Python软件开发中，会遇到各种类型的错误，例如语法错误、逻辑错误和运行时错误。
语法错误通常在程序开发初期出现，是由于语法不正确导致的。编译程序时，语法错误很容易被发现。
逻辑错误则源于逻辑实现不当，例如程序访问一个未排序的列表，却假设它是已排序的。逻辑错误是最难追踪的错误类型之一。
运行时错误是比较常见的错误，通常是因为没有考虑所有边界情况而发生的。例如，尝试访问一个不存在的文件。
本文教程将讲解如何处理Python中的错误，以及如何记录错误日志以便更好地理解应用程序中出现的问题。 我们将涵盖以下主题：
try和except处理异常finally语句Python异常处理
让我们从一个简单的Python加法程序开始。该程序接收两个参数作为输入并打印它们的和：
def addNumbers(a, b):
print(a + b)
addNumbers(5, 10)运行上述程序，将会打印出两个数的和。
创建自定义异常类可以提高程序的可读性和可维护性。例如，假设有一个程序需要确保商品的折扣价不高于销售价，我们可以为这类错误创建一个自定义异常：
class PriceError(Exception):
pass然后，在程序中添加异常处理：
def discount(price, discounted_price):
if discounted_price > price:
raise PriceError
else:
print("Discount applied")上述代码中，如果discounted_price大于price，则会引发PriceError异常。
Python日志记录
Python的logging模块提供了一种记录程序运行信息的机制，包括错误信息。 我们可以设置不同的日志级别，例如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。以下代码片段展示了如何使用logging模块记录信息：
import logging
# 初始化日志设置
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)
try:
# ...你的代码...
except Exception as e:
logging.exception(str(e))将日志级别设置为INFO，则INFO及以上级别的日志信息（包括WARNING、ERROR和CRITICAL）都会被记录。
获取堆栈跟踪信息
在上面的例子中，只有一个程序文件，因此很容易找到错误发生的位置。但是，当涉及多个程序文件时，获取错误的堆栈跟踪信息就显得尤为重要。 可以使用logging.exception()方法记录异常的堆栈跟踪信息，如下所示：
import logging
# 初始化日志设置
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)
try:
filePointer = open('appFile', 'r')
try:
content = filePointer.readline()
finally:
filePointer.close()
except IOError as e:
logging.exception(str(e))如果运行上述程序并发生异常，错误信息将被记录到日志文件中，其中包含堆栈跟踪信息。
总结
本教程介绍了Python错误处理和日志记录的基本方法，包括try、except和finally语句的使用以及logging模块的应用。 建议阅读官方文档以获取更详细的信息。
本文档已更新，并包含Esther Vaati的贡献。Esther是Envato Tuts 的软件开发人员和撰稿人。
以上是python中的错误处理和登录的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
