопустимое значение, и ситуация не описывается более точным исключением, таким как IndexError. (Источник)

Вот два примера создания ValueError:

Строка сообщения об ошибке ValueError в этих примерах говорит вам, в чем именно заключается проблема со значениями:

Как логировать трассировку?

Получение исключения и полученная в результате трассировка означает, что вам нужно решить, что с этим делать. Обычно исправление кода — это первый шаг, но иногда проблема заключается в неожиданном или неправильном вводе. Несмотря на то, что в вашем коде полезно предусмотреть такие ситуации, иногда имеет смысл замолчать или скрыть исключение, регистрируя трассировку и делая что-то еще.

Этот код хорошо работает. Когда вы запустите этот скрипт, задав ему URL-адрес в качестве аргумента командной строки, он вызовет URL-адрес, а затем отобразит код состояния HTTP и содержимое ответа. Это даже работает, если ответ был статус ошибки HTTP:

Однако иногда URL-адрес, который выдается для извлечения сценарием, не существует или хост-сервер будет не работать. В этих случаях этот сценарий теперь вызовет необработанное исключение ConnectionError и отобразит трассировку:

Трассировка Python здесь может быть очень длинной со многими другими исключениями, которые в конечном итоге приводят к тому, что ConnectionError вызывается самими запросами. Если вы переместитесь вверх по трассировке окончательных исключений, вы увидите, что проблема началась в нашем коде со строки 5 urlcaller.py.

Теперь если вы оберните строку 5 в блок try и except, то перехват соответствующего исключения позволит вашему сценарию продолжить работу:

Приведенный выше код использует оператор else с блоком try и except. Если вы не знакомы с этой функцией Python, ознакомьтесь с разделом else Python Exceptions: An Introduction.

Теперь, когда вы запустите сценарий с URL-адресом, который приведет к возникновению ошибки ConnectionError, вы получите вывод -1 для кода состояния и строку Connection Error:

Это прекрасно работает. Однако в большинстве реальных систем вам будет нужно не просто отключать исключение и полученную в результате трассировку, а зарегистрировать трассировку в логах. Регистрация трассировок позволяет вам лучше понять, что не так в ваших программах при анализе логов.

Примечание: Чтобы узнать больше о системе журналирования Python, ознакомьтесь со статьей Логирование в Python (Logging in Python).

Вы можете зарегистрировать трассировку в сценарии, импортировав пакет logging, получив регистратор и вызвав .exception() для этого регистратора в блоке except блока try/except. Ваш финальный скрипт должен выглядеть примерно так:

По умолчанию Python отправляет сообщения журнала со стандартной ошибкой в stderr. Так как, мы вообще не подавили вывод трассировки. Однако, если вы вызовете его снова с перенаправленым stderr, вы увидите, что система ведения журнала работает, и мы можем сохранить наши журналы для дальнейшего исследования:

Заключение

Трассировка содержит важную информацию, которая может помочь вам найти, что идет не так в вашем коде. Эти следы могут выглядеть немного пугающими, но как только вы разберетесь с ними, чтобы увидеть, что они пытаются вам показать, они могут быть очень полезными. Изучение нескольких трассировок построчно даст вам лучшее понимание информации, которую они содержат, и поможет вам извлечь из них максимальную пользу.

Получение вывода трассировки при запуске вашего кода — это отличная возможность улучшить ваш код.

Теперь, когда вы знаете, как читать трассировку, вы можете больше узнать о некоторых инструментах и методах диагностики проблем, о которых рассказывает ваш вывод трассировки. Встроенный модуль traceback может использоваться для работы и проверки трассировок. Модуль трассировки может быть полезен, когда вам нужно получить больше от результатов трассировки. Также было бы полезно узнать больше о некоторых методах отладки кода Python.

Источник