应用错误处理
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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 sentry-sdk 客户端:
$ pip install sentry-sdk[flask]
把下面内容加入 Flask 应用:
import sentry_sdk
from sentry_sdk.integrations.flask import FlaskIntegration
sentry_sdk.init('YOUR_DSN_HERE',integrations=[FlaskIntegration()])
YOUR_DSN_HERE 需要被替换为在 Sentry 安装时获得的 DSN 值。
安装好以后,内部服务出错信息会自动向 Sentry 报告,你会接收到出错通知。
后续阅读:
Sentry 也支持从队列( RQ 、 Celery )中捕获错误。详见Python SDK 文档 。
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:
@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:
class InsufficientStorage(werkzeug.exceptions.HTTPException):
code = 507
description = 'Not enough storage space.'
app.register_error_handler(InsufficientStorage, 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。
通用异常处理器
可以为非常通用的基类注册异常处理器,例如 HTTPException
基类或者甚至Exception
基类。但是,请注意,这样会捕捉到超出你预期的异常。
基于 HTTPException
的异常处理器对于把缺省的 HTML 出错页面转换为 JSON非常有用,但是这个处理器会触发不由你直接产生的东西,如路由过程中产生的404 和 405 错误。请仔细制作你的处理器,确保不会丢失关于 HTTP 错误的信息。
from flask import json
from werkzeug.exceptions import HTTPException
@app.errorhandler(HTTPException)
def handle_exception(e):
"""Return JSON instead of HTML for HTTP errors."""
# start with the correct headers and status code from the error
response = e.get_response()
# replace the body with JSON
response.data = json.dumps({
"code": e.code,
"name": e.name,
"description": e.description,
})
response.content_type = "application/json"
return response
基于 Exception
的异常处理器有助于改变所有异常处理的表现形式,甚至包含未处理的异常。但是,与在 Python 使用 except Exception:
类似,这样会捕获 所有 未处理的异常,包括所有 HTTP 状态码。因此,在大多数情况下,设定只针对特定异常的处理器比较安全。因为 HTTPException
实例是一个合法的 WSGI 响应,你可以直接传递该实例。
from werkzeug.exceptions import HTTPException
@app.errorhandler(Exception)
def handle_exception(e):
# pass through HTTP errors
if isinstance(e, HTTPException):
return e
# now you're handling non-HTTP exceptions only
return render_template("500_generic.html", e=e), 500
异常处理器仍然遵循异常烦类的继承层次。如果同时基于 HTTPException
和Exception
注册了异常处理器, Exception
处理器不会处理HTTPException
子类,因为 HTTPException
更有针对性。
未处理的异常
当一个异常发生时,如果没有对应的异常处理器,那么就会返回一个 500内部服务错误。关于此行为的更多内容参见flask.Flask.handle_exception()
。
如果针为 InternalServerError
注册了异常处理器,那么出现内部服务错误时就会调用这个处理器。自 Flask 1.1.0 开始,总是会传递一个InternalServerError
实例给这个异常处理器,而不是以前的未处理异常。原始的异常可以通过 e.original_error
访问。在 Werkzeug 1.0.0 以前,这个属性只有未处理异常有。建议使用 getattr
访问这个属性,以保证兼容性。
@app.errorhandler(InternalServerError)
def handle_500(e):
original = getattr(e, "original_exception", None)
if original is None:
# direct 500 error, such as abort(500)
return render_template("500.html"), 500
# wrapped unhandled error
return render_template("500_unhandled.html", e=original), 500
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
- 模块变化后是否重载并派生进程
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):
FLASK:
DEBUG: True
DEBUG_WITH_APTANA: True
然后,在应用入口( main.py ),修改如下:
if __name__ == "__main__":
# To allow aptana to receive errors, set use_debugger=False
app = create_app(config="config.yaml")
use_debugger = app.debug and not(app.config.get('DEBUG_WITH_APTANA'))
app.run(use_debugger=use_debugger, debug=app.debug,
use_reloader=use_debugger, host='0.0.0.0')