一行代码告别令人困惑的 Python 错误信息-洪萨配资

原文：towardsdatascience.com/one-line-of-code-to-say-goodbye-to-confusing-python-error-messages-8090ee6dd046

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编程是一项活动，我们可能用 20% 的时间将想法写成代码，然后用 80% 的时间来清除错误和修复错误。错误信息肯定是我们在日常生活中会看到的东西。然而，你有没有遇到过 Python 错误信息的困难？

例如，错误信息可能非常冗长，这并不坏，但很难区分不同的部分并快速找到我们需要的信息。堆栈跟踪有时也过于复杂和令人难以理解。除非我们覆盖异常类，否则自定义错误信息也不容易，这可能会再次变得复杂。

在这篇文章中，我将介绍一个名为 PrettyError 的库，它可以帮助我们解决上述所有痛点以及更多。它有许多酷炫的功能，可以简化我们的调试过程，并在编码工作中帮助我们节省大量时间。

1. 安装与快速入门

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如同往常，安装 Pretty Error 库非常简单。我们只需简单地运行pip从 PyPI 获取它。

pip install pretty_errors

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快速入门

这可能是最快的快速入门指南。当我们想使用库的默认配置时，我们只需要在编码之前导入它。

importpretty_errors

现在，让我们定义一个不带 try-except 的函数，这样我们稍后就可以手动创建一些错误。

defdivide(a,b):returna/b

那么，让我们首先看看没有 Pretty Errors 时的样子。我们将模拟一个除以零的错误。

divide(1,0)

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这是 Python 中的原始错误信息。然后，让我们通过简单地导入它并再次运行代码来启用 Pretty Error。

importpretty_errors divide(1,0)

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它已经进行了颜色编码，并带有简化的指示符，例如stdin和函数名divide。

由于本文博客的限制，演示颜色代码在实际应用中的实用性并不实际。下面是一个来自 GitHub README 的截图，如图所示。

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图片来源：raw.githubusercontent.com/onelivesleft/PrettyErrors/master/example.png

在上述场景中，你喜欢左边的（原始）还是右边的（Pretty Error）？ 😃

3. 关键特性

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当然，图书馆的功能远不止我们在快速入门中展示的。在本节中，我将挑选一些关键特性进行演示。

2.1 颜色代码的配置

颜色代码确实使错误消息更容易阅读，毫不奇怪，PrettyError 允许我们自定义颜色代码。

例如，让我们将以下代码放入一个 Python 脚本文件app.py中。

importpretty_errorsopen("non_existent_file.txt")

然后，让我们运行这个脚本看看会发生什么。

$ python app.py

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好的，上面是 PrettyError 的默认颜色代码。如果我们想自定义代码呢？这很简单，只需在pretty_error模块中使用configure()函数，如下所示。

importpretty_errors pretty_errors.configure(line_color=pretty_errors.BRIGHT_RED,exception_color=pretty_errors.BRIGHT_MAGENTA,exception_arg_color=pretty_errors.CYAN,exception_file_color=pretty_errors.RED_BACKGROUND+pretty_errors.BRIGHT_WHITE)open("non_existent_file.txt")

让我们再次运行这个脚本文件。

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有 16 种不同的错误消息输出类型，如function_color、code_color和syntax_error_color，PrettyError 可以自定义它们所有。

此外，你可能还会注意到我使用了 PrettyError 提供的默认颜色枚举。包括BLACK、GREY、RED、GREEN、YELLOW、BLUE、MAGENTA、CYAN和WHITE在内的 9 种不同的主要颜色。每种颜色也都有前缀BRIGHT_和后缀_BACKGROUND，因此我们有多种不同的默认颜色可供使用。

除了这些，你可能还会注意到我在上面的配置代码中使用了组合颜色。

pretty_errors.RED_BACKGROUND+pretty_errors.BRIGHT_WHITE

这也是允许的，因此背景和字体颜色可以一起用于特定的消息类型。可以看出，如果我们想自定义错误消息，PrettyError 提供了足够的颜色代码选项。

2.2 添加时间戳

原始 Python 错误消息的一个缺点是它不会显示与错误一起的时间戳。当然，常见的解决方案是将日志模块添加到程序中。

然而，如果程序因完全未捕获和未知的异常而崩溃，日志解决方案通常也不会发生。有时，我们可能只是因为某些原因而想要使用一些轻量级的解决方案。

当然，PrettyError 可以通过简单地添加以下配置来实现这一点。

importpretty_errors pretty_errors.configure(display_timestamp=1)open("non_existent_file.txt")

配置项display_timestamp将显示错误信息的同时显示时间戳，如下所示。

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但等等，时间戳是perf_counter，这并不太适合人类阅读。别担心，还有一个配置可以帮助我们自定义时间戳函数。以下是一个使用datetime模块获取当前时间戳的示例。由于配置项接受一个函数作为参数，最简单的方法是传递一个 lambda 函数。

importpretty_errorsimportdatetime pretty_errors.configure(display_timestamp=1,timestamp_function=lambda:datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))open("non_existent_file.txt")

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当然，如果你想要一个非常定制的时间格式，定义函数并在配置之前传递函数名可能是个好主意。

2.3 在错误中显示更多代码

原始 Python 错误信息的另一个限制是它只显示出现错误的代码行。

有时，这可能还不够，因为错误发生之前的其他代码可能是错误的关键因素。除此之外，显示之后的代码也可能很有用，这样我们就可以知道如果错误没有发生，将会执行什么。

是的，在 PrettyError 中使用配置lines_before和lines_after是可以做到的。

importpretty_errors pretty_errors.configure(lines_before=2,lines_after=1)# The output shouldn't show this comment (lines before)# The output should show this comment (lines before)defcalculate(x):return1/x# The output should show this comment (lines after)# The output shouldn't show this comment (lines after)defwrapper():calculate(0)wrapper()

请注意上述代码片段中的注释。基于前后行配置，我在代码中添加了一些注释，以显示错误信息中应该显示到哪一行代码。

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此外，注意那个跟踪堆栈？我们也可以控制跟踪堆栈的级别。有时当我们不关心堆栈直到main方法的情况时，这个功能会非常有用。因此，我们可以简化错误信息，以便我们能够专注于错误确实发生的地方。

这可以通过配置项stack_depth来实现。

importpretty_errors pretty_errors.configure(stack_depth=1)defcalculate(x):return1/xdefwrapper():calculate(0)wrapper()

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现在，堆栈深度减少了。

2.4 显示变量值

我敢打赌，这可能是 Python 中最期望的错误信息之一，但在原始版本中却缺失了。当我们处理开发过程中的大部分错误时，我们通常必须使用调试工具来尝试重现问题。

如果错误信息可以告诉你变量的值会怎样？也许在大多数场景中，我们可以直接排查问题！

在 PrettyError 中启用此功能也非常简单，我们可以将配置项display_locals设置为 1。

importpretty_errors pretty_errors.configure(display_locals=1# Enable the display of local variables)defcalculate_divide(x,y):returnx/y calculate_divide(1,0)

让我们运行这个脚本并看看。

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错误信息告诉我们这是一个ZeroDivisionError。如果我们检查变量x和y的输出，我们可以看到y的值为 0。因此，启用此功能后，调试效率将更高。

3. 环境中的最佳实践

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在实践中，我们有时可能希望错误信息非常详细，但并非总是如此。就上述功能而言，在不同环境中启用或禁用它们的偏好可能会有所不同。

因此，建议我们利用环境变量来控制 PrettyError 的行为。以下是一个示例。

importpretty_errorsimportos# Configure PrettyErrors based on the environmentifos.getenv('ENV')=='development':pretty_errors.configure(stack_depth=0,# Show full stackdisplay_locals=1# Show local variables in development)else:pretty_errors.configure(stack_depth=1,# Show only 3 levels depthdisplay_locals=0# Hide local variables in production)# Main Programdefcalculate(x):return1/xdefwrapper():calculate(0)wrapper()