Este artículo es compartido por la comunidad de la nube de Huawei " Manejo y registro de excepciones de Python para crear aplicaciones sólidas y confiables " por Lemony Hug.
El manejo y el registro de excepciones son componentes vitales al escribir aplicaciones de software confiables y fáciles de mantener. Python proporciona un poderoso mecanismo de manejo de excepciones y funciones de registro flexibles, lo que facilita a los desarrolladores administrar errores en el código y rastrear el proceso de ejecución de la aplicación. En este artículo, exploraremos las mejores prácticas para el manejo de excepciones y el registro en Python, así como algunos códigos de casos para ilustrar estos conceptos.
La importancia del manejo de excepciones
El manejo de excepciones se refiere al proceso de manejar errores o situaciones anormales que pueden ocurrir durante la ejecución del programa. Un buen manejo de excepciones puede ayudarnos a:
- Mejorar la estabilidad del programa: al detectar y manejar excepciones, podemos evitar fallas inesperadas del programa y mejorar la estabilidad de la aplicación.
- Mejore la experiencia del usuario: cuando ocurre un error en el programa, las indicaciones y el manejo amigables del error pueden mejorar la experiencia del usuario y evitar la mala impresión que los usuarios tienen del programa.
- Depuración y mantenimiento más sencillos: un buen manejo de excepciones puede ayudarnos a localizar y resolver problemas en el programa más fácilmente y mejorar la capacidad de mantenimiento del código.
Manejo de excepciones en Python
En Python, el manejo de excepciones se implementa mediante la declaración try-except. A continuación se muestra un ejemplo sencillo de manejo de excepciones:
intentar:
# Intenta ejecutar código que puede generar una excepción
resultado = 10/0
excepto ZeroDivisionError:
# Manejar tipos específicos de excepciones
print("¡Ocurrió un error de división por cero!")
En este ejemplo, intentamos calcular 10 dividido por 0, lo que genera una excepción ZeroDivisionError. Luego usamos la cláusula except para detectar esta excepción y generar el mensaje de error. Además de detectar tipos específicos de excepciones, también podemos usar exceptla cláusula para detectar todos los tipos de excepciones para el manejo de errores genéricos.
Además de detectar excepciones, también podemos usar elsecláusulas para ejecutar código específico cuando no ocurre ninguna excepción en el bloque try, y finallycláusulas para ejecutar código de limpieza específico independientemente de si ocurre una excepción.
La importancia de la tala
El registro es una técnica que registra información importante durante la ejecución de una aplicación. Un buen registro nos ayuda a:
- Seguimiento del proceso de ejecución de la aplicación: al registrar eventos clave e información de estado, podemos rastrear el proceso de ejecución de la aplicación y ayudarnos a comprender el comportamiento del programa.
- Diagnóstico y depuración: cuando ocurre un problema en el programa, el registro puede proporcionar información de depuración útil para ayudarnos a localizar y resolver el problema rápidamente.
- Monitoreo y análisis: al analizar los datos de registro, podemos comprender el rendimiento y el uso de la aplicación, lo que nos ayuda a optimizar y mejorar el programa.
Iniciar sesión en Python
Los módulos de la biblioteca estándar de Python loggingproporcionan capacidades de registro potentes y flexibles. Podemos usar este módulo para crear un registrador, establecer el nivel de registro, definir el formato de registro, etc. Aquí hay un ejemplo de registro simple:
importar registro
# Crear registrador
registrador = logging.getLogger(__nombre__)
registrador.setLevel(registro.INFO)
#Crear controlador de archivos
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(registro.INFO)
#Crear formato de registro
formateador = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formateador)
# Agregar controlador al registrador
registrador.addHandler(file_handler)
# Registrar información de registro
logger.info('Este es un registro de información')
logger.warning('Este es un registro de advertencia')
logger.error('Este es un registro de errores')
En este ejemplo, primero creamos un registrador loggery configuramos el nivel de registro en INFO. Luego creamos un controlador de archivos file_handler, configuramos su nivel en INFO también y definimos el formato de registro. Finalmente, agregamos el procesador de archivos al registrador y utilizamos métodos logger.info()como logger.warning()y logger.error()para registrar diferentes niveles de información de registro.
Ejemplos de mejores prácticas
A continuación se muestra un ejemplo de mejores prácticas que combinan el manejo de excepciones y el registro:
importar registro
# Crear registrador
registrador = logging.getLogger(__nombre__)
registrador.setLevel(registro.INFO)
#Crear controlador de archivos
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(registro.INFO)
#Crear formato de registro
formateador = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formateador)
# Agregar controlador al registrador
registrador.addHandler(file_handler)
def dividir(x, y):
intentar:
resultado = x / y
excepto ZeroDivisionError como e:
logger.error(f"error de división por cero: {e}")
excepto excepción como e:
logger.error(f"Se produjo una excepción: {e}")
demás:
logger.info(f"Resultado: {resultado}")
finalmente:
logger.info("Operación finalizada")
# Función de prueba
dividir(10, 2)
dividir(10, 0)
En este ejemplo, definimos una divide()función llamada que calcula el cociente de dos números. Dentro de la función, usamos una declaración try-except para detectar posibles errores de división por cero y usamos un registrador para registrar información de excepción. Al final de la ejecución de la función, utilizamos finallyuna cláusula para registrar información sobre el final de la operación.
Comprender mejor cómo usar Python para el manejo y registro de excepciones, y aplicar estas mejores prácticas en proyectos reales. En el desarrollo real, además del registro y el manejo de excepciones básicos, también se pueden realizar configuraciones y optimizaciones más complejas en función de las características y necesidades del proyecto, como:
- Utilice clases de excepción personalizadas : además de los tipos de excepción integrados de Python, también podemos definir nuestras propias clases de excepción para organizar y administrar mejor la información de excepción.
- Uso flexible de niveles de registro : según las diferentes partes y necesidades de la aplicación, el nivel del registrador se puede ajustar de manera flexible para la depuración y el monitoreo en diferentes entornos.
- Registro jerárquico de registros : además de utilizar diferentes niveles de métodos de registro, los registros también se pueden registrar en diferentes archivos o fuentes de datos según la importancia y el tipo de mensajes de registro para su posterior análisis y procesamiento.
- Integre servicios de registro de terceros : para proyectos grandes o sistemas distribuidos, puede considerar integrar servicios de registro de terceros (como ELK Stack, Splunk, etc.) para lograr funciones de monitoreo y administración de registros más avanzadas.
En resumen, el manejo de excepciones y el registro son componentes indispensables e importantes en el desarrollo de aplicaciones Python. Al hacer un uso razonable del mecanismo de manejo de excepciones y las funciones de registro proporcionadas por Python, y configurar y optimizar de manera flexible de acuerdo con la situación real del proyecto, podemos escribir aplicaciones de software más sólidas y confiables, mejorar la experiencia del usuario y reducir el costo de las fallas. ocurrencia y procesamiento, brindando un fuerte apoyo para la entrega exitosa y la operación y mantenimiento del proyecto.
En proyectos reales, aquí hay algunos consejos y mejores prácticas adicionales que pueden mejorar aún más la eficiencia y la capacidad de mantenimiento del registro y el manejo de excepciones:
Usando administradores de contexto
El administrador de contexto es una elegante herramienta de gestión de recursos en Python que garantiza la correcta asignación y liberación de recursos. Al combinar administradores de contexto y manejo de excepciones, podemos administrar mejor los recursos y evitar fugas de recursos y errores inesperados. Por ejemplo, puede utilizar withdeclaraciones para gestionar operaciones de archivos:
intentar:
con open('file.txt', 'r') como f:
contenido = f.read()
excepto FileNotFoundError:
logger.error('El archivo no existe')
excepto excepción como e:
logger.error(f'Se produjo una excepción: {e}')
Usando decoradores
Los decoradores son una característica poderosa en Python que se puede usar para agregar lógica adicional antes y después de la ejecución de la función. Al personalizar los decoradores, podemos implementar una lógica de registro y manejo de excepciones unificada y evitar escribir repetidamente código similar en cada función. Por ejemplo, puede escribir un decorador para registrar el tiempo de ejecución de la función y la información de excepción:
tiempo de importación
def log_exceptions(función):
def contenedor(*args, **kwargs):
intentar:
hora_inicio = hora.hora()
resultado = func(*args, **kwargs)
tiempo_final = tiempo.tiempo()
logger.info(f"{func.__name__} tiempo de ejecución: {end_time - start_time} segundos")
resultado de retorno
excepto excepción como e:
logger.error(f"Se produjo una excepción en la función {func.__name__}: {e}")
envoltorio de devolución
@log_exceptions
def alguna_función():
# Lógica de función
aprobar
Combinado con códigos de error
En aplicaciones complejas, los códigos de error se pueden utilizar para identificar diferentes tipos de errores para organizar y gestionar mejor la información de excepciones. Al definir un conjunto de códigos de error y los mensajes de error correspondientes, puede hacer que su código sea más legible y fácil de mantener. Por ejemplo:
ERROR_CODE_DIVIDE_BY_ZERO = 1001
ERROR_CODE_FILE_NOT_FOUND = 1002
def dividir(x, y):
intentar:
resultado = x / y
excepto ZeroDivisionError:
logger.error(f"error de división por cero: {e}", extra={'error_code': ERROR_CODE_DIVIDE_BY_ZERO})
excepto FileNotFoundError:
logger.error(f"Archivo no encontrado: {e}", extra={'error_code': ERROR_CODE_FILE_NOT_FOUND})
Utilice una biblioteca de registro de terceros
Además del módulo de registro en la biblioteca estándar de Python, hay muchas bibliotecas de registro de terceros excelentes para elegir, como Loguru, structlog, etc. Estas bibliotecas proporcionan funciones más completas y API más amigables, y puede elegir la biblioteca adecuada para iniciar sesión según las necesidades reales.
Definir políticas claras a nivel de registro
Al diseñar un sistema de registro, se debe definir una política clara a nivel de registro para garantizar la precisión y legibilidad de la información de registro. Generalmente, se pueden definir diferentes niveles de registro según la importancia y urgencia del mensaje de registro, como DEPURACIÓN, INFORMACIÓN, ADVERTENCIA, ERROR y CRÍTICO. En el desarrollo diario, se deben utilizar niveles de registro apropiados de acuerdo con situaciones específicas para garantizar que la información del registro no sea demasiado detallada ni se pierda información crítica.
Considere las necesidades de internacionalización y localización.
Para aplicaciones dirigidas a usuarios globales, se deben considerar los requisitos de internacionalización y localización, y se deben utilizar métodos de formato y texto internacionalizado estándar en los registros para garantizar la legibilidad y coherencia de la información de registro en diferentes entornos lingüísticos. Al mismo tiempo, también se deben considerar los formatos de hora y los hábitos de diferentes zonas horarias y regiones para comprender y analizar mejor la información de registro.
Implementar la rotación y el archivado de registros.
En aplicaciones de larga duración, los archivos de registro pueden crecer continuamente y ocupar grandes cantidades de espacio en disco. Para evitar esta situación, puede implementar funciones de archivo y rotación de registros, y limpiar y comprimir periódicamente archivos de registro antiguos para ahorrar espacio de almacenamiento y garantizar la accesibilidad de la información de registro. Puede utilizar bibliotecas de terceros en Python (como LogRotate) para implementar funciones de archivo y rotación de registros, o implementarlas usted mismo según las necesidades del proyecto.
Integrar sistemas de monitoreo y alarma.
En un entorno de producción, es fundamental detectar y manejar excepciones de manera oportuna. Por lo tanto, los sistemas de monitoreo y alerta se pueden combinar para lograr monitoreo y alertas en tiempo real de la información de registro. Al agregar palabras clave e identificadores a los registros y configurar un sistema de monitoreo para monitorearlos, se pueden descubrir situaciones anormales a tiempo y se pueden tomar las medidas correspondientes para garantizar el funcionamiento estable de la aplicación.
Realice mejoras y optimizaciones continuas
El manejo y registro de excepciones es un proceso de mejora continua, y las estrategias de registro y manejo de excepciones existentes deben revisarse y optimizarse periódicamente para adaptarse al desarrollo y los cambios del proyecto. Los registros se pueden analizar y contar periódicamente para descubrir problemas potenciales y espacio de optimización, y los procesos y mecanismos para el manejo y registro de excepciones se pueden ajustar y mejorar de manera oportuna para mejorar la estabilidad y la capacidad de mantenimiento de la aplicación.
A través de los consejos y mejores prácticas anteriores, podemos aplicar mejor Python para el manejo y registro de excepciones, y crear aplicaciones de software sólidas y confiables en proyectos reales. El manejo de excepciones y el registro son vínculos importantes en el proceso de desarrollo de software. No solo pueden ayudarnos a encontrar y resolver problemas, sino también mejorar la mantenibilidad y legibilidad del código, brindando un fuerte soporte para la entrega y operación exitosa del proyecto.
Resumir
El manejo de excepciones y el registro son componentes esenciales y críticos en el desarrollo de aplicaciones Python. A través de la introducción y discusión detallada de este artículo, profundizamos en las mejores prácticas de uso de Python para el manejo y registro de excepciones, y proporcionamos una gran cantidad de códigos de casos y técnicas para ayudar a los desarrolladores a comprender y aplicar mejor estos importantes conceptos.
En términos de manejo de excepciones, aprendimos cómo usar la declaración try-except para detectar y manejar excepciones que puedan ocurrir, y discutimos cómo usar la cláusula else y la cláusula finalmente para realizar trabajos de limpieza relacionados. También exploramos cómo combinar técnicas avanzadas como administradores de contexto y decoradores para mejorar aún más la eficiencia y la mantenibilidad del manejo de excepciones.
En términos de registro, analizamos en profundidad el módulo de registro en la biblioteca estándar de Python y aprendimos cómo crear un registrador, establecer el nivel de registro y definir el formato de registro y otras operaciones básicas. Además, también analizamos cómo utilizar diferentes niveles de registro y métodos de registro según los requisitos del proyecto, y cómo combinar tecnologías como códigos de error y bibliotecas de registros de terceros para lograr funciones de registro más flexibles y eficientes.
Además del registro y el manejo de excepciones básicos, también exploramos una serie de consejos avanzados y mejores prácticas, como definir políticas claras a nivel de registro, considerar las necesidades de internacionalización y localización, implementar la rotación y el archivo de registros, y combinar sistemas de monitoreo y alerta, etc. Estas habilidades y prácticas pueden ayudar a los desarrolladores a afrontar mejor los requisitos complejos de proyectos y situaciones reales, y mejorar la calidad y la capacidad de mantenimiento del código.
En resumen, al aplicar adecuadamente las mejores prácticas de registro y manejo de excepciones, podemos escribir aplicaciones Python sólidas y confiables, mejorar la experiencia del usuario, reducir la ocurrencia de fallas y los costos de procesamiento, y brindar un soporte sólido para la entrega y operación exitosa de los proyectos. En el trabajo de desarrollo futuro, debemos seguir prestando atención y optimizando continuamente el manejo y el registro de excepciones para garantizar la estabilidad y la capacidad de mantenimiento de la aplicación y brindar a los usuarios mejores servicios y experiencias.
Haga clic para seguir y conocer las nuevas tecnologías de Huawei Cloud lo antes posible ~
Decidí renunciar al código abierto Hongmeng Wang Chenglu, el padre del código abierto Hongmeng: El código abierto Hongmeng es el único evento de software industrial de innovación arquitectónica en el campo del software básico en China: se lanza OGG 1.0, Huawei contribuye con todo el código fuente. Google Reader es asesinado por la "montaña de mierda de códigos" Fedora Linux 40 se lanza oficialmente Ex desarrollador de Microsoft: el rendimiento de Windows 11 es "ridículamente malo" Ma Huateng y Zhou Hongyi se dan la mano para "eliminar rencores" Compañías de juegos reconocidas han emitido nuevas regulaciones : los regalos de boda de los empleados no deben exceder los 100.000 yuanes Ubuntu 24.04 LTS lanzado oficialmente Pinduoduo fue sentenciado por competencia desleal Compensación de 5 millones de yuanes