应用错误处理¶

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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。
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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")
  4.  
  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#id7