Python traceback模块：获取异常信息

除了使用 sys.exc_info() 方法获取更多的异常信息之外，还可以使用 traceback 模块，该模块可以用来查看异常的传播轨迹，追踪异常触发的源头。

下面示例显示了如何显示异常传播轨迹：

class SelfException(Exception):
    pass
def main():
    firstMethod()
def firstMethod():
    secondMethod()
def secondMethod():
    thirdMethod()
def thirdMethod():
    raise SelfException("自定义异常信息")
main()

上面程序中 main() 函数调用 firstMethod()，firstMethod() 调用 secondMethod()，secondMethod() 调用 thirdMethod()，thirdMethod() 直接引发一个 SelfException 异常。运行上面程序，将会看到如下所示的结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 11, in <module>
    main()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 4, in main          <--mian函数
    firstMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 6, in firstMethod   <--第三个
    secondMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 8, in secondMethod  <--第二个
    thirdMethod()
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in thirdMethod  <--异常源头
    raise SelfException("自定义异常信息")
SelfException: 自定义异常信息

从输出结果可以看出，异常从 thirdMethod() 函数开始触发，传到 secondMethod() 函数，再传到 firstMethod() 函数，最后传到 main() 函数，在 main() 函数止，这个过程就是整个异常的传播轨迹。

在实际应用程序的开发中，大多数复杂操作都会被分解成一系列函数或方法调用。这是因为，为了具有更好的可重用性，会将每个可重用的代码单元定义成函数或方法，将复杂任务逐渐分解为更易管理的小型子任务。由于一个大的业务功能需要由多个函数或方法来共同实现，在最终编程模型中，很多对象将通过一系列函数或方法调用来实现通信，执行任务。

所以，当应用程序运行时，经常会发生一系列函数或方法调用，从而形成“函数调用战”。异常的传播则相反，只要异常没有被完全捕获（包括异常没有被捕获，或者异常被处理后重新引发了新异常），异常就从发生异常的函数或方法逐渐向外传播，首先传给该函数或方法的调用者，该函数或方法的调用者再传给其调用者，直至最后传到 Python 解释器，此时 Python 解释器会中止该程序，并打印异常的传播轨迹信息。

很多初学者一看到输出结果所示的异常提示信息，就会惊慌失措，他们以为程序出现了很多严重的错误，其实只有一个错误，系统提示那么多行信息，只不过是显示异常依次触发的轨迹。

其实，上面程序的运算结果显示的异常传播轨迹信息非常清晰，它记录了应用程序中执行停止的各个点。最后一行信息详细显示了异常的类型和异常的详细消息。从这一行向上，逐个记录了异常发生源头、异常依次传播所经过的轨迹，并标明异常发生在哪个文件、哪一行、哪个函数处。

使用 traceback 模块查看异常传播轨迹，首先需要将 traceback 模块引入，该模块提供了如下两个常用方法：

1、traceback.print_exc()：将异常传播轨迹信息输出到控制台或指定文件中。
2、format_exc()：将异常传播轨迹信息转换成字符串。