timmy / 使用 traceback 來捕捉與記錄異常
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Dernière activité 9 months ago
traceback 模組可用於捕捉、格式化和記錄 Python 例外發生時的詳細資訊，有助於錯誤診斷與日誌記錄。
| 1 | import traceback |
| 2 | |
| 3 | def faulty_function(): |
| 4 | return 1 / 0 # 這將觸發 ZeroDivisionError |
| 5 | |
| 6 | try: |
| 7 | faulty_function() |
| 8 | except Exception as e: |
| 9 | error_message = f"Exception occurred: {str(e)}" |
| 10 | stack_trace = traceback.format_exc() |
Dernière activité 10 months ago
此程式使用 pretty_errors 改善錯誤輸出，並使用 icecream (ic) 進行簡潔的除錯訊息輸出，方便開發人員快速定位錯誤與分析變數內容，提高程式除錯效率。
| 1 | import pretty_errors |
| 2 | from icecream import ic |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | def configure_pretty_errors() -> None: |
| 6 | """ |
| 7 | 配置 pretty_errors 庫，用於更好的錯誤輸出。 |
| 8 | |
| 9 | 不需要任何參數。 |
| 10 | """ |
timmy / Python 錯誤日誌記錄
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Dernière activité 10 months ago
| 1 | # 首先，引入 logging 模組 |
| 2 | import logging |
| 3 | |
| 4 | # 然後，建立一個 logfile，用來記錄錯誤訊息 |
| 5 | logging.basicConfig(filename="error.log", level=logging.ERROR) |
| 6 | |
| 7 | # 接下來，在你的程式中，當發生錯誤時，使用 logging.error() 來記錄錯誤訊息 |
| 8 | # 同時，把 backtrace 設定為 True，以便在錯誤發生時記錄回溯訊息 |
| 9 | try: |
| 10 | # 這裡是你的程式碼 |
timmy / 使用 Loguru 進行 Python 日誌記錄
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Dernière activité 10 months ago
這段 Python 程式碼使用 loguru 模組來 記錄日誌並提供詳細的錯誤追蹤，它會將日誌輸出到帶有時間戳記的 logfile_{time}.log 檔案中，並支援不同的 日誌等級（Debug、Info、Warning、Error、Critical、Success）。此外，它可以 捕捉例外（logger.exception），記錄完整的 回溯資訊（backtrace=True），並允許使用 自訂日誌等級（logger.log）。此腳本適用於 系統監控、錯誤追蹤、伺服器日誌管理，讓開發者能夠更容易 偵錯與分析程式執行狀況。
| 1 | import loguru |
| 2 | |
| 3 | loguru.logger.add("logfile_{time}.log") |
| 4 | |
| 5 | logger = loguru.logger |
| 6 | |
| 7 | logger.debug("Debug message") |
| 8 | logger.info("Info message") |
| 9 | logger.warning("Warning message") |
| 10 | logger.error("Error message") |
timmy / 使用 pretty_errors 美化 Python 錯誤訊息
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Dernière activité 10 months ago
此程式透過 pretty_errors 讓錯誤訊息更易讀，並觸發除零錯誤 (ZeroDivisionError)，適用於開發除錯與錯誤診斷。
| 1 | import pretty_errors |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | def division_by_zero(): |
| 5 | 1 / 0 |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | if __name__ == "__main__": |
| 9 | division_by_zero() |
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