【Python进阶】告别繁琐Debug！Loguru一键输出异常日志与变量值

【Python进阶】告别繁琐Debug！Loguru一键输出异常日志与变量值

标签： Python, Loguru, 日志, Debug, 异常处理, 后端开发

一、前言：你是否也曾为线上Debug而头痛？

本文主要面向所有 Python 开发者，特别是那些经常需要处理线上服务突发异常的朋友。你是否遇到过这样的场景：线上程序突然报错，你翻看标准库 logging 记录的日志，却发现信息有限，不得不手动在代码中添加大量的 print 或 logger.debug(f'变量a的值是: {a}') 语句来追踪变量状态？这个过程不仅繁琐，而且效率低下。

在这篇文章中，我将分享一个能彻底解决这个问题的Python第三方日志库——Loguru。它能让你在捕获异常的同时，自动、清晰地展示出相关的代码调用栈以及变量的实时值，极大地提升你的Debug效率。

二、效果预览：Loguru的强大之处

在深入讲解之前，我们先来看一张最终效果图。当程序出错时，你希望得到的日志是下面这样吗？

可以看到，除了标准的错误信息和追溯栈（Traceback），Loguru 还将代码执行到每一层时，相关的变量值（如a=10, b=0）都清晰地打印了出来。这正是我们想要的！

三、核心用法：logger.exception()

想实现上面的效果，其实非常简单。你只需要使用 Loguru 提供的 logger.exception() 方法即可。

注意： 这里使用的是 logger.exception()，而不是 logger.error()。虽然它们都能记录错误级别的日志，但前者会额外进行变量值的跟踪和回溯，而后者不会。

1. 简单异常捕获

让我们来看一个最简单的除零异常的例子：

from loguru import loggerdef divider(a: int, b: int):"""一个简单的除法函数"""return a / btry:divider(10, 0)
except Exception as e:# 使用 exception 方法记录异常，它会自动捕获并美化输出logger.exception(f"计算出现错误: {e}")

运行以上代码，你将得到如下输出(也就是上面那张图中的内容)：

2025-11-14 18:53:20.625 | ERROR    | __main__:<module>:11 - 计算出现错误: division by zero
Traceback (most recent call last):> File "D:\Projects\csdn-resources\test.py", line 8, in <module>divider(10, 0)└ <function divider at 0x000001C11FA8E700>File "D:\Projects\csdn-resources\test.py", line 5, in dividerreturn a / b│   └ 0└ 10ZeroDivisionError: division by zero

看！变量 a 和 b 的值（10和0）被自动捕获并清晰地展示在了日志中。

2. 链式异常的支持

在复杂的业务逻辑中，我们经常会捕获一个底层异常，然后抛出一个更上层的、带有业务含义的异常，这就是所谓的“异常链”（Exception Chaining）。Loguru 对此也提供了完美的支持。

from loguru import loggerdef divider(a: int, b: int):try:return a / bexcept ZeroDivisionError as e:# 捕获底层异常，并抛出新的业务异常raise ValueError("除数不能为零") from etry:divider(10, 0)
except Exception as e:logger.exception("顶层捕获到异常")

输出结果：

Loguru 清楚地展示了从 ZeroDivisionError 到 ValueError 的整个异常链条，让问题根源一目了然。

四、总结与后续

通过本文的介绍，我们学习了如何利用 Loguru 的 logger.exception() 方法，在捕获 Python 异常时自动记录详细的变量值和调用栈信息。这相比传统的 logging 库，极大地简化了线上问题的排查流程。

核心要点回顾：

1. 目标： 解决 logging 库无法方便打印异常时变量值的问题。
2. 方案： 使用第三方库 Loguru。
3. 关键函数： logger.exception()，它能自动回溯并展示变量状态。

希望这个小技巧能对你的日常开发工作有所帮助。如果你对 Loguru 的其他高级用法（如日志文件配置、异步日志、日志格式化等）感兴趣，可以在评论区留言，或许我的下一篇文章就会围绕这个主题展开。