我的方法是创建一个上下文管理器，记录并引发异常:

import logging
from contextlib import AbstractContextManager


class LogError(AbstractContextManager):

    def __init__(self, logger=None):
        self.logger = logger.name if isinstance(logger, logging.Logger) else logger

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if exc_value is not None:
            logging.getLogger(self.logger).exception(exc_value)


with LogError():
    1/0

您可以将记录器名称或记录器实例传递给LogError()。默认情况下，它将使用基本日志记录器(通过将None传递给logging.getLogger)。 还可以简单地添加一个开关来引发错误或只记录错误。

一个干净的方法是使用format_exc()，然后解析输出以获得相关部分:

from traceback import format_exc

try:
    1/0
except Exception:
    print 'the relevant part is: '+format_exc().split('\n')[-2]

问候

引用

如果您的应用程序以其他方式记录日志-不使用日志模块?

现在，traceback可以用在这里。

import traceback

def log_traceback(ex, ex_traceback=None):
    if ex_traceback is None:
        ex_traceback = ex.__traceback__
    tb_lines = [ line.rstrip('\n') for line in
                 traceback.format_exception(ex.__class__, ex, ex_traceback)]
    exception_logger.log(tb_lines)

在Python 2中使用它: 试一试: #你的函数调用在这里 Exception as ex: _， _， ex_traceback = sys.exc_info() ex_traceback log_traceback(例) 在Python 3中使用它: 试一试: X = get_number() Exception as ex: log_traceback(特异)

如果你可以处理额外的依赖，那么使用twisted.log，你不必显式地记录错误，而且它还会返回整个回溯和时间到文件或流。

我把所有的函数都包在我的自定义设计的日志记录器周围:

import json
import timeit
import traceback
import sys
import unidecode

def main_writer(f,argument):
  try:
    f.write(str(argument))
  except UnicodeEncodeError:
    f.write(unidecode.unidecode(argument))


def logger(*argv,logfile="log.txt",singleLine = False):
  """
  Writes Logs to LogFile
  """
  with open(logfile, 'a+') as f:
    for arg in argv:
      if arg == "{}":
        continue
      if type(arg) == dict and len(arg)!=0:
        json_object = json.dumps(arg, indent=4, default=str)
        f.write(str(json_object))
        f.flush()
        """
        for key,val in arg.items():
          f.write(str(key) + " : "+ str(val))
          f.flush()
        """
      elif type(arg) == list and len(arg)!=0:
        for each in arg:
          main_writer(f,each)
          f.write("\n")
          f.flush()
      else:
        main_writer(f,arg)
        f.flush()
      if singleLine==False:
        f.write("\n")
    if singleLine==True:
      f.write("\n")

def tryFunc(func, func_name=None, *args, **kwargs):
  """
  Time for Successfull Runs
  Exception Traceback for Unsuccessful Runs
  """
  stack = traceback.extract_stack()
  filename, codeline, funcName, text = stack[-2]
  func_name = func.__name__ if func_name is None else func_name # sys._getframe().f_code.co_name # func.__name__
  start = timeit.default_timer()
  x = None
  try:
    x = func(*args, **kwargs)
    stop = timeit.default_timer()
    # logger("Time to Run {} : {}".format(func_name, stop - start))
  except Exception as e:
    logger("Exception Occurred for {} :".format(func_name))
    logger("Basic Error Info :",e)
    logger("Full Error TraceBack :")
    # logger(e.message, e.args)
    logger(traceback.format_exc())
  return x

def bad_func():
  return 'a'+ 7

if __name__ == '__main__':
    logger(234)
    logger([1,2,3])
    logger(['a','b','c'])
    logger({'a':7,'b':8,'c':9})
    tryFunc(bad_func)

记录器。异常将在错误消息旁边输出堆栈跟踪。

例如:

import logging
try:
    1/0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("message")

输出:

ERROR:root:message
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

@Paulo支票笔记，“注意在python3中你必须调用日志记录。except部分中的异常方法。如果在任意位置调用此方法，可能会得到一个奇怪的异常。医生对此提出了警告。”