应用错误处理¶

Changelog

New in version 0.3.

应用出错,服务器出错。或早或晚,你会遇到产品出错。即使你的代码是百分百正确,还是会时常看见出错。为什么?因为其他相关东西会出错。以下是一些在代码完全正确的条件下服务器出错的情况:

  • 客户端已经中断了请求,但应用还在读取数据。
  • 数据库已经过载,无法处理查询。
  • 文件系统没有空间。
  • 硬盘完蛋了。
  • 后台服务过载。
  • 使用的库出现程序错误。
  • 服务器与另一个系统的网络连接出错。 以上只是你会遇到的问题的一小部分。那么如何处理这些问题呢?如果你的应用运行在生产环境下,那么缺省情况下 Flask 会显示一个简单的出错页面,并把出错情况记录到 logger 。

但可做的还不只这些,下面介绍一些更好的出错处理方法。

错误日志工具¶

当足够多的用户触发了错误时,发送关于出错信息的邮件,即使仅包含严重错误的邮件也会是一场空难。更不用提从来不会去看的日志文件了。因此,推荐使用 Sentry 来处理应用错误。它可以在一个开源项目 on GitHub 中获得,也可以在 hosted version 中免费试用。Sentry 统计重复错误,捕获堆栈数据和本地变量用于排错,并在发生新的或者指定频度的错误时发送电子邮件。

要使用 Sentry 需要安装带有 flask 依赖的 raven 客户端:

1. $ pip install raven[flask]

把下面内容加入 Flask 应用:

1. from raven.contrib.flask import Sentry
   sentry = Sentry(app, dsn='YOURDSNHERE')

*或者,如果使用了工厂,那么可以在稍后初始化:

1. from raven.contrib.flask import Sentry
   sentry = Sentry(dsn='YOURDSN_HERE')

   def create_app():
       app = Flask(__name)
       sentry.init_app(app)
       …
       return app

_YOUR_DSN_HERE* 需要被替换为在 Sentry 安装时获得的 DSN 值。

之后,服务信息会自动向 Sentry 报告,你就可以接收到出错通知。

错误处理¶

当错误发生时,你可能想要向用户显示自定义的出错页面。注册出错处理器或以做到这点。

一个出错处理器是一个返回响应的普通视图函数。但是不同之在于它不是用于路由的,而是用于一个异常或者当尝试处理请求时抛出 HTTP 状态码。

注册¶

通过使用 errorhandler() 装饰函数来注册或者稍后使用register_error_handler() 来注册。记得当返回响应的时候设置出错代码:

1. @app.errorhandler(werkzeug.exceptions.BadRequest)
   def handle_bad_request(e):
       return 'bad request!', 400

   # or, without the decorator
   app.register_error_handler(400, handle_bad_request)

当注册时, werkzeug.exceptions.HTTPException 的子类,如BadRequest ,和它们的 HTTP 代码是可替换的。( BadRequest.code == 400 )

因为 Werkzeug 无法识别非标准 HTTP 代码,因此它们不能被注册。替代地,使用适当的代码定义一个 HTTPException 子类,注册并抛出异常类:

1. class InsufficientStorage(werkzeug.exceptions.HTTPException):
       code = 507
       description = 'Not enough storage space.'

   app.register_error_handler(InsuffcientStorage, handle_507)

   raise InsufficientStorage()

出错处理器可被用于任何异常类的注册,除了HTTPException 子类或者 HTTP 状态码。出错处理器可被用于特定类的注册,也可用于一个父类的所有子类的注册。

处理¶

在处理请求时,当 Flask 捕捉到一个异常时,它首先根据代码检索。如果该代码没有注册处理器,它会根据类的继承来查找,确定最合适的注册处理器。如果找不到已注册的处理器,那么 HTTPException 子类会显示一个关于代码的通用消息。没有代码的异常会被转化为一个通用的 500 内部服务器错误。

例如,如果一个 ConnectionRefusedError 的实例被抛出,并且一个出错处理器注册到 ConnectionError 和 ConnectionRefusedError ,那么会使用更合适的 ConnectionRefusedError 来处理异常实例,生成响应。

当一个蓝图在处理抛出异常的请求时,在蓝图中注册的出错处理器优先于在应用中全局注册的出错处理器。但是,蓝图无法处理 404 路由错误,因为 404 发生的路由级别还不能检测到蓝图。 Changelog

Changed in version 0.11: Handlers are prioritized by specificity of the exception classes they areregistered for instead of the order they are registered in.

日志¶

如何记录异常,比如向管理者发送邮件,参见 日志 。

排除应用错误¶

应用错误处理 一文所讲的是如何为生产应用设置日志和出错通知。本文要讲的是部署中配置调试的要点和如何使用全功能的 Python 调试器深挖错误。

有疑问时,请手动运行¶

在生产环境中,配置应用时出错?如果你可以通过 shell 来访问主机,那么首先请在部署环境中验证是否可以通过 shell 手动运行你的应用。请确保验证时使用的帐户与配置的相同,这样可以排除用户权限引发的错误。可以在你的生产服务器上,使用 Flask 内建的开发服务器,并且设置 debug=True ,这样有助于找到配置问题。但是,请 只能在可控的情况下临时这样做 ,绝不能在生产时使用debug=True 。

使用调试器¶

为了更深入的挖掘错误,追踪代码的执行, Flask 提供一个开箱即用的调试器(参见 调试模式 )。如果你需要使用其他 Python 调试器,请注意调试器之间的干扰问题。在使用你自己的调试器前要做一些参数调整:

  • debug - 是否开启调试模式并捕捉异常
  • use_debugger - 是否使用 Flask 内建的调试器
  • use_reloader - 出现异常后是否重载或者派生进程 debug 必须设置为 True (即必须捕获异常),另两个随便。

如果你正在使用 Aptana 或 Eclipse 排错,那么 use_debugger 和use_reloader 都必须设置为 False 。

一个有用的配置模式如下(当然要根据你的应用调整缩进):

1. FLASK:
2. DEBUG: True
3. DEBUG_WITH_APTANA: True

然后,在应用入口( main.py ),修改如下:

1. if __name__ == "__main__":
2. # To allow aptana to receive errors, set use_debugger=False
3. app = create_app(config="config.yaml")

5. if app.debug: use_debugger = True
6. try:
7. # Disable Flask's debugger if external debugger is requested
8. use_debugger = not(app.config.get('DEBUG_WITH_APTANA'))
9. except:
10. pass
11. app.run(use_debugger=use_debugger, debug=app.debug,
12. use_reloader=use_debugger, host='0.0.0.0')

原文: <https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/errorhandling.html>