通过在 python 应用程序中使用 logging 模块，可以记录错误和调试信息，帮助解决异常：导入 logging 模块并创建 logger 对象。使用 logger 对象的方法来记录不同级别的消息（debug、info、warning、error、critical）。添加日志记录到应用程序中，以便在发生异常时记录错误信息，包括异常类型和详细信息。通过在控制台中查看日志消息或使用日志文件，可以轻松识别和调试异常问题。
使用日志记录来调试异常
简介
日志记录是一种强大的工具，可以帮助你解决应用程序中发生的异常。通过记录错误和调试信息，你可以在程序执行时获得深入的见解，并轻松识别问题所在。
使用 Python 进行日志记录
Python 中内置了 logging 模块，用于记录日志消息。该模块提供了一个简单易用的界面来记录消息，并可以根据需要自定义日志级别。
首先，你需要导入 logging 模块：
漂亮的企业网站。NET2.0出来了， 本次升级修改如下： 1、优化了3层结构。 2、优化了后台管理代码，增强了安全性能。 3、增加了系统名称及关键字管理。 4、增加了系统错误日志记录，自动生成Systemlog.log日志文件。 备注：本系统采用ASP.NET 2.O+ACCESS开发，请调试的朋友安装.NET2.0运行环境！ 网站内容 网站栏目包括 首页|企业简介|新闻中心|产品展示|公司展示|
import logging
接下来，你需要创建一个 Logger 对象：
logger = logging.getLogger("my_app")Logger 对象提供了一些方法来记录消息：
-
debug(msg)：记录调试级别的消息。 -
info(msg)：记录信息级别的消息。 -
warning(msg)：记录警告级别的消息。 -
error(msg)：记录错误级别的消息。 -
critical(msg)：记录严重级别的消息。
实战案例
让我们创建一个简单的 Python 应用程序来演示如何使用日志记录来调试异常：
import logging
logger = logging.getLogger("my_app")
def calculate_average(numbers):
try:
total = sum(numbers)
avg = total / len(numbers)
except ZeroDivisionError:
logger.error("Division by zero occurred")
return None
except Exception as e:
logger.error("An error occurred: %s", e)
return avg
numbers = [1, 2, 3]
average = calculate_average(numbers)
if average is not None:
print("Average:", average)在这个例子中，我们在 calculate_average 函数中添加了日志记录。当函数遇到 ZeroDivisionError 异常时，它会记录一条错误级别的消息，表明发生了除以零。如果函数遇到任何其他类型的异常，它也会记录一条错误级别的消息，其中包含异常的详细信息。
通过在应用程序中加入日志记录，当出现异常时，我们就可以获得有关错误的宝贵信息，从而更容易调试和修复应用程序。
