【Python进阶】告别繁琐Debug!Loguru一键输出异常日志与变量值

【Python进阶】告别繁琐Debug!Loguru一键输出异常日志与变量值

标签: Python, Loguru, 日志, Debug, 异常处理, 后端开发

一、前言:你是否也曾为线上Debug而头痛?

本文主要面向所有 Python 开发者 ,特别是那些经常需要处理线上服务突发异常的朋友。你是否遇到过这样的场景:线上程序突然报错,你翻看标准库 logging 记录的日志,却发现信息有限,不得不手动在代码中添加大量的 printlogger.debug(f'变量a的值是: {a}') 语句来追踪变量状态?这个过程不仅繁琐,而且效率低下。

在这篇文章中,我将分享一个能彻底解决这个问题的Python第三方日志库------Loguru 。它能让你在捕获异常的同时,自动、清晰地展示出相关的代码调用栈以及变量的实时值,极大地提升你的Debug效率。

二、效果预览:Loguru的强大之处

在深入讲解之前,我们先来看一张最终效果图。当程序出错时,你希望得到的日志是下面这样吗?

可以看到,除了标准的错误信息和追溯栈(Traceback),Loguru 还将代码执行到每一层时,相关的变量值(如a=10, b=0)都清晰地打印了出来。这正是我们想要的!

三、核心用法:logger.exception()

想实现上面的效果,其实非常简单。你只需要使用 Loguru 提供的 logger.exception() 方法即可。

注意: 这里使用的是 logger.exception(),而不是 logger.error()。虽然它们都能记录错误级别的日志,但前者会额外进行变量值的跟踪和回溯,而后者不会。

1. 简单异常捕获

让我们来看一个最简单的除零异常的例子:

python 复制代码
from loguru import logger

def divider(a: int, b: int):
    """一个简单的除法函数"""
    return a / b

try:
    divider(10, 0)
except Exception as e:
    # 使用 exception 方法记录异常,它会自动捕获并美化输出
    logger.exception(f"计算出现错误: {e}")

运行以上代码,你将得到如下输出(也就是上面那张图中的内容):

log 复制代码
2025-11-14 18:53:20.625 | ERROR    | __main__:<module>:11 - 计算出现错误: division by zero
Traceback (most recent call last):

> File "D:\Projects\csdn-resources\test.py", line 8, in <module>
    divider(10, 0)
    └ <function divider at 0x000001C11FA8E700>

  File "D:\Projects\csdn-resources\test.py", line 5, in divider
    return a / b
           │   └ 0
           └ 10

ZeroDivisionError: division by zero

看!变量 ab 的值(10和0)被自动捕获并清晰地展示在了日志中。

2. 链式异常的支持

在复杂的业务逻辑中,我们经常会捕获一个底层异常,然后抛出一个更上层的、带有业务含义的异常,这就是所谓的"异常链"(Exception Chaining)。Loguru 对此也提供了完美的支持。

python 复制代码
from loguru import logger

def divider(a: int, b: int):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError as e:
        # 捕获底层异常,并抛出新的业务异常
        raise ValueError("除数不能为零") from e

try:
    divider(10, 0)
except Exception as e:
    logger.exception("顶层捕获到异常")

输出结果:

Loguru 清楚地展示了从 ZeroDivisionErrorValueError 的整个异常链条,让问题根源一目了然。

四、总结与后续

通过本文的介绍,我们学习了如何利用 Logurulogger.exception() 方法,在捕获 Python 异常时自动记录详细的变量值和调用栈信息。这相比传统的 logging 库,极大地简化了线上问题的排查流程。

核心要点回顾:

  1. 目标: 解决 logging 库无法方便打印异常时变量值的问题。
  2. 方案: 使用第三方库 Loguru
  3. 关键函数: logger.exception(),它能自动回溯并展示变量状态。

希望这个小技巧能对你的日常开发工作有所帮助。如果你对 Loguru 的其他高级用法(如日志文件配置、异步日志、日志格式化等)感兴趣,可以在评论区留言,或许我的下一篇文章就会围绕这个主题展开。

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